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문제 정의
- 은 동적 추정 기법을 사용하려면 동적 하중의 정확한 제어를 필요하기 때문에 현실적으로 어려움이 많다고 하면서, 정적 추정 기법이 이보다 더 정확하다고 언급 하였다. 논문에서는 정적 변위의 변화를 측정하여 손상을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 국내에서도 손상이 발생한 보의 처짐을 정적 변위곡률 개념에 대입하여 손상탐지에 적용한 논문을 살펴볼 수 있다[12].
- 본 논문에서 가정하는 손상이란 트러스 구조물의 건전상태에서 부재 일부가 임의로 손상을 입은 것으로, 다른 조건의 변화는 없다. 변형 에너지(strain energy)의 차이가 극대일 때의 하중 조건을 찾는 것이 본 알고리즘의 목적이며, 이러한 하중조건은 다음단계인 손상탐지 알고리즘에 대입하여 효과적으로 답을 얻을 수 있는 동시에, 하중조건의 결과만으로 트러스 구조물의 손상된 위치를 일부 예측할 수 있다.
- 본 연구는 건전상태와 손상상태의 구조물 변형에너지의 차이를 극대화 하는 하중조건을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 연구의 최종 목적은 손상탐지 알고리즘 구축이며, 본 연구는 이러한 손상탐지의 전 단계로 역 최적화 기법을 도입하여 손상위치를 예측하였다.
- 본 연구는 손상탐지 알고리즘 구축의 전 단계로 건전상태와 손상상태의 구조물 변형에너지의 차이를 극대화 시키는 하중조건을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 이 때 사용한 기법은 역 최적화(anti-optimization) 기법으로 두 대비되는 모델간의 특성 차이를 극대화시키는 조건을 찾는 방법이다.
- 본 연구는 향후 유전 알고리즘을 사용한 손상탐지 모델을 구축하는 것을 계획하고 있다. 이러한 연구는 많은 연구자들에 의해 진행되어왔으나, 결국 최소 시간으로 더욱 정확한 결과 값을 도출하는 것이 모든 손상탐지 알고리즘의 목적이므로, 그 알고리즘 구축 방법은 계속 발전할 가능성이 있다 하겠다.
- 본 연구의 최종 목적은 트러스 구조물의 손상탐지(damage detection)이다. 앞서 말한 구조 건전성 모니터링의 단계에서 통계적 모델 구축에 해당하며, 건전상태 및 손상상태 모두의 특성 값을 사용하는 지도학습방법으로 분류할 수 있다.
- 본 연구는 건전상태와 손상상태의 구조물 변형에너지의 차이를 극대화 하는 하중조건을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 연구의 최종 목적은 손상탐지 알고리즘 구축이며, 본 연구는 이러한 손상탐지의 전 단계로 역 최적화 기법을 도입하여 손상위치를 예측하였다. 건전상태와 손상상태의 차이를 식으로 구성하는 역 최적화 기법을 사용하였으며, 이 식은 결국 고유값 문제로 귀결한다.
가설 설정
- 모든 예제는 구조물의 변형에너지 차이를 극대화 하는 고유 값을 얻었으며, 이에 대응하는 고유 벡터 값은 구조물의 응답을 얻기 위해 가하는 하중이다. 이러한 최적의 하중 값은 추후 손상탐지 알고리즘에 대입하여 효율적인 데이터를 얻을 수 있다.
- 앞서 수행한 예제와 비슷한 경우로 이번에는 y방향으로 수평한 부재인 부재 10에 손상을 주었다. 부재 1의 경우와 마찬가지로 손상상태의 탄성계수가 건전상태의 50% 저감 된 값을 보인다고 가정한다. 해석결과는 Fig.
- 첫 번째 경우로 부재 1의 손상 후에 탄성계수가 건전상태의 값보다 50% 저감된 값을 보유한다고 가정해 보자. 절점 7∼10번까지의 하단 지점을 제외한 나머지 모든 절점을 구하고자 하는 고유 벡터로 설정하고 해석을 수행해 보았다.
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