[논문]Non-Linear Deformation Analysis of NATM Tunnel using Artificial Neural Network and Computational Methods

Lee, Jae-Ho; Kim, Young-Su; Akutagawa, Shinich; Moon, Hong-Duk; Jeon, Young-Su

Non-Linear Deformation Analysis of NATM Tunnel using Artificial Neural Network and Computational Methods
인공신경망과 수치해석을 이용한 NATM터널의 비선형 거동 분석 원문보기

Lee, Jae-Ho (Dept. of Civil Engineering, Kyungpook National University) , Kim, Young-Su (Dept. of Civil Engineering, Kyungpook National University) , Akutagawa, Shinich (Dept. of Architecture and Civil Engineering, Kobe University) , Moon, Hong-Duk (Dept. of Civil Engineering, Jinju National University) , Jeon, Young-Su (Korea Rural Community & Agriculture Corporation)

도심지 터널의 설계, 시공 그리고 유지관리에 있어서 지반 변위 억제와 변형거동 예측은 중요하다. 국내 외 연구자들은 다양한 수치해석적인 기법과 현장 계측 결과를 이용하여 터널 시공과 관련된 변형거동 예측을 시도하였다. 하지만, 설계물성치의 산정과 지반 모델링 그리고 수치해석기법과 관련된 사용상의 어려움에 의해 아직까지 만족스러운 결과를 얻지는 못하였다. 본 논문은 수치해석적인 기법과 인공신경망을 이용하여 도심지 NATM 터널의 설계 물성치 산정과 변형거동 예측에 관한 방법을 제안하였다. 인공신경망 모델 개발을 위한 학습과 테스트과정은 데이터베이스된 수치해석결과를 이용하였다. 개발된 인공신경망 모델은 입력변수인 지반변위와 결과변수인 설계 물성치 간의 상호관계를 적절히 인식할 수 있다. 수치해석은 지반의 연화거동을 모사할 수 있는 변형률 연화모델을 적용하였다. 사례분석에 있어서 굴착 초기단계의 계측 값을 개발된 인공신경망 모델에 입력하여 설계 물성치를 계산하였으며, 수정된 설계 물성치는 수치해석을 통하여 다음 굴착단계에서의 터널 주변의 지반 변형거동을 예측하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 토대로 시공조건이 엄밀한 도심지 터널의 설계물성치의 정량적인 평가 및 변형거동 예측이 계측이 입수된 초기 굴착단계에서 가능할 것으로 기대된다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

Process of optimizing the connection weight and bias is known as training or learning process. The aim is to find a global solution to what is typically a highly non-linear optimization problem. ANN analysis most commonly used for finding optimum weights is BPNN algorithm (Basheer and Hajmeer, 2000).

제안 방법

Secondly, β and Δr, two most influential parameters characterizing nonlinear softening behavior, were determined by measured data after "top heading completion". In order to obtain better performance of the ANN model, the ANN architecture was tested with various numbers of nodes per hidden layer, various learning and momentum rates. Despite of learning data being adequately prepared, it is known that quality of an ANN varies depending on chosen network architecture and learning environments.
This paper firstly introduces a brief framework of an ANN approach. The proposed approach is then described with reference to a parameter determination problem for a NATM tunnel in two stages.

이론/모형

6. The ground behavior was simulated with the strain softening model proposed in this paper. Shotcrete and steel support were modeled as elastic elements.

성능/효과

2) Generality of the proposed method suggested that the method can be extended to cope with wide varieties of tunneling problems in which other parameters associated with design, especially support design, could be studied as main unknown parameters.

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