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효율적 붕괴해석 및 심층신경망 기반 구조물 손상평가/보강 기법의 개발
Development of efficient colapse analysis and deep learning network based damage assessment/retrofit techniques for structural safety 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 성균관대학교
SungKyunKwan University
연구책임자 김진구
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2019-11
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202000001083
과제고유번호 1345302433
사업명 개인기초연구(교육부)(R&D)
DB 구축일자 2020-05-30
키워드 충격해석.붕괴해석.손상평가.심층신경망.유한요소해석.구조해석.퍼지이론.민감도해석.구조보강.

초록

□ 연구개요
본 연구는 건축물의 붕괴 거동에 대한 데이터베이스를 작성하고, 딥러닝 기반 손상추정기법 및 보수/보강 기술을 개발하여 폭발, 충격 등 구조물의 안전을 위협하는 다양한 요인으로부터 거주자의 안전을 보장할 수 있는 핵심 구조기술을 개발하는 것을 목표로 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
(1) 붕괴 해석의 간략화 기법 개발
● ASI (Adaptively Shifted Integration)기법을 이용한 등가 보요소, Multi-layer shell element 등 평면요소를 이용한 효율적 해석

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
  • (1) 1차 연도 개발 목표 및 결과 ... 4
  • (2) 2차 연도 개발 목표 및 결과 ... 7
  • (3) 3차 연도 개발 목표 및 결과 ... 9
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 13
  • 1) 기술적/학문적 측면 ... 13
  • 2) 경제/산업적 측면 ... 14
  • 3) 사회/문화적 측면 ... 14
  • 4. 참고문헌 ... 15
  • 5. 연구성과 ... 16
  • 끝페이지 ... 16

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참고문헌 (25)

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