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암반구조물 해석을 위한 인공신경망 매질모델의 강성도 행렬의 유도 = Derivation of Constitutive Matrix from Neural Network basedMaterial Models for Analyses of Rock Structures
저자
발행기관
학술지명
한국자원공학회지(Journal of the Korean Institute of Mineral and Energy Resources Engineers)
권호사항
발행연도
2003
작성언어
-등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
18-24(7쪽)
KCI 피인용횟수
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A strategy to introduce artificial neural networks(NN) in finite element(FE) codes used for load- deformation analyses for rock structures has been proposed. At the heart of these types of codes is a pre-trained neural network based constitutive model(NNCM) plugged in a conventional FE program which can be used as usual to analyse structures and make predictions of deformations. For the NNCM based codes, the notion of material parameters is irrelevant and constitutive matrix is not necessarily required. However, although accuracy of non-linear FE computation can be achieved using an arbitrary constitutive matrix, it takes relatively long time to converge unless the constitutive matrix is known. There has been no way to obtain it from a trained NN. In this context, this paper provides a general formulation of the partial derivative of a NN. This enables us to compose the constitutive matrix (DNN) from a trained NNCM which can be plugged into a FE engine. An illustrative example is presented which shows that convergence of the NNCM based FE analysis is faster when the DNN is employed.
더보기암반 구조물의 해석을 위해 일반적으로 적용되어 온 유한요소코드에 인공신경망을 접합시키고, 인공신경망에 의해 학습된 매질거동특성을 직접적으로 유한요소해석에 적용할 수 있는 기법이 제안된 바 있다. 이러한 기법의 핵심은 인공신경망 매질모델이며, 유한요소 계산과정에서 기존의 수학적 매질모델들을 대체하여 그 역할을 수행하면서 일반적인 암반 구조물의 구조해석을 수행한다. 이때 인공신경망에 기초한 유한요소해석에서는 물성값들의 입력이 요구되지 않으며 임의의 매질 강성도 행렬을 사용하여 해석을 수행한다. 이때 임의의 강성도 행렬을 사용하여도 비선형 유한요소 해석결과에는 거의 영향을 미치지 않지만, 임의로 설정된 강성도 행렬이 실제 것과 얼마나 가깝게 선정되었느냐에 따라 계산의 수렴에 요구되는 해석 반복횟수에 영향을 미치게 되며 해석시간 상의 큰 차이를 보이게 된다. 이때 물론 실제 강성도 행렬은 알지 못하며, 이제까지 학습된 인공신경망 매질모델로부터 강성도 행렬을 계산해 낼 수 있는 방법은 없었다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 학습된 인공신경망을 다차원 함수로 가정하고 입력노드들에 대한 출력노드들의 편미분값을 계산할 수 있는 수학적 체계를 유도하고 검증하였다. 따라서 변형률 벡터에 대한 응력벡터의 편미분 행렬식은 주어진 변형률값에 대응되는 매질의 강성도 행렬이 되므로, 변형률-응력의 조합 자료들을 학습한 인공신경망으로부터 얻어지는 편미분 행렬식은 유한요소계산과정에서 요구되는 강성도 행렬로 사용될 수 있다. 이러한 인공신경망 강성도 행렬의 사용은 유한요소해석의 수렴도를 크게 향상시킬 수 있음을 예제를 통해 고찰해 보았다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-06-13 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지구시스템공학회지 -> 한국자원공학회지외국어명 : Journal of the Korean society for geosystem engineering -> Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers | KCI등재 |
2013-06-13 | 학회명변경 | 한글명 : 한국지구시스템공학회 -> 한국자원공학회영문명 : The Korean Society For Geosystem Engineering -> The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.13 | 0.13 | 0.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.17 | 0.19 | 0.278 | 0.07 |
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