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dc.contributor.author조영상-
dc.date.accessioned2020-12-11T05:25:58Z-
dc.date.available2020-12-11T05:25:58Z-
dc.date.issued2003-08-
dc.identifier.citation한국강구조학회 논문집, v. 15, no. 4, page. 413-422en_US
dc.identifier.issn1226-363X-
dc.identifier.urihttp://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07509947-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/156165-
dc.description.abstract구조 설계를 위해 초기 부재를 가정할 때나 건축 실무에서 개산 견적을 계산할 때 기술자의 직관이나 비슷한 조건의 기존 설계 평균값을 사용하고 있으나 설계 조건은 모두 다르기 때문에 큰 오차가 발생할 수밖에 없다 . 이러한 문제점을 해결하기 위해서 확률론적인 절차가 내재되어 있어 불확실성을 다룰 수 있는 인공 신경 회로망의 이용하여 와렌 트러스를 설계하므로써 적용성을 평가하였다 . 제안된 신경망 설계변MIDAS 프로그램 설계결과의 10% 오차 이내로 근사 설계를 하므로써 모델의 타당성을 검증하였다. 제안된 모델은 약간의 오차를 포함하지만 적은 시간과 노력으로 신뢰할 수 있는 설계 결과를 얻을 수 있으며 , 부재 테이블을 사용하는 비선형 관계의 구조설계에도 적용 가능한 특성을 가지고 있다 . engineers tend to rely on their intuition or existing data in formulating structural design or preliminaryestimate of various conditions. Because of these variations, the artificial neural network is used as an alternative design model of the warren trus since it can handle uncertainty through the probability method. This research validated the approximate structural design model of the warren truss, with its proper parameter values of the neural network and design process falling within 10 percent torrence of the diferent designs that resulted between this model and the MIDAS program. The sugested model for the proces was adapted for the trus design using the member section table, while time saving and efficiency are based on the allowed range of torence.en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국강구조학회en_US
dc.subject인공 신경 회로망en_US
dc.subject근사 구조 설계en_US
dc.subject와렌 트러스en_US
dc.subjectartificial neural networken_US
dc.subjectapproximate structural designen_US
dc.subjectwarren trussen_US
dc.title와렌 트러스 설계에의 신경망 적용에 관한 연구en_US
dc.title.alternativeA Study on Adaptation of Neural Network to Warren Truss Designen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.journal한국강구조학회 논문집-
dc.contributor.googleauthor신동철-
dc.contributor.googleauthor이승창-
dc.contributor.googleauthor조영상-
dc.relation.code2012210875-
dc.sector.campusE-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E]-
dc.sector.departmentDIVISION OF ARCHITECTURE-
dc.identifier.pidycho-
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COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E](공학대학) > ARCHITECTURE(건축학부) > Articles
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