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한국지반공학회 / v.16, no.5, 2000년, pp.169-178 
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인공 신경망을 이용한 모형말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트 예측
( Prediction of Lateral Deflection and Maximum Bending Moment of Model Piles Using Artificial Neural Network ) |
| 김병탁;김영수;이우진; 경북대학교 공과대학 토목공학과 공학박사;경북대학교 공과대학 토목공학과;고려대학교 공과대학 토목환경공학과;
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| 초 록 |
| 본 논문에서는 단일 및 군말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트를 예측하기 위하여 인공신경망을 도입하였다. 인공신경망에 의한 결과는 낙동강 모래지반에서 단일 및 군말뚝에 대하여 수행한 일련의 모형실험결과와 비교하였다. 인공신경망 중의 하나인 오류 역전파 신경망(EBIPNN)의 적용성 검증을 위하여 600개의 모형실험결과들을 이용하였다. 그리고 신경망의 구조는 한개의 입력층과 두개의 은닉층 그리고 한개의 출력층으로 구성되었다. 전체 데이터의 25%, 50% 그리고 75% 결과는 각각 신경망의 학습에 이용되었으며 학슴에 이용하지 않은 데이터들은 예측에 이용되었다. 인공신경망 학습결과와 실험결과의 비교에 의하면, 신경망의 최적학습을 위하여 최적학습을 위하여 적합한 은닉층의 뉴런수는 각각 30개로 그리고 학습률은 0.9로 결정되었다. 전체 데이터의 50%이상으로 학습을 수행한 신경망의 모델은 정확한 예측을 하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망 모델리 수평하중을 받는 말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트의 예측에 적용될 수 있는 가능성을 보여주었다. |
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| 키워드 |
| Single Pile;Group pile;Neural Network Lateral deflection;Maximum bending moment(MBM); |
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한국지반공학회논문집 / v.16, no.5, 2000년, pp.169-178
한국지반공학회
ISSN : 1229-2427
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200011920441660)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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