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지식기반형 TBM 터널 세그먼트 라이닝 설계 프로그램의 개발 및 적용
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  • 지식기반형 TBM 터널 세그먼트 라이닝 설계 프로그램의 개발 및 적용
저자명
정용준,유충식,Jeong. Yong-Jun,Yoo. Chung-Sik
간행물명
한국터널지하공간학회논문집
권/호정보
2014년|16권 3호|pp.321-339 (19 pages)
발행정보
한국터널지하공간학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 인공신경망 기술을 이용한 TBM 터널 세그먼트 라이닝의 설계 시스템 개발에 관한 내용을 다루었다. 먼저 개발 시스템에 대한 개념 및 개발 과정과 시스템을 구성하는 각 요소기술 및 개별 모듈 개발에 관한 내용을 기술하였다. 본 시스템의 요소기술인 ANN-기반의 세그먼트 라이닝 부재력 예측 시스템에 대해 그 개념과 ANN 학습과정 및 검증과정을 기술하였다. ANN-기반의 세그먼트 라이닝 부재력 예측은 유한요소해석을 토대로 구축한 DB를 ANN을 통해 일반화 한 후 개발된 엔진을 세부 모듈에 접목시켜 별도의 해석 없이 유사 단면 혹은 현장에 적용이 가능하도록 하였다. 또한 해석 대상 단면에 대하여 상용 유한요소해석 프로그램과 연계하여 해석 Input파일의 자동생성이 가능하도록 하였으며 유한요소해석 결과를 통한 단면 검토가 가능하도록 하였다.

기타언어초록

This paper concerns the development of a knowledge-based tunnel design system within the framework of artifical neural networks(ANNs). The system is aimed at expediting a routine tunnel design works such as computation of segment lining body forces and stability analysis of selected cross section. A number of sub-modules for computation of segment lining body forces and stability analysis were developed and implemented to the system. It is shown that the ANNs trained with the results of 3D numerical analyses can be generalized with a reasonable accuracy, and that the ANN based tunnel design concept is a robust tool for tunnel design optimization. The details of the system architecture and the ANNs development are discussed in this paper.