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모니터링 변수의 초기값 및 모니터링 변수의 분산을 이용하여, 손상여부를 모니터링하려는 대상구조물에 대한 구조해석모델에 대하여, 전역최적화 기반 분산점 칼만필터를 적용한 연산을 수행함으로써 모니터링 변수의 값을 산출하는 단계; 및 산출된 모니터링 변수 값 및 모니터링 변수의 공분산 값을 기초로 대상 구조물의 손상여부를 손상여부 판단모듈에서 판단하는 단계를 포함하며; 상기 구조해석모델은, 대상구조물에 가해지는 하중과 동일한 하중이 주어졌을 때 대상 구조물과 동일한 정적 구조적 거동 및 동적 구조적 거동을 보이게 되도록 관리자가 유한요소해석법을 이용하여 설정한 이론적인 구조해석모델이며; 상기 모니터링 변수는 대상 구조물의 성능을 직접적으로 나타내며 대상 구조물의 손상여부를 판단할 수 있는 변수로서, 대상 구조물의 댐핑계수와 탄성계수이며; 상기 모니터링 변수의 초기값 및 모니터링 변수의 분산은, 대상 구조물의 손상여부를 판단할 수 있는 모니터링 변수에 대하여 관리자가 사전에 설정한 값이며; 전역최적화 기반 분산점 칼만필터를 적용하여 구조해석모델에 대한 연산을 수행함으로써 모니터링 변수의 값을 산출하는 단계에서는, 관리자가 설정한 것으로서 모니터링 변수가 시간에 따라 변화될 때 모니터링 변수의 시간에 따른 변화를 나타내는 수학적 함수에 해당하는 시스템-경과 모델과, 관리자가 설정한 것으로서 모니터링 변수와 구축된 구조해석모델의 구조적 응답 사이의 관계를 나타내는 수학적 함수에 해당하는 측정-출력모델로 이루어진 구조해석모델에 대한 상태-공간 모델을 이용한 연산을 수행하며; 전역최적화 기반 분산점 칼만필터를 적용하여 구조해석모델에 대한 연산을 수행함으로써 모니터링 변수의 값을 산출하는 단계에서는, 시스템 인공오차 및 측정 인공오차 각각의 공분산을 변수로 하도록 관리자가 설정한 목적함수를 이용하여 전역최적화를 반복 수행함으로써 상기 시스템 인공오차 및 측정 인공오차 각각의 공분산에 대한 최적값 산출하는 단계를 포함하며; 시스템 인공오차 및 측정 인공오차 각각의 공분산에 대한 최적값 산출하는 단계에서 전역최적화를 반복 수행하는 것은, 시스템 인공오차 및 측정 인공오차 각각의 공분산에 대한 경계조건을 설정하고, 전역최적화에 의한 목적함수를 연산하고, 목적함수를 최소화시키는 시스템 인공오차 및 측정 인공오차 각각의 공분산 값 도출하는 단계; 및 도출된 시스템 인공오차 및 측정 인공오차 각각의 공분산 값이 경계조건 내에 위치하는 지의 여부를 판단하는 단계를, 시스템 인공오차 및 측정 인공오차 각각의 공분산 값이 경계조건 내에 속할 때까지 반복함으로써 수행되며; 전역최적화 기반 분산점 칼만필터의 적용에 의해 구조해석모델에 대한 연산을 수행함으로써 모니터링 변수의 값을 산출하는 단계에서는, 예측 단계와 업데이트 단계를 포함하는데; 상기 예측 단계에는, 모니터링 변수에 대한 상태벡터의 시그마-포인트를 연산하는 작업; 및 연산된 시그마-포인트를 이용하여 모니터링 변수 및 모니터링 변수의 공분산을 연산하는 작업이 포함되며; 상기 업데이트 단계에는, 예측 단계의 수행을 통해서 예측된 모니터링 변수와, 모니터링 변수의 공분산 각각에 대해 추가적으로 시그마-포인트를 연산하는 작업; 모니터링 변수와, 모니터링 변수의 공분산 각각에 대해 연산된 시그마-포인트와, 측정-출력 모델을 이용하여 출력벡터를 연산하는 작업; 출력벡터의 공분산을 연산하는 작업; 상태벡터와 출력벡터 간의 크로스-공분산을 연산하는 작업; 칼만게인을 연산하는 작업; 및 연산된 칼만게인을 이용하여 상태벡터 및 상태벡터의 공분산 각각을 업데이트하는 작업이 포함되며; 상기한 각각의 단계의 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들을 가지는 컴퓨터를 이용하는 것을 특징으로 하는 전역최적화 기반 분산점 칼만필터를 이용한 구조물의 손상여부 모니터링 방법
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