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전역적인 파라미터 변화를 고려한 적합직교분해 기반의 비침습적 축소 모델링 및 시스템 식별 응용 연구
A Study on the Application Non-intrusive Reduce Modeling and System Identification based on Proper Orthogonal Decomposition Considering Global Parameter Changes
- 박재현;
- 이재훈
초록
시뮬레이션을 이용하여 자유도가 많은 대형 시스템의 해석 또는, 설계를 진행하는 경우 제한된 시간과 자원으로 인한 계산 비용 문제가 발생한다. 특히 과도해석, 비선형 해석, 또는 하중 조건의 변화에 따라서 반복적인 해석을 수행하는 경우 계산 비용 문제는 더욱 부각된다. 이러한 문제를 해결하고자 하는 경우, 적합직교분해를 활용하는 연구는 다양하게 수행되어 왔다. 본 연구에서는 하중 변화에 따라 주어진 시스템의 식별을 수행하고, 새로운 하중 조건 하에서 지배방정식을 사용하지 않는 비침습적 모델링으로부터 해를 근사하는 연구를 수행하였다. 다수의 하중 응답 데이터와 전역적합직교분해를 활용하여 시스템을 정의한 다음 새로운 하중에 대한 예측 결과와 전체 모델 해석 결과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다.
키워드
시스템 식별; 전역적합직교분해; 비 침습적; 다중하중 조건; 동적 구조해석; System Identification; Global Proper Orthogonal Decomposition; Non-intrusive; Multiple load condition; Dynamic structure analysis
- 제목
- 전역적인 파라미터 변화를 고려한 적합직교분해 기반의 비침습적 축소 모델링 및 시스템 식별 응용 연구
- 제목 (타언어)
- A Study on the Application Non-intrusive Reduce Modeling and System Identification based on Proper Orthogonal Decomposition Considering Global Parameter Changes
- 저자
- 박재현; 이재훈
- 발행일
- 2022-06
- 저널명
- 스마트치안연구
- 권
- 3
- 호
- 1
- 페이지
- 27 ~ 39
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국스마트치안학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 13 페이지
- ISSN
- E 2733-7448