초록 열기/닫기 버튼
본 연구의 목적은 변위 기반 내폭 성능 평가기법을 기반으로 한 신속 폭발손상 평가 기계학습 모델을 개발하는 것이다. 해당 모델은 파괴유형에 따른 폭발손상 예측 정확도의 향상을 위해 2가지의 기계학습 모델이 결합 되어있는 Multi-Step Learner로 구성하였다. 해당 모델의 입력변수는 기둥 상세, 폭발 규모, 그리고 기계학습 모델을 통해 도출한 파괴유형이며, 출력 변수는 변위 연성도 기반 폭발손상 등급이다. 모델 개발을 위해 학습 및 검증에 필요한 데이터베이스는 과거 연구에서 개발한 유한요소해석모델을 통해 도출하였으며, 높은 예측 성능을 도출하기 위해 7가지의 분류 학습기를 학습하여 높은 예측 성능을 보이는 Best-fit 모델을 선정하였다. 우수한 성능을 보인 Ensemble 기법은 검증 데이터에서 다른 학습기 대비 41.05 % 향상된 F-score 값과 14.65 % 향상된 AUC 값을 나타내었다.
This study developed a rapid blast damage assessment engine based on displacement-based blast performance evaluation methods. The engine uses a Multi-Step Learner model combining two machine learning models to enhance the accuracy of blast damage prediction according to failure types. The input variables for the model include column details, blast loading scenarios, and failure types derived through machine learning models. The output variable is the blast damage grade, based on displacement ductility. To develop the model, a training and validation dataset was generated using finite element analysis models from previous studies. Seven classification learners were trained, and the best-fit model was selected based on its superior prediction performance. The ensemble method showed outstanding performance, with F-score and AUC values 41.05 % and 14.65 % higher, respectively, compared to other classifiers on the test dataset.
키워드열기/닫기 버튼
blast resistance performance assessment, LS-DYNA, reinforced concrete column, machine learning