물리 정보 기반 신경망을 이용한 평판의 실험 진동 고유모드 파악

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확장요약문

본 논문에서는 실험을 통해 얻은 작은 수의 실험 정보만으로도 평판형 구조물의 실험 진동 고유 모드를 획득할 수 있는 물리 정보 기반 신경망 모델(Physics-informed neural network) 기반 실험 고유 모드 추출 방식을 제안한다. 기존에는 임팩트 해머 실험으로 측정된 다수의 주파수 응답함수에 실험 모달 해석 이론을 적용하여 구조물의 실험 고유 모드를 추출하였다. 그러나, 세밀한 실험 고유 모드를 얻기 위해서는, 가능한 많은 위치에서 실험 정보를 얻어야 하므로 많은 시간과 노력이 소요된다. 이러한 실험적 한계를 개선하기 위해, 본 연구에서는 구조물의 일부 지점에서만 주파수 응답 함수를 측정하고, 나머지 지점에서는 물리 정보를 적용하여 평판 구조물의 전체 실험 고유 모드를 추출하는 모델을 개발하였다.

제안한 물리 정보 기반 신경망 모델은 평판 구조물의 공간 좌표를 입력으로 하여 각 위치에서의 고유모드 응답 값을 출력하도록 구성하였다. 신경망 학습에는 평판 구조물의 지배방정식에 대한 손실, 일부 측정점에서 얻은 데이터에 대한 측정 손실, 경계 조건에 대한 손실과 지배 방정식의 손실로 전체 손실 함수를 구성한다. 이를 통해 실험 데이터가 주어지지 않은 영역에서도 실험 고유모드를 온전히 얻을 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 성능 검증을 위해 임팩트 해머 실험으로 평판 구조물의 기준 고유모드를 구성하고, 신경망으로 복원한 고유 모드와 변위 값을 비교하여 다수의 평가점에서 정량적 성능 지표를 계산하였다.