다중 충실도 물리 정보 신경망을 활용한 바닥충격음 불확실성 정량화 및 최적 역설계

키워드

확장요약문

바닥충격음은 마감재를 포함한 바닥 구조의 동특성, 슬래브의 경계 조건과 같은 물리적 요인, 재료 물성 및 시공 오차에 따른 불확실성이 복합적으로 작용하여 저주파 대역에서 결정되므로, 단일 해를 제시하는 기존의 결정론적 유한요소해석만으로는 이러한 불확실성과 그에 따른 편차를 설명하기 어렵다. 본 연구는 슬래브·완충재·마감층·천장·경계조건·수음실의 16개 물리 파라미터로부터 0.5 Hz 협대역 음압 스펙트럼을 예측하는 다중 충실도 물리 정보 신경망(P-PINN)을 제안하고 그 성능과 변수민감도 및 역설계 가능성을 검증한다. 모델은 Fig.1과 같이 자기 주의(Self-Attention), 공간·주파수 푸리에 신경 연산자(FNO), 물리 정보 DeepONet으로 구성되며, 맨슬래브·뜬바닥·천장의 시공 단계별 지배방정식을 손실 함수로 부과한다. FEM 해석 결과(저충실도)로 사전학습한 뒤 시공 3단계(맨슬래브, 바닥 마감 시공 후, 천장 마감 시공 후) 현장 실측(고충실도)으로 보정하고, 베이지안 추론으로 물성의 사후분포를 단계별로 갱신하여 예측 분포를 산출하였다. 모델 예측 결과는 먼저 시공단계별 바닥충격음 예측은 Fig. 2(a)와 같이 시공 3단계별 음압레벨의 사후 평균과 95 % 예측구간에 실측 평균값이 전 대역에서 구간 안에 포함되었고, 변수민감도 분석 결과는 Fig. 2(b)와 같이 경제성을 고려하여 총효과 지수를 비용 영향도로 나눈 비용 효율 지수의 결과에서 완충재 동적강성, 슬래브 두께, 평면 단변 등 상위 6개 변수가 주요한 것으로 나타났으며 역설계 또한 목표 성능치에 대해 비용 최소 성능 달성 설계치 산출이 가능하였다.