물리 정보 기반 신경망을 이용한 외팔보의 고유 모드 예측 - 김건호; 이진우 (대한기계학회논문집 A, 2024)
본 논문에서는, 몇 개의 주파수 응답 함수만으로도 전체 구조물의 고유 모드를 예측할 수 있는 물리 정보 기반 신경망 모델을 개발하고, 이 신경망 모델의 유효성과 실제 적용 가능성에 대해 고찰한다. 주파수 응답 함수의 피크 주파수로부터 고유 주파수를 구한 후에, 인공 신경망을 이용하여 각 고유 주파수의 고유 모드를 구하는 방법을 제시한다. 임의로 선정된 2개 측정점에서 외팔보의 주파수 응답 함수를 획득하고, 12개의 배열점을 균일하게 분포시켜서 1차 / 2차 / 3차 고유 모드를 예측한다. 개발한 인공 신경망은 3개의 은닉층으로 구성되어 있고, 각 은닉층에는 20개의 절점을 사용한다. 제안한 방법을 이용하여 성공적으로 고유 모드를 예측할 수 있었고, 측정점의 개수와 분포, 배열점의 개수와 분포에 따라 예측된 고유 모드의 정확도를 고찰하였다. 이 결과를 바탕으로 제안한 방법이 실제 실험에서 구현될 수 있는 가능성과 과정에 대해 논하였다.
Keywords: Physics-Informed Neural Network; Natural Mode; Cantilever; Vibration; Modal Analysis; 물리정보기반 신경망; 고유 모드; 외팔보; 진동; 모달 해석