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초록

본 연구에서는 다양한 목적의 내진 성능 요구에 대응하여 강재 댐퍼를 효과적으로 설계하기 위한 딥러닝 기반 생성형 설계방법론을 수행하였다. 딥러닝 모델의 학습 데이터 확보를 위해 파레토 최적해 기반 다목적 최적화 및 비선형 유한요소해석을 수행하여고품질의 데이터셋을 구축하였으며, 이를 기반으로 딥러닝 기반 생성형 모델 및 내진 특성 예측 모델을 구축하였다. 생성형 모델을 통해기존에 관측되지 않은 다양한 형상의 댐퍼를 생성하였고 생성된 형상들을 내진 특성 예측 모델을 활용하여 비용 효율적으로 생성안들의 성능을 평가하였다. 이를 통해 설계자는 복잡한 설계변수 탐색 과정 없이도 효율적으로 최적 설계안을 확보할 수 있으며, 다양한 구조 환경에 유연하게 대응 가능한 맞춤형 내진 댐퍼 설계가 가능함을 확인하였다

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