PART Ⅰ 인공지능 기반 Hong-Lagrange 최적화와 데이터 기반 철근콘크리트(RC 기둥의 최적설계
Chapter 01 개 론
1.1 이 책의 목적
1.2 KKT 조건 [1,2]에 기반한 라그랑주 최적화 관련 기존 연구
1.3 인공신경망 기반의 라그랑주 최적화
1.4 인공신경망 기반의 목적함수 등 제약함수, 부등 제약함수 일반화
1.5 이 책의 중요성
Chapter 02 인공신경망 기반의 라그랑주 방법
2.1 RC 기둥의 목적함수 등 인공신경망에 기반한 구조설계 파라미터 함수의 유도
2.2 ACI 318-14와 ACI 318-19에 기반한 RC 기둥의 최적설계
Chapter 03 인공지능 기반 Hong-Lagrange 방법에 기반한 기둥 최적설계
3.1 기둥 코스트 최적설계 시나리오
3.2 이산화탄소 배출량 최적설계 시나리오
3.3 기둥 중량 최적설계 시나리오
3.4 기둥 코스트 및 기둥 중량 최적화가 P-M 상관도에 미치는 영향
Chapter 04 인공지능 기반에서 보는 ACI 318-14 기준과 ACI 318-19 기준의 상이점
4.1 인공지능에 기반한 두 설계 기준의 상이점
4.2 AI 기반 Hong-Lagrange 알고리즘을 이용한 철근콘크리트 기둥의 최적설계 절차 요약
Chapter 05 결 론
PART Ⅱ 인공지능 기반 Hong-Lagrange 최적화와 데이터 기반 철근콘크리트(RC 보의 최적설계
Chapter 01 개 론
1.1 인공신경망 기반 최적설계
1.2 인공신경망 기반 최적설계의 목적
1.3 존 구조 설계 방식
1.4 인공신경망 기반 최적설계의 의미 및 중요성
1.5 이 책의 중요성
Chapter 02 인공신경망 기반의 복철근 콘크리트 보의 최적화
2.1 최적설계 차트 작성
2.2 보 최적화를 위한 인공신경망 기반의 라그랑주 함수의 유도
Chapter 03 복철근 콘크리트 보의 빅데이터 생성
3.1 빅데이터 생성을 위한 입·출력 파라미터
3.2 입·출
