AI A method of determining the measurement location and location of a structure using a genetic algorithm and AI technology for precise strain-displacement prediction

The present invention relates to a method for determining the measurement position and location of a structure to which a genetic algorithm and AI technology for precise strain-displacement prediction are applied. The method of the present invention systematizes an installation method of a measuring device for determining the number and position of strain measurement positions in which a displacement error of the position to be measured is minimized through a prior structural analysis of a target facility, minimizes the effect of changes caused by the surrounding environment by performing temperature correction that directly affects the surveyed strain of a target bridge, and can estimate the displacement with the minimum error by performing artificial neural network learning error learning using field measurement data so as to reflect the actual conditions of the target bridge. The present invention provides the method for determining the measurement position and location of a structure to which a genetic algorithm and AI technology for precise strain-displacement prediction are applied, comprising: a step (S1) of determining an installation position of a measuring device through artificial neural network (AI) learning by a genetic algorithm (GA) using the result of structural analysis for improving the precision of displacement of a structure; a step (S2) of estimating the displacement with the minimum error by performing artificial neural network learning using field measurement data to improve the precision of the displacement by reflecting the actual condition of the structure; and a step (S3) of performing measurement using a virtual sensor configured according to the displacement having the estimated minimum error. 본 발명은 대상시설물에 대해 사전 구조해석을 통해 계측하고자 하고자 하는 위치의 변위오차가 최소화되는 변형률 측정 위치 갯수와 위치를 결정하는 계측기기의 설치방법을 체계화하고, 대상 교량의 실측 변형률에 직접적인 영향을 미치는 온도보정을 실시하여 주변 환경 변화에 따른 영향을 최소화하며, 대상 교량의 실제 조건을 반영하기 위해 현장계측 데이터를 이용하여 인공신경망 학습오차 학습을 실시하여 최소오차를 갖는 변위를 추정할 수 있는 정밀한 변형률-변위 예측을 위한 유전자 알고리즘과 AI 기술을 적용한 구조물의 계측 위치 및 개소 결정 방법에 관한 것이다. 이러한 본 발명은 구조물의 변위의 정밀도 향상을 위한 구조해석의 결과를 이용하여 유전자 알고리즘(GA)에 의한 인공신경망(AI) 학습을 통해 계측기기 설치 위치를 결정하는 단계(S1); 상기 구조물의 실제 조건을 반영하여 추정된 변위의 정밀도를 향상하기 위해 현장계측 데이터를 이용한 인공신경망 학습을 실시하여 최소오차를 갖는 변위를 추정하는 단계(S2); 및 상기 추정된 최소오차를 갖는 변위에 따라 구성한 가상센서를 이용한 계측을 수행하는 단계(S3);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 정밀한 변형률-변위 예측을 위한 유전자 알고리즘과 AI 기술을 적용한 구조물의 계측 위치 및 개소 결정 방법을 제공한다.