[논문]고강도강재를 사용한 건물골조방식 초고층건물의 구조비용 최적화

서지현; 권봉근; 김상범; 박효선

문제 정의

그러므로 본 연구에서는 강재의 강도별 재료가격을 고려하여 구조비용을 최소화할 수 있는 최적 설계 기법을 개발하였다. 제안된 최적화 설계 기법은 유전자 알고리즘을 이용하여 강도에 따른 강재와 콘크리트 재료가격을 고려하여 구조 비용을 최소화시키므로 최적의 비용을 얻기 위한 강재와 콘크리트의 부재 크기와 강도를 결정할 수 있게 된다.
그러므로 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 고강도강재를 사용한 건물골조방식 초고층건물의 구조비용 최적설계 기법을 개발하였다. 개발된 최적화 기법은 재료의 강도별 비용을 고려하여 최적의 구조비용을 얻을 수 있는 알고리즘으로서, 37층 골조 방식 건물의 기둥 열별 비용 최적화 문제에 적용하여 개발된 최적화 기법의 성능과 안정성을 평가하였다.
본 논문에 목적함수는 매입형 합성(SRC) 기등의 강재와 콘크리트의 강도별 재료 단가를 고려한 구조비용을 최소화하는 것으로 식 (1)과 같다.
또한, 모 집단의 크기는 해석 시간과 직접 관련이 있으므로 문제에 맞는 적절한 모집단의 크기를 설정하여야 한다. 본 연구에서는 적절한 모집단의 설정과 종료 조건을 검증하기 위해서 하나의 기둥열에 대해서 모집단의 크기와 종료 조건을 조절하여 얻은 결과를 표 1과 같이 정리하였다. 표 1에서 모집단의 크기와 수렴 세대수 및 최적 가격 등을 분석하여 모집단의 개체 수는 20개, 최대 반복 횟수는 1000회, 엘리트 개체의 반복회수는 50회, 가용해 비율은 15%로 설정하였다.

가설 설정

건물골조방식은 횡력의 75%이상을 코어 전단 벽이 부담하는 경우이며 이때, 코어가 모든 횡력을 부담하고 모멘트 골조는 중력하중만을 부담하는 것으로 가정하게 된다. 건물골조방식에서 기등은 중력하중만을 부담하므로, 최적화 과정에서 기둥 단면 성능 변경에 따른 기등의 하중은 자중의 변화정도이며, 이는 기등이 부담하는 전체 중력 하중에 비하여 상대적으로 작은 값이므로 기등의 하중과 부재력은 일정한 것으로 가정할 수 있다. 이러한 이유로 개발된 최적화 기법은 반복적인 구조 해석은 요구하지 않으므로 부재 수가 많은 초고층건물에도 적용이 가능한 실용적인 방법이다.
6을 교차율(cross-over ratio)로 사용하였다. 그리고 돌연변이율이 0.05이상일 경우 그 세때의 최고 적응도를 갖는 개체가 다음 세대에 생존하기 어렵다는 연구를 토대로, 본 연구에서는 돌연변이율은 0.03으로 설정하였다.

제안 방법

이러한 사실은 개발된 최적화 기법이 건물골조방식 뿐만 아니라 다른 구조시스템의 초고층건물의 설계에도 적용될 수 있는 가능성을 보여준다. 개발된 초고증건물 구조비용 최적화 기법을 35층 건물골조방식 건물의 구조 설계에 적용하여 효율성 및 안정성을 평가하였다.
그러므로 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 고강도강재를 사용한 건물골조방식 초고층건물의 구조비용 최적설계 기법을 개발하였다. 개발된 최적화 기법은 재료의 강도별 비용을 고려하여 최적의 구조비용을 얻을 수 있는 알고리즘으로서, 37층 골조 방식 건물의 기둥 열별 비용 최적화 문제에 적용하여 개발된 최적화 기법의 성능과 안정성을 평가하였다.
1번 개체는 엘리트 개체가 되기 위한 응력 제한 조건은 모두 만족하고 있지만, 목적함수의 값이 매우 크다, 그에 반해, 26, 34번 개체는 제약 조건은 다소 위배하지만 목적함수 값이 비교적 작으므로약간의 수정으로 엘리트 개체가 될 확률이 높다. 그러므로 1 번 개체 보다는 26, 34번 개체가 엘리트가 될 확률이 높도록 벌칙 상수를 정하고자 하였다. 적절한 벌칠 상수를 결정하기 위해서 벌칙 상수에 따른 각 개체들의 적합도 순위를 결정하고, 1, 2, 26, 34, 50번 개체의 적합도의 순위 (ranking)를 그림 3과 같이 표현하였다.
그러므로 본 연구에서는 해의 탐색 영역, 설계변수의 특징 등을 고려할 때 미분이 필요치 않는 휴리스틱 기법이 적당할 것으로 판단되며, 이러한 휴리스틱 기법 중에서 개념이 단순하고 유연성이 높은 것으로 알려진 단순 유전 알고리즘 (Simple Genetic Algorithms, SGA)을 최적화 알고리즘으로 사용하였다. 단순 유전자 알고리즘은 개체 사이의 교배와 돌연변이 발생을 통해 좋은 형질을 가진 개체의 유전 인자가 다음 세대에 유전될 확률을 높임으로서 세대가 지나감에 따라 좋은 형질의 개체를 얻게 하는 방식으로 최적 해를 찾게 된다.
제안된 최적화 설계 기법은 유전자 알고리즘을 이용하여 강도에 따른 강재와 콘크리트 재료가격을 고려하여 구조 비용을 최소화시키므로 최적의 비용을 얻기 위한 강재와 콘크리트의 부재 크기와 강도를 결정할 수 있게 된다. 본 연구에서는 건물골조방식의 수직 부재인 기둥만을 대상으로 최적화 기법을 적용하였다. 건물골조방식은 횡력의 75%이상을 코어 전단 벽이 부담하는 경우이며 이때, 코어가 모든 횡력을 부담하고 모멘트 골조는 중력하중만을 부담하는 것으로 가정하게 된다.
본 연구에서는 식 (2)와 같은 응력 제약 함수가 적합도 함수에 보다 합리적으로 반영될 수 있도록 응력 제약 함수를 제약조건 위배율과 제약조건 위배 횟수로 나누어 벌칙함수에 반영시켰다. 제약 조건은 총 5개이나 제약조건의 수가 많아지면 수렴에 필요한 반복회수가 증가하게 되므로 본 연구에서는 응력 제약 조건 만을 적합도 함수에 반영하고, 나머지식 (3)~식 (6)에 해당하는 시공성 제약 조건은 부 제약 조건(side constraints)으로 사용하였다.
본 연구에서는 최대 세대수, 엘리트 개체의 적합도 변화율, 제약 조건을 만족하는 가용해의 비율을 종료 조건으로 사용하였다. 또한, 모 집단의 크기는 해석 시간과 직접 관련이 있으므로 문제에 맞는 적절한 모집단의 크기를 설정하여야 한다.
풍하중은 풍동실험결과를 이용하였으며 지진하중은 대한건축학회 건축구조설계 기준을 따라 산정하였다. 본 예제는 57개의 기둥 열로 구성되어 있으며, 평면상의 위치 및 분담 하중을 고려하여 19개 종류의 기둥 열로 나뉘어 졌으며, 각 기둥 열 별로 개발된 최적화 기법을 적용하였다.
0을 초과하지 않도록 식 (2)와 같이 제약하였다. 시공성에 대한 제약은, 인접한 두 개 층에서 위 층 부재의 전 단면적, 강재의 내측 치수, 강재의 항복 강도, 콘크리트의 압축강도가 아래 층 보다 크지 않도록 제약하였다. 인접 층에서 전 단면적과 강재 내측 치수에 대한 제약은 원활한 부재 조립을 위한 고려이며, 인접 층간의 강재와 콘크리트 강도에 대한 제약은 높이에 따라 재료 강도가 뒤섞임으로 발생할 수 있는 시공성의 저하를 피하기 위함이다.
또한, 식 (6)의 콘크리트의 압축강도 제약 조건이 위배될 때는 위층 부재의 압축 강도가 아래층 부재의 콘크리트 압축 강도와 동일하도록 콘크리트 강도를 수정하였다. 제안된 최적화 기법에서는 이러한 시공성에 대한 제약 조건을 만족시킨 후에 적합도 평가를 실시하였다.
제안된 최적화 설계 기법은 유전자 알고리즘을 이용하여 강도에 따른 강재와 콘크리트 재료가격을 고려하여 구조 비용을 최소화시키므로 최적의 비용을 얻기 위한 강재와 콘크리트의 부재 크기와 강도를 결정할 수 있게 된다. 본 연구에서는 건물골조방식의 수직 부재인 기둥만을 대상으로 최적화 기법을 적용하였다.
제약 조건은 총 5개이나 제약조건의 수가 많아지면 수렴에 필요한 반복회수가 증가하게 되므로 본 연구에서는 응력 제약 조건 만을 적합도 함수에 반영하고, 나머지식 (3)~식 (6)에 해당하는 시공성 제약 조건은 부 제약 조건(side constraints)으로 사용하였다. 식 (5)의 강재의 항복강도 제약 조건이 위배될 경우 위층 부재의 강재 항복 강도를 아래층 부재의 강재 항복 강도와 동일하도록 위 층 강재의 항복 강도를 수정하였다.
비용 최적화 기법의 순서는 그림 1과 같다. 첫째, 구조해석을 통해 구조 설계에 필요한 부재력을 확보한다. 둘째, 건물 모델링 데이터 획득, 부재 단면 데이터베이스 작성, 유전자 알고리즘에 필요한 파라미터 결정의 과정을 거친다.
본 연구에서는 적절한 모집단의 설정과 종료 조건을 검증하기 위해서 하나의 기둥열에 대해서 모집단의 크기와 종료 조건을 조절하여 얻은 결과를 표 1과 같이 정리하였다. 표 1에서 모집단의 크기와 수렴 세대수 및 최적 가격 등을 분석하여 모집단의 개체 수는 20개, 최대 반복 횟수는 1000회, 엘리트 개체의 반복회수는 50회, 가용해 비율은 15%로 설정하였다. 설정된 파라미터 들을 이용하여 한 기둥을 대상으로 5회 반복 최적화를 수행한 결과 그림 4와 같이 안정적인 수렴 곡선을 얻을 수 있었다.

대상 데이터

각 기둥 그룹은 재료 강도와 단면 성능을 고려하여 만들어진 매입형 합성 기둥 데이터베이스에서 부재를 선택하게 된다. 매입형 합성 기둥 부재 데이터베이스에서 강재는 SM490Roll(압연 형강) 부재 23개, SM490Built-up (조립형강) 부재 31개 , SM 490TMCP 부재 132개 , SM520TMCP 부재 163개 , SM570TMCP 부재 163 개 등 총 512개의 부재로 구성되었으며, 표 2와 같이 정리된다. 본 연구에서는 강재 512개 종류와 7 종류의 콘크리트가 조합되어 총 3584개의 매입형 합성 부재 데이터베이스를 구축하였다.
매입형 합성 기둥 부재 데이터베이스에서 강재는 SM490Roll(압연 형강) 부재 23개, SM490Built-up (조립형강) 부재 31개 , SM 490TMCP 부재 132개 , SM520TMCP 부재 163개 , SM570TMCP 부재 163 개 등 총 512개의 부재로 구성되었으며, 표 2와 같이 정리된다. 본 연구에서는 강재 512개 종류와 7 종류의 콘크리트가 조합되어 총 3584개의 매입형 합성 부재 데이터베이스를 구축하였다. 매입형 합성 부재 데이터베이스에서 콘크리트의 피복두께는 150~230min를 유지하도록 작성되었으며 매입형 합성 부재 데이터베이스의 합성 단면적과 강축 및 약 축에 대한 합성 단면계수와의 관계는 그림 6과 개斗.
예제로 사용된 건물은 지상 35층, 지하 6층의 주상 복합건물로서 높이는 119m, 타워부 폭은 38 .12mx38.93m로서형상은 그림 5와 같다. 이 건물은 건물 골조 방식으로서 전단 벽과 골조는 핀으로 모델링되어서 횡력은 전단벽이 부담하고, 매입형 합성 (SRC) 기등과 강재보로 구성된 모멘트 골조는 중력하중만을 부담한다.
적합한 것으로 알려져 있다(Holland, 1975). 이 논문에서 기둥 열별 최적화 기법일 적용할 경우, 60층 전후의 초고층 건물 내의 기둥 부재를 철골구조에서 일반적으로 사용되는 3개 층으로 부재 그룹핑하변 각 기둥 열에 설계변수는 총 20개가 된다. 20개의 각 설계 변수는 각종 강도와 단면성능을 가진 기둥 단면으로 구성된 부재 데이터베이스에서 적절한 단면을 선택하게 된다.

데이터처리

하여 설정하였다(De Jong, 1975). 다양한 영역의 탐색을 위하여 교차율은 0.4에서 0.8사이의 값을 사용해야 한다는 De Jong의 연구결과에 의해 본 연구에서는 0.6을 교차율(cross-over ratio)로 사용하였다. 그리고 돌연변이율이 0.

이론/모형

본 연구에서는 50개의 개체로 구성된 초기 모집단을 대상으로 정규화된 목적함수와 정규화 된 위배율과 위배 횟수 함수를 그림 2와 같이 나타내었다. 1번 개체와 2번 개체는 부재 데이터베이스 중에서 단면성능이 가장 큰 부재와 가장 작은 부재로 구성된 개체를 인위적으로 생성한 것이며, 나머지 개체는 랜덤 생성 기법을 이용하였다. 엘리트 개체는 ;제약 조건을 모두 만족하면서 목적함수의 값이 작은 개체로 정의할 때, 1, 2번 개체를 제외한 나머지 개체 중에서 정규화 된 응력 위배율과 응력 위반 횟수가 낮은 26, 34, 50번, 개체가 엘리트 개체의 후보로 판단되어 진다.
본 연구에서 사용한 단순 유전 알고리즘의 파라미터는 De Jong°] 제시한 기본 변수(standard parameter setting을 기초로 하여 설정하였다(De Jong, 1975). 다양한 영역의 탐색을 위하여 교차율은 0.
이 건물은 건물 골조 방식으로서 전단 벽과 골조는 핀으로 모델링되어서 횡력은 전단벽이 부담하고, 매입형 합성 (SRC) 기등과 강재보로 구성된 모멘트 골조는 중력하중만을 부담한다. 풍하중은 풍동실험결과를 이용하였으며 지진하중은 대한건축학회 건축구조설계 기준을 따라 산정하였다. 본 예제는 57개의 기둥 열로 구성되어 있으며, 평면상의 위치 및 분담 하중을 고려하여 19개 종류의 기둥 열로 나뉘어 졌으며, 각 기둥 열 별로 개발된 최적화 기법을 적용하였다.

성능/효과

확보하였다. 결정된 파라미터를 근거로 하여 개발된 최적화 기법을 35층 예제의 기둥 열별 비용 최적화에 적용한 결과, 기 등 열별 평균응력은 88.5%수준을 유지하며 최대 361세대 내에서 안정적으로 기등의 최적 구조비용을 산출 할 수 있었다. 그림 8의 강재의 강도 분포와 그림 9의 콘크리트 강도 분포를 통해 초고층건물의 저층부에 고강도 강과 높은 압축 강도의 콘크리트를 사용하는 것이 효과적 임을 알 수 있었다.
5%수준을 유지하며 최대 361세대 내에서 안정적으로 기등의 최적 구조비용을 산출 할 수 있었다. 그림 8의 강재의 강도 분포와 그림 9의 콘크리트 강도 분포를 통해 초고층건물의 저층부에 고강도 강과 높은 압축 강도의 콘크리트를 사용하는 것이 효과적 임을 알 수 있었다. 또한, 표 6 에 정리된 최적화 기법으로 얻어진 강종별 가격의 비율을 보면, SM570TMCP, SM520TMCP, SM490TMCP, SM490 Built-up, SM490Roll이 각각 30.
그림 8의 강재의 강도 분포와 그림 9의 콘크리트 강도 분포를 통해 초고층건물의 저층부에 고강도 강과 높은 압축 강도의 콘크리트를 사용하는 것이 효과적 임을 알 수 있었다. 또한, 표 6 에 정리된 최적화 기법으로 얻어진 강종별 가격의 비율을 보면, SM570TMCP, SM520TMCP, SM490TMCP, SM490 Built-up, SM490Roll이 각각 30.2%, 32.9%, 0.9%, 19.4%, 16.7% 로서 SM570TMCP, SM520TMCP과 같은 고강도 강의 사용이 비용 측면에서 효율적임을 알 수 있다. 이처럼 개발된 최적화 기법은 초고층건물의 구조비용을 최적화 시킬 수 있을 뿐만 아니라 고강도 재료의 사용 위치와 사용 양에 대한 개략적인 정보를 제공하여 준다.
먼저, 파라미터 스터디를 통한 적절한 벌칙 상수와 모집단의 크기, 종료 조건을 설정하여 개발된 최적화 기법의 안정성을 확보하였다. 결정된 파라미터를 근거로 하여 개발된 최적화 기법을 35층 예제의 기둥 열별 비용 최적화에 적용한 결과, 기 등 열별 평균응력은 88.
표 1에서 모집단의 크기와 수렴 세대수 및 최적 가격 등을 분석하여 모집단의 개체 수는 20개, 최대 반복 횟수는 1000회, 엘리트 개체의 반복회수는 50회, 가용해 비율은 15%로 설정하였다. 설정된 파라미터 들을 이용하여 한 기둥을 대상으로 5회 반복 최적화를 수행한 결과 그림 4와 같이 안정적인 수렴 곡선을 얻을 수 있었다. 여기서 평균응력비는 93.
곡선은 그림 7과 같다. 예제는 최대 경우의 수 153584 와 5개의 제약 조건을 가지는 비교적 규모가 큰 최적화 문제임에도 최대 361 세대 내에서 안정적으로 최적 해를 찾을 수 있었다.
매입형 합성 부재 데이터베이스에서 콘크리트의 피복두께는 150~230min를 유지하도록 작성되었으며 매입형 합성 부재 데이터베이스의 합성 단면적과 강축 및 약 축에 대한 합성 단면계수와의 관계는 그림 6과 개斗. 표 2에서 SM490 압연 H형강과 SM490 조립 H 형강의 항복 강도는 H형강의 웨브와 플레이트의 두께가 40mm이하일 때는 325MPa, 그 이상의 두께일 때는 295MPa의 항복 강도를 가진다. SM490TMCP,SM520TMCP, SM570TMCP의 항복 강도는 플레이트의 두께와 상관없이 각각 325MPa, 355MPa, 440MPa이다.
표 6, 표 7은 기둥 열별 기등의 숫자를 고려하지 않고 각 기둥 열에서 사용된 강재와 콘크리트의 강도에 따른 비용을 정리한 것이다. 표 6에서 SM520TMCP, SM570TMCP와 같은 고강도 TMCP강의 재료비용이 전체 강재 재료비의 63%이상을 차지함을 알 수 있다. 또, SM 490TMCP강은 강도에 비해 가격이 높기 때문에 전체.
재료가격의 1%이하의 비율로 선택되었다. 표 7에서 콘크리트는 강도 증가에 따른 재료가격의 증가율이 상대적으로 작으므로압축 강도 50MPa급의 콘크리트가 전체 가격의 82% 이상을 차지하는 것으로 나타났다.

후속연구

또한, 건물골조방식이 아니더라도 부정정 차수가 초고층 건물에서 기둥 강성의 변화는 전체 횡 강성에 크게 영향을 미치지 않으며, 기둥 자체의 부재력은 일정한 것으로 가정할 수 있다(Baker, 1990; Charney, 1991; Park, 2002). 이러한 사실은 개발된 최적화 기법이 건물골조방식 뿐만 아니라 다른 구조시스템의 초고층건물의 설계에도 적용될 수 있는 가능성을 보여준다. 개발된 초고증건물 구조비용 최적화 기법을 35층 건물골조방식 건물의 구조 설계에 적용하여 효율성 및 안정성을 평가하였다.
이처럼 개발된 최적화 기법은 초고층건물의 구조비용을 최적화 시킬 수 있을 뿐만 아니라 고강도 재료의 사용 위치와 사용 양에 대한 개략적인 정보를 제공하여 준다. 일반적으로 초고층 건물은 기등의 강성이 변하더라도 전체 횡 강성과 기둥의 부재력은 큰 변화가 없으므로, 개발된 최적화 기법은 건물 골조 방식이외의 초고층건물 구조비용 최적화에도 적용될 수 있을 것으로 예상한다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

고강도강재를 사용한 건물골조방식 초고층건물의 구조비용 최적화
Structural Cost Optimization Techniques for High-rise Buildings Frame Systems Using High-strength Steels 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

후속연구

참고문헌 (15)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

고강도강재를 사용한 건물골조방식 초고층건물의 구조비용 최적화 Structural Cost Optimization Techniques for High-rise Buildings Frame Systems Using High-strength Steels 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

후속연구

참고문헌 (15)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

권봉근 (1) 김상범 (3) 박효선 (39)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

고강도강재를 사용한 건물골조방식 초고층건물의 구조비용 최적화
Structural Cost Optimization Techniques for High-rise Buildings Frame Systems Using High-strength Steels 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper