[논문]민감도 해석을 이용한 센서의 최적 위치 선정에 관한 연구

손인수; 이두호

doi:10.5050/ksnve.2011.21.3.241

민감도 해석을 이용한 센서의 최적 위치 선정에 관한 연구
A Study on Optimal Sensor Placement Using Sensitivity Analysis 원문보기

한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.21 no.3, 2011년, pp.241 - 247

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Although intensive development continues on innovative sensor systems, there is still considerable uncertainty in deciding on the number of sensors required and their locations in order to obtain adequate information on structural behavior. This paper is concerned with the sensor locations on a beam-structure for prognostic structural health monitoring. The purpose of this study is to investigate how to determine optimal sensor placement(OSP) from the sensitivity information of a known failure mode. The sensitivity of the forced vibration response of a beam to the variation of stiffness due to a crack is calculated analytically and used to determine the optimal sensor locations for the specified failure mode. The results of this method compared with the results of different OSP methods. The results have shown that the proposed method on optimal sensor placement is very effective in structural health monitoring.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이 연구는 대상 구조물의 상태감시를 위하여 센서의 최적 위치 결정을 목적으로 한다. 즉, 주어진 센서의 수가 한정되어 있거나 구조물의 특성상 센서를 부착할 위치가 제한된 경우 최소한의 센서의 개수로 구조물의 상태감시를 수행하는 것이다.
이 연구에서는 구조물의 상태감시 즉, 구조물의 결함검출을 위한 최적의 센서위치 결정에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 구조물의 결함 발생 부분을 유한요소 해석을 통하여 예측하고, 구조물의 균열 강성 변화에 따른 보의 정상상태 응답에 대한 민감도 해석을 수행한 후 그 결과를 이용하여 최적의 센서 위치를 결정하였다.
상태감시를 위한 대상이 결정되면 운영하중 및 부식환경 등에 의하여 구조물에서 가장 취약한 부분 즉, 손상이 발생할 가능성이 높은 부분을 미리 예측할 수 있다. 이 연구에서는 단순한 외팔 보 구조물의 균열 진단을 위하여 외부 하중이 작용하는 경우에 대상 구조물에 대한 파괴 부분을 예측한 후에 외력 및 손상에 의해 발생하는 구조물의 강성변화에 대한 구조물의 민감도 해석을 통하여 최적의 센서 위치를 결정하고자 한다.
이러한 경우 유한요소 해석 등의 방법을 이용하여 대상 구조물의 임의 위치의 응답을 구한 후 이장에서 설명한 단계를 거쳐 센서의 위치를 선정할 수 있다. 하지만 이 연구에서는 간단한 이론 모델이 가능한 외팔보 형태의 구조물을 예제로 들어 제안한 센서의 위치 선정 방법에 대한 타당성을 검토하고자 한다.
5 % 정도 더 크게 나타났다. 향후 제안된 방법을 보다 복잡한 구조물에 확대 적용하여 그 타당성을 확보하고자 한다.

가설 설정

(1) 상태 감시의 대상인 구조물의 응답을 계산할 수 있는 시스템 응답모델이 존재한다고 가정한다. 이 시스템 모델을 이용하여 주어진 하중에 대하여 구조물의 잠재적인 고장모드(failure mode)를 탐색한다.
균열의 위치는 앞에서 설명한 바와 같이 보의 고정단 (ξc =0)에 존재한다고 가정하였다.

제안 방법

(2) 감시 대상의 고장모드에 대하여 파손이 일어나는 부분의 강성에 대한 응답의 민감도를 계산한다.
구조물의 상태감시를 위하여 2장에서 제시된 최적 센서위치 결정 알고리즘의 성능을 Fig. 1과 같은 외팔보에 적용하여 살펴보기로 한다. Fig.
최적의 센서위치 결정을 위하여 가장 먼저 시행되어야 할 것은 대상 구조물의 파괴부분을 예측하는 것이다. 따라서 먼저 수치해석 예제에 사용한 외팔보의 유한요소 해석을 수행하여 응력분포 및 피로수명에 대한 결과를 얻고 이를 토대로 구조물에서 결함발생의 가능성이 가장 높은 부분을 예측한다. 유한요소 해석을 위하여 상용 유한요소 해석 프로그램인 ANSYS Workbench(v.
또 무차원 강제 진동수 Ω 는 보의 최저차 6개 진동모드에 대한 진동수 범위에 대하여 고려하였다.
이 연구에서는 구조물의 상태감시 즉, 구조물의 결함검출을 위한 최적의 센서위치 결정에 대한 연구를 수행하였다. 먼저 구조물의 결함 발생 부분을 유한요소 해석을 통하여 예측하고, 구조물의 균열 강성 변화에 따른 보의 정상상태 응답에 대한 민감도 해석을 수행한 후 그 결과를 이용하여 최적의 센서 위치를 결정하였다. 이 연구에서 제안한 센서의 위치에 대하여 다른 연구결과와 비교한 결과 보의 응답에 대한 표준오차가 최대 97.
(1) 상태 감시의 대상인 구조물의 응답을 계산할 수 있는 시스템 응답모델이 존재한다고 가정한다. 이 시스템 모델을 이용하여 주어진 하중에 대하여 구조물의 잠재적인 고장모드(failure mode)를 탐색한다. 관심 고장모드는 구조물의 파손을 포함하고 있는 형태로 한정한다.
민감도는 설계변수의 변화에 따른 응답의 변화율을 의미한다. 이 연구에서 응답함수는 외력의 영향과 결함의 존재유무에 대한 보의 정상상태 응답이고, 설계변수는 균열의 영향에 의한 보의 강성변화이다. 균열에 의한 보의 응답은 식 (11)에서 구할 수 있으며, 보의 강성변화는 식 (4)의 유연행렬을 이용하여 구할 수 있다.
최적의 센서 위치를 제안된 방법으로 결정하기 위해서는 외팔보의 응답을 계산할 수 있는 시스템 모델이 필요하다. 이 연구에서는 균열을 포함하는 외팔보의 응답을 해석할 수 있는 수치 모델을 구성하여 최적 센서위치 결정에 사용하도록 한다. Fig.

대상 데이터

0)를 이용하여 해석을 실시하였으며, 해석에서 요소의 수는 수렴 값을 고려하여 약 2,500개, 절점의 수는 약 13,296개로 하였다. 유한요소 해석에 사용된 보는 일반 구조용 강 (ASTM-A36)으로 하였으며 그 물성치를 Table 1에 나타내었다.

데이터처리

따라서 먼저 수치해석 예제에 사용한 외팔보의 유한요소 해석을 수행하여 응력분포 및 피로수명에 대한 결과를 얻고 이를 토대로 구조물에서 결함발생의 가능성이 가장 높은 부분을 예측한다. 유한요소 해석을 위하여 상용 유한요소 해석 프로그램인 ANSYS Workbench(v. 11.0)를 이용하여 해석을 실시하였으며, 해석에서 요소의 수는 수렴 값을 고려하여 약 2,500개, 절점의 수는 약 13,296개로 하였다. 유한요소 해석에 사용된 보는 일반 구조용 강 (ASTM-A36)으로 하였으며 그 물성치를 Table 1에 나타내었다.

성능/효과

02 % 더 크다는 것을 알 수 있다. Fig. 5의 결과에서 알 수 있듯이 이 연구에서 제안한 방법이 센서의 위치선정에 가장 효과적임을 알 수 있다.
5 %정도 더 크게 나타난다. 외력이 보의 0.5인 위치에 작용하는 경우는 다른 방법들과 비교하여 제안한 위치의 경우 표준편차가 최대 26.5 %정도 더 크며, 외력이 0.8인 위치에 작용할 때는 제안한 방법이 참고문헌의 방법 1, 2, 그리고 3에 비하여 각각 97.5 %, 31.8 %, 그리고 29.02 % 더 크다는 것을 알 수 있다. Fig.
먼저 구조물의 결함 발생 부분을 유한요소 해석을 통하여 예측하고, 구조물의 균열 강성 변화에 따른 보의 정상상태 응답에 대한 민감도 해석을 수행한 후 그 결과를 이용하여 최적의 센서 위치를 결정하였다. 이 연구에서 제안한 센서의 위치에 대하여 다른 연구결과와 비교한 결과 보의 응답에 대한 표준오차가 최대 97.5 % 정도 더 크게 나타났다. 향후 제안된 방법을 보다 복잡한 구조물에 확대 적용하여 그 타당성을 확보하고자 한다.
제시한 센서위치 선정방법의 장점은 우선 잠재고장모드에 대한 민감도 정보를 이용하여 센서의 위치를 선정하기 때문에 고장이 발생하는 초기에 고장모드의 진전에 따른 응답변화를 가장 잘 검출할 수 있다는 것에 있다. 즉, 고장모드의 진전에 가장 민감한 부위의 응답을 측정하도록 센서를 배치하는 것이 이 제안 방법의 핵심 개념이라고 할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	구조물의 손상을 파악하기 위해 어떠한 연구가 진행되고 있는가?	건축 및 기계 구조물에 손상 및 균열의 발생을 초기에 탐지하는 것은 짧은 시간에 적은 비용으로 수리가 가능하며 안전사고 예방 등의 여러 가지 측면에서 매우 중요한 문제이다. 이러한 구조물의 손상을 파악하기 위하여 초음파 탐상법 등의 비파괴검사법과 구조물의 동특성을 이용한 결함 예측에 관한 많은 연구가 진행되어 지고 있다(1~3).
	실시간 모니터링의 장단점은 무엇인가?	하지만 현재 요구되어지는 것은 구조물에 결함이 발생한 경우에 구조물의 상태감시를 위한 실시간 모니터링이다. 실시간 모니터링은 구조물에 대하여 매우 유용하고 많은 정보를 제공해 주지만 현실적으로 제한된 센서의 수와 부착위치로 인하여 측정이 필요한 중요한 진동 신호의 정보를 놓칠 수 있다. 따라서 적절한 센서의 위치 결정은 구조물의 실시간 모니터링을 위해 매우 중요한 요소이다.
	부착 센서의 위치를 결정하는 기존의 연구들은 어떠한 한계가 있는가?	또 Worden과 Burrows(8)는 뉴럴 네트워크 방법을 이용하여 평판 구조물의 결함을 예측할 수 있는 최적의 센서 위치 결정에 대한 연구결과를 발표하기도 하였다. 하지만 이러한 대부분의 연구결과들은 모드 형상의 MAC(modal assurance criterion)를 사용하여 각 모드의 독립성을 평가하거나 모드 형상의 특이값의 최대와 최소값의 비를 이용하는 센서의 위치 선정법이기 때문에 외력에 의한 균열 진단을 위한 센서 위치 선정에 직접 적용하기에는 많은 한계가 있다. 균열 진단을 위한 센서 위치 선정에 대한 연구를 살펴보면 Shi 등(9)은 트러스 구조물에 대하여 강성변화에 대한 모드 형상의 민감도 행렬을 구한 뒤 EI(effective independence)방법을 사용하여 센서의 위치를 결정하였다.

참고문헌 (12)

Choi, Y. J. and Lee, U. S., 2003, A Study on the Sensor Placement for Structural Damage Detection, Trans. of the KSME(A), Vol. 27, No. 6, pp. 938-945.

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Patil, D. P. and Maiti, S. K., 2003, Detection of Multiple Cracks Using Frequency Measurements, Engineering Fracture Mechanics, Vol. 70, Issue 12, pp. 1553-1572.

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Son, I. S., Ahn, S. J. and Yoon, H. I., 2009, Study on Detection of Crack and Damage for Cantilever Beams Using Vibration Characteristics, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 18, No. 12, pp. 1327-1334.

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Greitfeld, T., 1995, A Method for Identification of a Set of Optimal Points for Experimental Modal Analysis, Proceedings of the 13th International Modal Analysis Conference, Nashville, Tennessee.
Kammer, D. C., 1991, Sensor Placement for On-orbit Modal Identification and Correlation of Large Space Structures, Journal of Guidance, Control and Dynamics, Vol. 14, pp. 189-196.
Meo, M. and Zumpano, G., 2005, On the Optimal Sensor Placement Techniques for a Bridge Structure, Engineering Structures, Vol. 27, Issue 10, pp. 1488-1497.

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Li, Z. N., Tang, J. and Li, Q. S., 2004, Optimal Sensor Locations for Structural Vibration Measurements, Applied Acoustics, Vol. 65, Issue 8, pp. 807-818.

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Worden, K. and Burrows, A. P., 2001, Optimal Sensor Placement for Fault Detection, Engineering Structures, Vol. 23, Issue 8, pp. 885-901.

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Shi, Z. Y., Law, S. S. and Zhang, L. M., 2000, Optimum Sensor Placement for Structural Damage Detection, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 126, No. 11, pp. 1173-1179.

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Kwon, K. S. and Kim, C. H., 2007, Sensor Placement Method for Damage Identification, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 17, No. 4, pp. 324-332.

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Lin, H. P. and Chang, S. C., 2006, Forced Responses of Cracked Cantilever Beams Subjected to a Concentrated Moving Load, International Journal of Mechanical Sciences, Vol. 48, Issue 12, pp. 1456-1463.

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Humar, J. L., 2002, Dynamics of Structures (2nd ed.), A. A. Balkema Publishers, Tokyo.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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