선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
제안 방법
- 구조계추정기법을 토대로 Fig. 15의 절차와 같이 유한요소모델을 수정하여 구조물의 유효 물성치를 추정하였다.
- 대상구조물에서 강제 진동 시험을 하기 위하여 Fig. 10과 같이 구조물을 총 35개의 노드로 나누고, 7개의 가속도계를 부착하여 임의의 한 점에서 임팩트해머로 수직방향의 일정한 힘으로 타격하여 각 노드점의 가속도응답을 계측하였다. 총 5set의 실험을 진행하였으며, 실험장비는 3.
- 이에 본 연구에서는 부유식 구조물의 건전성평가를 위하여 첫째, 축소모형을 제작하여 두 가지 형태로 손상을 주고 손상탐지기법(Damage Detection Technique)을 이용하여 손상을 탐지하였다. 둘째, 실제 부유식 구조물에서 현장실험을 통하여 대상구조물의 동적 특성을 추출한 후 구조계추정기법(System Identification Technique)을 이용하여 대상 구조물의 유효 물성치를 추정하였다.
- 첫째, 콘크리트 내 철근은 모델링을 하지 않고 대신 철근콘크리트 단위중량(2,400kgf/m3)을 사용하였다. 둘째, 체인의 두께는 도면에 제시되어 있었으나 정확한 인장력을 알 수 없어, 구조물을 Static해석 한 후 총 질량을 구하여 1개의 단위 길이 당 인장력의 값은 구조물의 총 질량을 4로 나누어 입력하였다. 콘크리트 부유체는 Fig.
- 본 연구에서는 부유식 구조물의 건전성을 평가하기 위하여 동적데이터를 이용한 손상탐지기법과 구조계추정기법을 부유식 구조물에 적용 하였다. 손상탐지기법의 적용성을 검증하기 위해 축소모형 실험을 실시하였다.
- 부유식 구조물의 축소모형은 수조의 크기, 흘수, 부력 등을 고려하여 100cm × 50cm × 12cm의 크기와 1cm의 두께로 제작하였다.
- 두 가지 형태의 손상 시나리오 중 첫 번째는 균열에 의한 손상이다. 손상 전 축소모형의 몇 번의 강제 진동 시험이 끝난 후 축소모형의 좌측 하단부에 균열이 발견되었고 이 균열을 첫 번째 손상 시나리오로 손상을 탐지하였다. 두 번째 손상의 경우는 33번 부재 중앙에 가로방향 10cm,세로방향 5cm로 절단하여 십자모양으로 손상을 주었다.
- 본 연구에서는 부유식 구조물의 건전성을 평가하기 위하여 동적데이터를 이용한 손상탐지기법과 구조계추정기법을 부유식 구조물에 적용 하였다. 손상탐지기법의 적용성을 검증하기 위해 축소모형 실험을 실시하였다. 축소모형 실험은 두가지 형태의 손상을 모사하였고 손상부위를 모두 정확하게 탐지하였으며, 구조계추정기법의 적용성을 검증하기 위해 현장실험 및 유한요소 모델을 통하여 대상 구조물의 유효 물성치를 추정하였다.
- 13에 나타내었다. 수치해석 모델은 총 10,867개의 노드, 5,230개의 요소로 구성되어 있으며, 보 및 기둥부재는 solid 요소, 상하부 바닥 및 외벽은 plate 요소를 사용하여 모델링하였다.
- 실험을 통하여 추출된 3개의 고유진동수를 이용하여 콘크리트의 유효 물성치를 구조계추정기법을 통하여 추정하였다. 유한요소 모델은 실제 대상구조물의 도면을 바탕으로 상용프로그램인 ANSYS AQWA를 이용하여 모델링하였다.
- 이에 본 연구에서는 부유식 구조물의 건전성평가를 위하여 첫째, 축소모형을 제작하여 두 가지 형태로 손상을 주고 손상탐지기법(Damage Detection Technique)을 이용하여 손상을 탐지하였다. 둘째, 실제 부유식 구조물에서 현장실험을 통하여 대상구조물의 동적 특성을 추출한 후 구조계추정기법(System Identification Technique)을 이용하여 대상 구조물의 유효 물성치를 추정하였다.
- 임팩트 해머로 가진하여 얻어진 충격파와 가속도계에서 얻어진 출력응답을 FFT를 거쳐 주파수 응답함수를 추출하였으며 모드 분석 프로그램을 이용하여 구조물의 모드형상 및 고유진동수를 추출하였다. 추출된 구조물의 고유진동수와 모드형상은 Fig.
- 유한요소 모델의 구축은 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 콘크리트 내 철근은 모델링을 하지 않고 대신 철근콘크리트 단위중량(2,400kgf/m3)을 사용하였다. 둘째, 체인의 두께는 도면에 제시되어 있었으나 정확한 인장력을 알 수 없어, 구조물을 Static해석 한 후 총 질량을 구하여 1개의 단위 길이 당 인장력의 값은 구조물의 총 질량을 4로 나누어 입력하였다.
- 손상탐지기법의 적용성을 검증하기 위해 축소모형 실험을 실시하였다. 축소모형 실험은 두가지 형태의 손상을 모사하였고 손상부위를 모두 정확하게 탐지하였으며, 구조계추정기법의 적용성을 검증하기 위해 현장실험 및 유한요소 모델을 통하여 대상 구조물의 유효 물성치를 추정하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
- 축소모형의 손상 시뮬레이션에 따른 손상위치의 추정은 손상 전 계측한 주파수 응답함수로부터 모드형상을 추출(Fig. 3참조)하고 손상을 모사한 뒤 다시 손상 후의 모드형상을 추출하여 진행하였다. Fig.
- 부유식 구조물의 축소모형은 수조의 크기, 흘수, 부력 등을 고려하여 100cm × 50cm × 12cm의 크기와 1cm의 두께로 제작하였다. 축소모형의 재질은 콘크리트이고, 속을 비워 물에 뜰 수 있도록 하기위해 아이소핑크를 삽입하여 제작하였다. 콘크리트 양생이 끝난 후 수조에 띄운 모습은 Fig.
대상 데이터
- 손상 전 축소모형의 몇 번의 강제 진동 시험이 끝난 후 축소모형의 좌측 하단부에 균열이 발견되었고 이 균열을 첫 번째 손상 시나리오로 손상을 탐지하였다. 두 번째 손상의 경우는 33번 부재 중앙에 가로방향 10cm,세로방향 5cm로 절단하여 십자모양으로 손상을 주었다. 두가지 형태의 손상모습은 Fig.
- 2절에 소개한 민감도 행렬 F를 구하기 위해서는 우선 초기 재료 물성치를 가정한 수치해석 모델을 만든 후 고유치 해석을 하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 초기 재료 물성치의 값으로 콘크리트 탄성계수는 KCI-2007의 C24에 강도에 해당하는 2.6964E+10N/m2, 단위중량은 2,400kgf/m3, 프아송비는 0.167을 사용하였고 자유진동 해석 결과는 Fig. 14와 같다.
- 구조계추정기법 절차에 따라 총 3번의 반복과정을 통하여 수치해석의 고유진동수가 실제 구조물의 고유진동수와 거의 일치하였으며, 이때의 구조물의 유효 물성치를 추정하였다. 본 연구의 대상 구조물은 건전한 상태를 유지하고 있다.
- 10과 같이 구조물을 총 35개의 노드로 나누고, 7개의 가속도계를 부착하여 임의의 한 점에서 임팩트해머로 수직방향의 일정한 힘으로 타격하여 각 노드점의 가속도응답을 계측하였다. 총 5set의 실험을 진행하였으며, 실험장비는 3.1절의 내용과 동일하나 현장실험에서는 큰 구조물에서 진동을 일으킬 수 있는 대형 임팩트해머(PCB, 1mv/lbf)를 사용하였다.
- 현장실험을 위하여 실제 부유식 구조물은 구조물의 크기, 계류형식, 실험의 용이성 등을 고려하여 전남 여수시 화양면 용주리 호두항에 위치한 부잔교로 선정하였으며 구조물의 전경 및 개요는 Fig. 9 및 Table 1과 같다.
이론/모형
- 가속도계는 PCB사의 ICP type으로 ±10g 까지 계측이 가능한 가속도계(PCB 333B40)를 사용하였다.
- 손상지수를 계산한 후 손상위치를 결정하는 기준은 다양한 기법을 사용할 수 있다. 본 연구에서는 여러 가지 방법들 가운데 패턴인식을 이용한 손상탐지 알고리즘을 사용하였다(Park, 2003). 부재 손상의 그룹 분류를 위해 비교적 이용이 쉬운 Neyman-Pearson 기준(Gibson and Melsa, 1975)을 사용하였으며 다음과 같은 두 가지 경우의 가설을 설정할 수 있다.
- 본 연구에서는 여러 가지 방법들 가운데 패턴인식을 이용한 손상탐지 알고리즘을 사용하였다(Park, 2003). 부재 손상의 그룹 분류를 위해 비교적 이용이 쉬운 Neyman-Pearson 기준(Gibson and Melsa, 1975)을 사용하였으며 다음과 같은 두 가지 경우의 가설을 설정할 수 있다.
- 실험을 통하여 추출된 3개의 고유진동수를 이용하여 콘크리트의 유효 물성치를 구조계추정기법을 통하여 추정하였다. 유한요소 모델은 실제 대상구조물의 도면을 바탕으로 상용프로그램인 ANSYS AQWA를 이용하여 모델링하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.