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차분진화 알고리즘을 이용한 흙막이 벽체의 다층지반 역해석 : 디지털 트윈 기초연구
Multi-layered Ground Back Analysis of Retaining Wall Using Differential Evolution Algorithm : Basic Research of Digital Twin 원문보기

한국지반환경공학회논문집 = Journal of the Korean Geoenvironmental Society, v.23 no.1, 2022년, pp.25 - 30  

이동건 (Department of Civil Engineering, Inha University) ,  강경남 (Department of Civil Engineering, Inha University) ,  송기일 (Department of Civil Engineering, Inha University)

초록
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흙막이 벽체의 시공 중 안정성을 확보하기 위하여 시공현장의 지반 정보를 조사하는 것은 매우 중요한 일이다. 흙막이 벽체 시공단계에서 지반의 정보는 지반조사를 통해 확인하고 있지만, 실제 지반 정보의 특성은 결과와 상이할 수 있다. 실시간으로 흙막이 벽체의 안정성을 분석하기 위해서는 실제 지반의 상태를 반영하는 것이 중요하다. 또한 벽체가 불안정하다고 판단 시 벽체의 안정성을 확보하기 위하여 적절한 솔루션을 제공해야 한다. 본 연구는 차분진화 알고리즘을 통하여 실제 지반의 정보를 예측하고 흙막이 벽체의 디지털 트윈을 통하여 흙막이 벽체의 안정성을 실시간으로 판단하는 기법을 제시하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

It is very important to investigate the ground properties of a construction site for the stability during the construction of the retaining wall. In the retaining wall construction stage, ground properties are checked through ground investigation, but the actual ground properties may be different fr...

주제어

표/그림 (11)

참고문헌 (10)

  1. An, J. S. (2017), The development of differential evolution-based back analysis algorithm for the evaluation of operating tunnel stability, Ph.D's thesis, Inha University. 

  2. Han, M. S., Shin, S. B., Moon, T. W., Kim, D. W. and Lee, J. H. (2019), Digital twin model of a beam structure using strain measurement data, Journal of KBIM, Vol. 9, No. 3, pp. 1~7. 

  3. Jeong, D. Y. (2021), A five-level model of the technical definition and detailed evolution of the digital twin, OSIA Standards & Technology Review, Vol. 34, No. 1, pp. 10~16. 

  4. Jeong, J. H., Hwang, S. Y., Yun, H. J. and Yu, U. S. (2020), [IV Focus Area] Smart construction digital platform construction and test bed operation, Construction Engineering and Management, Vol. 21, No. 4, pp. 25~30. 

  5. Kang, K. N. (2019), Design and reinforcement plan of NATM tunnel wih optimization algorithm, Master's thesis, Inha University. 

  6. Schweiger, H. F. (2002), Benchmarking in geotechnics 1. Computational Geotechnics Group, CGG IR006. 

  7. Seong, J. H., Jeong, S. H. and Shin, J. Y. (2011), A study on safety management improvement plan for retaining excavation construction through accident case analysis, Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection., Vol. 15, No. 6, pp. 175~183. 

  8. Shim, C. S., Jeon, C. H., Kang, W. R., Dang, G. S. and Sso, K. Y. (2018), Definition of digital twin models for prediction of future performance of bridges, Journal of KBIM, Vol. 8, No. 4, pp. 13~22. 

  9. Vesterstrom, J. and Thomsen, R. (2004), A comparative study of differential evolution, particle swarm optimization, and evolutionary algorithms on numerical benchmark problems, In Proceedings of the 2004 congress on evolutionary computation (IEEE Cat. No. 04TH8753), Vol. 2, pp. 1980~1987. 

  10. Yin, Z. Y., Jin, Y. F., Shen, J. S. and Hicher, P. Y. (2018), Optimization techniques for identifying soil parameters in geotechnical engineering: comparative study and enhancement, International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics, Vol. 42, No. 1, pp. 70~94. 

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