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문제 정의
- 본 논문에서는 변형률 계측값율 이용한 손상 탐지 성능을 고유벡터를 이용한 손상탐지 결과를 이용해 검증하였다. 이를 위하여 고유벡터를 이용한 손상탐지이론을 변형률을 적용할 수 있도록 확장하고, 손상 전과 후에 수치해석 및 실험을 통해 계측한 가속도와 변형률 데이터를 이용하여 손상탐지성능을 비교하였다, 수치해석 및 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
- 1 절에 소개된 손상지수는 고유벡터를 이용하고 있으므로 변형률 데이터를 직접 적용할 수 없다. 본 연구에서는 식⑴에 제시된 손상지수 표현식에서 유도된 보구조물(beam-like structu玲)에 대한 손상지수식을 변형률을 적용할 수 있도록 다음과 같이 재구성하였다.
- 이 연구에서는 보와 같은 구조물의 손상평가에 변형률을 적용했을 경우의 성능을 고유벡터를 이용한 결과와의 비교를 통해 핑가하였다. 이를 위하여 고유벡터에 기반한 손상탐지이론을 변형률을 적용할 수 있도록 확장하고, 손상 전과 후에 계즉된 가속도와 변형률 데이터를 이용하여 손상탐지성능을 비교하였다.
가설 설정
- . 고유벡터는 지간 내에 가속도계를 0.4m 등간격으로 설치했다는 가정 하에 11개의 절점에서 추출하였다. 또한 변형률도 같은 지점 플랜지 하부에서 보구조물 중앙에 500kgf의 집중하중 작용 시 측정한 것으로 가정하였다.
- 손상부위를 결정하는 마지막 단계는 앞서 언급한 그룹분류이다. 그룹분류를 하기 위해 여러 가지의 테크닉을 이용할 수 있으나 비교적 이용이 쉬운 Neyman-Pearson기준(Gibson and Melsa, 1975)을 택하여 사용하였으며 다음과 같은 두 가지 경우의 가설을 설정하였다: ⑴ 가설 Ho - 구조물 내 요소 抑 손상이 없음; (2) 가설 H】 - 구조물 내 요소 j에 손상이 있음. 식 (3)에서 구한 乙값으로부터 그 부재에 손상의 유무를 판별할 수 있으며 기준 값에 따라 가설검정의 신뢰도(significance level)도 달라진다.
- 4m 등간격으로 설치했다는 가정 하에 11개의 절점에서 추출하였다. 또한 변형률도 같은 지점 플랜지 하부에서 보구조물 중앙에 500kgf의 집중하중 작용 시 측정한 것으로 가정하였다. 손상 평가 결과는 그림 3과 4에 나타냈다.
- 보구조물 모텔은 다음장에 수록된 실험체과 같은 단면 및 크기로 지간 4 m, 재질 SS400의 H-150xl50x7시0 단면이다. 손상 시나리오는 그림 2에서와 같이 손상케이스 1은 보구조물 중앙에서 하부 플랜지의 절반, 손상케이스 2는 하부플랜지 전체가 절단된 것으로 가정하였디..
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