In the study, a shape finding procedure for the tensegrity system model inspired by the movement pattern of animal backbone was presented. The proposed system is allowing a dynamic movement by introducing the concept of “saddle” for the variable tensegrity structure. Mathematical process and an algorithm for movable tensegrity to specified points were established. Several examples have applied with in established shape finding analysis procedure. The final tensegrity structures were determined well to a object shape.

A tensegrity module structure is suitable type for spatial structures. Because the tensegrity is composed of set of discontinuous compressive elements (struts) floating within a net of continuous tensile elements (cables), the system can provide the basis for lightweight and strong. However, despite the advantages of tensegrities, design and fabrication of the systems have difficulty because of form-finding methods, pin-connection and the control of prestress. In this paper, the new pin-connection method was invented to make the tensegrity module. The production process and practical implementation of uniformly compressed the tensegrity structures by using a UTM are described. Experiments showed the mechanical response and failure aspects of the tensegrity system.

This study investigated a bio-tensegrity structural system that combines the characteristics of a general tensegrity structural system with a biological system. The final research objective is to accomplish a changeability for the structural system as like the movement of the natural bio-system. In the study, we present a shape finding procedure for the two stage bio-tensegrity system model inspired by the movement pattern of animal backbone. The proposed system is allowing a dynamic movement by introducing the concept of “saddle” for the variable bio-tensegrity structure. Several shape finding analysis example and results are presented and shows a efficient validation and suitability.

In this study, an advanced form-finding method of tensegrity unit modules is presented to apply on renovation building. Here a fitness function of maximum natural frequency which can lead to a maximum stiffness status was used for a genetic algorithm. To apply the lightweight pin-jointed structure to the renovation project is more economical over to build new structures. In this paper, two types of tensegrity unit are presented to build expanded structures, and their force densities are shown using the proposed form-finding method. The expanded structures which may influence renovation projects are presented by using the tensegrity units.

텐세그리티 구조물은 인장력을 받는 연속된 케이블 안에 압축력을 받는 스트럿이 결합된 형태로 구성된다. 텐세그리티 구조물은 자기 응력 상태를 갖는 프리스트레스 핀 접합 구조물에 속한다. 텐세그리티 구조물 설계의 핵심은 평형 배열상태를 구하는 일명 형상탐색 과정이다. 본 논문에서는 세 가지의 효과적인 텐세그리티 구조물의 형상탐색 기법을 제안하였다. 형상탐색과정을 수행하면 평형상태의 내력 밀도와 그에 대응하는 위상을 얻을 수 있다. 이 때 평형상태를 형성하는 적절한 내력밀도 값을 얻기 위해 유전자 알고리즘을 결합한 내력밀도법이 사용되었다. 수치해석 예제를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.

텐세그리티 구조시스템의 한 종류인 케이블 돔 시스템은 케이블과 마스트로 이루어져 있다. 이 케이블에 외부하중이 가해지지 않은 상태에서 안정된 구조물이 되기 위하여 일정의 프리텐션이 가해져야 하며 구조물은 가해진 프리텐션 하에서 자기평형응력상태에 있어야 한다. 본 연구에서는 부재의 내력 벡터의 합 원리를 기초하여 자기평형 응력모드를 구하는 새로운 방법을 제안하였으며, 자기평형응력을 유지하기 위해 필요한 응력모드를 시각화할 수 있다는 점이 기존의 논문과 비교하여 독특성을 갖는다. 본 연구에서 제안된 방법에서 사용된 기본 원리는 모든 절점에서 외부하중이 가해지지 않은 상태에서 내력벡터의 합은 0이 되어야 한다는 것이다. 제안된 방법은 CAD를 이용하여 간단히 자기 평형응력모드를 찾을 수 있으며, 예제 케이블 돔 구조물을 대상으로 각 절점에 연결된 부재들의 내력을 결정하였다. 결과 값은 역학적 계산 방법과 기존의 이론에 의해 검증하였으며 잘 일치하였다.

본 논문에서는 제약조건이 고려된 텐세그리티 구조물의 형상 탐색 방법에 있어서 기존의 하중법을 특이값 분해로 정식화 한 새로운 하중법을 제안하였다. 텐세그리티 구조물은 형태의 안정성 유지를 위해 프리스트레스가 도입 되어야하며 이를 위하여 형상 탐색이 수행되어 진다. 또한 실제 구조물로서 활용되기 위해서는 제약조건이 고려되어야한다. 기존의 하중법은 어려운 구조적 개념이 필요하지 않아 접근 방법이 쉽지만 많은 수식을 통해 형상 탐색을 수행하여야 하므로 이로인해 수지상의 오류가 발생할 수 있으며 내력 밀도법을 사용하여 형상 탐색을 수행 할 경우 제약조건에 맞는 가상의 부재(Dummy Element)를 찾는 것이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존의 하중법에서 사용하던 수식을 특이값 분해로 정식화하여 수치적 오류를 줄일 수 있는 새로운 하중법을 제안하였다.

텐세그리티 구조물의 설계를 위한 다목적 최적화 기법이 제시되었다. 구조물의 기하가 먼저 주어지며, 설계변수는 부재력이다. 목적함수는 최대 강성매트릭스에 대한 최저 고유치와 찾고자 하는 목표값으로부터 가장 근접하게 일치하는 부재력이다. 복수의 목적함수 문제가 구속조건을 도입하여 일련의 단일 목적함수 문제로 전환되었다. 본 논문의 타당성을 알아보기 위해 텐세그리티 그리드에 대한 최적해를 구해 보았다.