This study reports an experimental and analytical exploration of concrete columns laterally confined with Fe-based shape-memory alloy (Fe-SMA) spirals. For performing experiments, Fe-SMA rebars with a 4% prestrain and diameter of 10 mm were fabricated and concrete columns with internal Fe-SMA spiral reinforcement were constructed with a diameter of 200 mm and height of 600 mm. An acrylic bar with an attached strain gauge was embedded in the center of the specimen to measure local strains. Experimental variables encompassed the Fe-SMA spiral reinforcement, spacing, and activation temperature. Uniaxial compression tests were conducted after applying active confinement to the concrete columns through electrical-resistance heating. Notably, as the Fe-SMA spiral spacing decreased, the local failure zone length and compressive fracture energy of the prepared specimens increased. Additionally, a model incorporating compressive fracture energy was proposed to predict the stress–strain behavior of the. This model, accounting for active and passive confinement effects, demonstrated accurate predictions for the experimental results of this study as well as for previously reported results.

위상최적화기법을 이용하여 보의 기본고유진동수 최대화문제를 수행하였다. 도입된 위상최적화기법은 구조물의 모드형상에 의해서 발생되는 모드변형에너지를 바탕으로 한다. 최소화하고자하는 모드변형에너지를 목적함수로 하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 채택하였다. 최적정기준법을 바탕으로 한 크기조절알고리듬을 유한요소내부에 존재하는 셀의 빈공간의 크기를 조절하기 위해 도입하였다. 세 가지의 다른 경계조건을 가지는 보를 이용하여 자유진동모드형상에 저항하는 보의 최적위상을 조사하였다. 수치해석결과로부터 도입된 위상최적화기법을 이용하여 도출한 보의 최적위상은 초기구조물에 비해 저차의 자유진동수가 크게 증가하는 것으로 나타났으며 특히 모드변형에너지를 이용하는 위상최적화의 경우에는 구조물의 기본진동수를 최대화하는데 매우 효과적인 것으로 나타났다.

구조물의 진동 자료를 이용하는 유전알고리즘(GA) 기반 손상검색기법에 있어, 사용되는 모드 특징의 선택은 손상검색 결과의 정확도를 높이는데 중요하다. 본 연구의 목적은 고유진동수와 모드변형에너지를 이용하여 손상검색의 정확도를 높이는 것이다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 먼저, 모드 변형에너지를 유도하고 고유진동수와 모드변형에너지를 이용하는 새로운 GA 기반 손상검색기법을 제안하였다. 다음으로 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 양단 자유보의 손상시나리오를 제시하고, 손상시나리오에 따른 진동모드 실험을 실시하였다. 마지막으로 실험 자료를 바탕으로 제안된 기법과 기존의 고유진동수와 모드형상을 이용하는 기법으로 손상검색을 실시하여 결과를 비교하였다.

본 논문의 목적은 빔 구조물에서 발생할 수 있는 손상의 위치를 탐색하고, 그 손상의 정도를 추정할 수 있는 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안된 방법은 구조물의 모달 변형에너지의 차이를 이용한다. 구조물 내 발생한 국부적인 손상의 위치를 파악하고 그에 상응하는 손상도를 추정할 수 있는 손상지수를 손상 전과 손상 후 구조물의 모드형상에서 얻을 수 있는 모달 변위로 표현하였고 그 관계식을 정립하였다. 구조물 내 손상의 위치를 결정하는 방법은 기 개발된 손상 지표를 적용하였다. 제안된 방법의 우수성과 효용성은 수치적으로 손상을 모사한 빔 구조물을 이용하여 입증하였다.

본 논문에서는 쉘 최적화에 대한 연구 결과를 기술하였다. 본 연구의 주목적은 쉘 구조물의 최적형상과 두께 분포를 찾는데 있다. 쉘의 변형에너지를 목적함수로 사용하고 초기 쉘의 부피를 제약조건을 고려하였다. 본 연구에서는 Computer-Aided Geometric Design (CAGD) 기법을 이용하여 쉘의 형상과 그 두께 분포를 표현하였고 쉘의 변형에너지를 측정하기 위해서 가변형 도를 채용한 퇴화 쉘 요소(Degenerated Shell Element)를 도입하였다. 최적 값을 구하기 위해서 세 가지 수학적 프로그래밍 기법을 제공하는 프로그램 DOT를 사용하였다. 마지막으로 새로이 개발된 쉘 최적화시스템의 효율성을 최적화예제로써 증명하였다.

영활화혁발전소 보일러헤다 재질인 1Cr0.5Mo강의 파형에 따른 저주기 피로특성을 규명하고자 상온(298K) 및 고온(177K)의 삼각파와 사인파형 저주기 피로시험을 수행하였고 소성에너지법을 이용하여 파형에 따른 소성변형에너지와 피로수명과의 +관계를 분석하였다. 저주기 피로시 재료내부의 소성변형에너지를 히스테리시스루프의 면적으로 계산하여 구하였으며 이를통해 저주기 피로수명을 예측하였고 Coffin-Manson법 및 변형률분할법을 이용한 저주기 피로수명 결과와 서로 잘 일치하였다. 또한 상온 및 고온에서 피로반복수의 증가와 함께 재료가 반봅연화됨을 알 수 있었다.

본 논문에서는 압축파괴에너지를 이용하여 고강도 구속콘크리트에 대한 응력-변형률 모델을 제안하였다. 참고문헌[5]에서 저자가 실시한 압축실험에는 변형률 게이지를 부착한 아크릴 막대를 실험체의 중앙부에 매립하여 압축부재의 국부 변형률 측정을 시도하였다. 이 아크릴 막대를 이용한 국부 변형률 측정은 매우 효과적인 것으로 나타났다. 압축파괴영역길이는 아크릴 막대로부터 측정된 국부 변형률 분포에 기초하여 정의되었다. 구체적으로, 구속콘크리트의 국소파괴영역길이는 압축강도 발현시의 변형률 εcc의 2배 이상 변형률이 증가하는 영역으로 정의하였다. 또한, 동일한 횡구속압을 받는 압축부재에 흡수된 에너지양은 부재의 형상이나 크기에 관계없이 일정하다는 가정에서 압축파괴에너지를 도입한 구속콘크리트의 응력-변형률 관계를 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델은 본 연구의 실험결과뿐만 아니라 타 연구자들의 실험결과를 대체적으로 잘 예측하는 것으로 나타났다.

This paper reports the development of upgraded strain energy frame impact machine (SEFIM) with larger and faster impact capacity. The impact load capacity of SEFIM was improved by applying a 200 tonf hydraulic jack while the impact velocity was significantly increased by reducing the diameter of energy frame and by applying different materials in the energy frame. In addition, the length of transmitter bar was increased to capture pure material response by avoiding the influence of reflected stress wave in the transmitter bar. Experimental test results showed the faster strain rate (186 /sec) than that (10-40 /sec) of previous SEFIM.