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pp.60-71
대표적인 장대교량 형식인 사장교는 공용 중에 케이블 손상이 발생하는 경우 전체 구조계의 손상을 유발할 수 있으므로 신속한 유지관리가 필요하다. 손상발생 이후 대응시간을 가능한 단축하기 위해서 손상신호로부터 직접 이상거동을 판단할 수 있는 알고리즘에 대한 많은연구가 진행되고 있다. 이상거동 감지 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위해서는 구조물의 다양한 손상에 대한 충분한 양의 계측결과가 필요하다. 그러나 공용중인 교량에 손상을 주어 이상거동을 계측할 수 없으므로 수치적인 방법으로 이상거동을 모사하는 것이 효율적인 대안이 될 수 있다. 사장교 케이블의 손상을 모사하는 지금까지의 연구는 케이블의 강성변화를 단순한 장력변화로만 모사하여 해석하는 방법이주를 이루었다. 이러한 해석방법은 설계목적의 정밀도는 확보할 수 있지만 케이블의 손상에 의한 구조물의 정확한 응답을 재현하지 못한다.본 연구는 사장교의 손상을 모사하기 위해 강성 및 질량의 변화를 고려하는 직접적분법 Gradual Bilinear Method (GBM)을 제안하고 해석프로그램을 개발하였다. 개발된 해석방법을 단순모델을 이용하여 검증하고 실제 사장교모델을 이용하여 손상시각 및 손상지연시간에 따른 응답의 변화를 관찰하였다. 수행된 연구결과는 향후 건축/대형구조물의 안전관리를 위한 고정밀도 이상거동 감지알고리즘을 개발하고검증하는데 활용될 수 있다.
Cable-stayed bridge, which is one of the representative long-spanned bridge, needs prompt maintenances when a stay cable isdamaged because it may cause structural failure of the entire bridge. Many researches are being conducted to develop abnormalbehavior detection algorithms for the purpose of shortening the reaction time after the occurrence of structural damage. To improve the accuracy of the damage detection algorithm, ample observation data from various kinds of damage responses is needed. However, it is difficult to measure an abnormal response by damaging an existing bridge, numerical simulation can be an effective alternative. In most previous studies, which simulate the damage responses of a cable-stayed bridge, the damages has been considered as a load variation without regard to its stiffness variation. The analyses of using these simplification could not calculate exact responses of damaged structure, though it may reserve a sufficient accuracy for the purpose of bridge design. This study suggests Gradual Bilinear Method (GBM) which simulate the damage responses of cable-stayed bridge considering the stiffness and mass variation, and develops an analysis program. The developed program is verified from the responses of a simple model. The responses of a existing cable-stayed bridge model are analyzed with respect to the fracture delay time and damage ratio. The results of this study can be used to develop and verify the highly accurate abnormal behavior detection algorithm for safety management of architecture/large structures.
