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한국전산구조공학회 논문집 KCI 등재 Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea

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제33권 4호 (2020년 8월) 8

1.
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본 논문에서는 CR 쉘 요소 해석 기법을 활용하여 모터사이클 후방프레임의 해석을 수행하였다. CR 쉘 요소 해석기법은 적은 요소 수에서 NASTRAN보다 빠르게 수렴하는 결과를 보여주었다. 후방프레임은 수직 방향에 대해 실 주행 조건 시 엔진 RPM과 근접한 고유진동수를 가짐을 보여주었다. 2가지 설계변수를 반영한 세 가지 경우에 대한 해석이 제시되었으며, 보강용 자재는 동일한 중량 변화 내에서 두께 변화에 비해 더 유용한 수단임을 확인할 수 있었다. 본 연구의 구조 해석은 차후 모터사이클 후방프레임의 내구성을 향상하는 설계 개선 연구에 효과적으로 활용될 수 있다.
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2.
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본 논문에서는 초고층 건물의 철근콘크리트 아웃리거 벽체 개구부의 최적설계를 위한 수학적 최적화 프레임워크를 제시하였다. 전용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 아웃리거 벽체를 해석하였으며 깊은 보의 스트럿-타이 거동을 고려하여 개구부를 배치하였다. 최적화를 위해 파이썬 SciPy 라이브러리 중 순차이차계획법(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 제약 경계 최적화를 수행 하였다. 최적화에 필요한 미분가능한 연속 함수를 얻어내기 위해 선형 보간법을 사용하였으며, 최적화 프로그램의 효율성을 위해 데이터베이스를 이용하였다. 2변수 최적화의 결과를 탐색 알고리즘의 이동 경로를 통해 살펴본 결과 알고리즘이 최적화된 결과를 효율적으로 찾아냄을 확인하였다. 그리고 개구부의 폭을 모두 같게 설정한 것이 아닌 각각의 개구부의 크기를 개별 변수로 설정하였을 경우 목적함수의 값이 최소화되어 더 우수한 최적화 결과를 도출함을 확인하였다. 또한, 최적화의 과정에 있어 데이터베이스를 이용할 경우 최적화 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
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3.
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초음파 탐상은 다양한 콘크리트 구조물의 비파괴검사에서 활용된다. 본 연구에서는 골재형상을 고려한 골재-모르타르 모델 생성과 초음파 전파 해석을 수행하였다. 실제 골재형상을 반영하기 위해 이미지처리를 통한 골재-모르타르 단면으로부터 모르타르와 골재 영역을 파악하고, 영역 경계형상을 보존하면서 격자를 생성하는 기법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 모든 격자가 4각형으로 생성된다. 골재-모르타르 모델을 통해 초음파 전파 해석을 수행하였고 모델을 반무한체로 간주하기 위해 CALM 기반 경계흡수 조건을 적용하였다. 골재 및 결함을 포함한 이미지로부터 격자를 생성한 뒤, 결함 영역에 포함된 격자를 제거하여 공극결함을 모사하였다. 본격적인 결함탐지 전 선행 해석을 통해 모델 동특성을 고려한 적절한 가진 주파수를 결정 및 가진 신호형상을 설계하였다. 이후 case 별 초음파 전파 해석을 통해 신호를 획득하고 신호 에너지 맵핑 작업을 통해 내부 결함을 가시화 하였다. 가시화 결과, 골재에 의한 다수 반사 및 산란현상이 관찰되지만 결함부에서 신호 에너지는 가장 높게 나타났으며 모든 해석 case에서 결함위치 추정이 가능하였다. 또한 균열의 경우 형상파악도 가능하였다.
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4.
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본 논문에서는 포스트 텐션으로 보강된 아웃리거 벽체의 부등기둥축소량 저감 효과를 확인하였다. 아웃리거 벽체 시스템을 사용할 경우 콘크리트 부재를 아웃리거로 사용하기 때문에 아웃리거 벽체의 장기거동도 고려해야 한다. 아웃리거 벽체은 깊은 보의 형태로 전단 응력이 지배적이기 때문에 전단 응력을 받는 콘크리트의 장기거동에 대한 이론 연구를 수행하였고 그 결과를 유한요소해석에 적용하였다. 아웃리거의 장기거동 고려 시 부등기둥축소량과 아웃리거에 작용하는 전단력을 확인하였으며, 설계 변수인 아웃리거의 두께를 변경해가며 해석하였다. 해석 결과 부등기둥축소량은 증가하고 아웃리거에 작용하는 전단력은 감소함을 밝혔으며 아웃리거의 강성이 작을수록 그 효과가 크다는 것을 밝혔다. 이후 아웃리거의 장기거동으로 인해 증가한 부등기둥축소량을 감소시키기 위해 포스트 텐션 공법으로 보강하는 방법을 제안하고 그 효과를 확인하였다. 프리스트레스 도입 직후의 프리스트레스 손실과 장기거동에 의한 프리스트레스 손실을 모두 고려하였다. 해석 결과 포스트 텐션 공법의 뛰어난 부등기둥축소량 저감 효과를 확인하였으며, 프리스트레스의 크기가 증가할수록 그 효과가 증가함을 밝혔다.
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5.
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본 논문은 모노파일 풍력 지지구조물에 대한 공진 안전성 평가에서 여러 말뚝-구조물 상호작용(PSI) 모델을 사용하여 고유진동수를 비교하였다. PSI 재현을 위한 유한요소모델은 기저 스프링 모델, 분산 스프링 모델, 3차원 고체-쉘 모델을 사용하였다. PSI 모델이 고유주파수에 미치는 영향을 분석하기 위해 기저 스프링과 분산 스프링 모델 적용을 위한 강성행렬 산정법과 Winkler 보 모델을 각각 논문에 나타내고 이들 모델로부터 도출된 서로 다른 기하 및 지반조건을 갖는 모노파일의 고유진동수를 조사하였다. 해석 결과는 또한 3차원 고체-쉘 모델의 고유진동수와도 비교되었다. 해석결과는 소구경 모노파일이 견고한 지반 및 암반에 관입된 경우 각 해석모델로부터 얻어진 고유진동수의 차이가 거의 없음을 보여준다. 반면 연약 지반에 설치된 대구경 모노파일에 대해 분산 스프링 모델은 고유진동수를 과대평가할 수 있다. 따라서 고유진동수 평가 시 구조물 규모와 지반 조건을 고려해 적합한 PSI모델이 적용되어야 한다.
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6.
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본 논문은 충격을 줄이기 위해 효과적인 충격완충장치를 구성하는 방법을 제안했다. 기존의 충격완충장치는 폴리에틸렌으로만 만들어졌지만, 새로운 충격완충장치는 외측에는 폴리에틸렌, 내측에는 고밀도 재료로 구성하였다. 충격은 내측과 외측 물질 사이의 밀도 차이가 더 클 때 줄어들었다. 2층 구조의 외측으로 설계하기 위해 알루미늄, 티타늄, 구리를 선택하였다. 가장 밀도가 높은 구리에서는 충격 감소가 가장 좋았으며, 기존 충격완충장치보다 최대 감가속도는 43%, 충격량은 51% 감소하였다. 4층, 6층 충격완충장치의 경우, 충격량은 줄였지만, 최대 감가속도는 증가하였다. 신관은 가장 큰 충격으로부터 살아남아야 하며 나머지 충격파는 임계값을 초과하지 않으므로, 본 논문은 폴리에틸렌-구리를 사용한 2층 구조용 충격완충장치를 제안하였다.
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7.
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본 연구의 대상은 도로 폭이 좁은 시가지에서 굴착공사 시 적용되는 장지간 주형의 연결부이다. 일반적으로 적용되고 있는 연결부에서 상부 플랜지의 단차와 피로균열 등의 문제로 연결부의 신뢰도가 저하된다. 연결부의 결함을 보완하고 안전성을 향상시킨 개선형 연결부를 개발하였다. 유한요소 기반의 상용프로그램(ABAQUS)를 이용하여 개선형 연결부의 거동을 평가하였다. 먼저, 개선형 연결부에 적용되는 고장력 볼트 연결 및 강재와 콘크리트의 합성거동을 구현하기 위한 수치해석 방법을 제안하였다. 비교논문의 실험결과와 수치해석 결과의 비교를 통하여 개선형 연결부를 해석하는데 있어 수치해석 방법의 적합성을 검증하였다. 본 연구에서 제 안하는 수치해석 방법을 적용하여 개선형 연결부와 일반형 연결부가 적용된 장지간 주형을 해석하였다. 장지간 주형의 탄소성 거동과 연결부의 응력분포를 수치 해석적으로 비교분석하였다. 개선형 연결부의 도입으로 25%의 압축응력이 감소되며 구조적 성능 개선 효과 및 안전성을 확인하였다.
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8.
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여러 센서를 이용한 구조물의 구조 응답을 모니터링하는 사례가 증가하고 있다. 그러나 비용과 관리 문제로 인해 제한된 센서만이 구조물에 설치되어 일부의 구조 응답만을 수집하는 경우가 대부분이다. 이는 구조물의 전체 거동을 분석하는데 장애요소로 작용하게 된다. 따라서 제한된 센서를 이용해 센서가 설치되지 않은 위치에서의 응답을 신뢰할 수 있는 수준으로 예측하는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 제한된 정보를 이용해 저층 건물 구조물의 지진 응답을 예측하는 해석적 연구를 수행한다. 활용 가능한 응답 정보는 1층과 최상층의 가속도 응답만을 사용할 수 있다고 가정한다. 두 정보를 이용하면 구조물의 1차 고유진동수를 얻을 수 있다. 1층 가속도 정보는 구조물의 가력 정보로 활용한다. 최상층의 가속도이력응답에 대한 오차와 대상 구조물의 1차 고유진동수 오차를 최소화하는 구조물의 질량과 강성 정보를 유전자알고리즘을 이용해 예측하는 기법을 제시한다. 제약조건은 고려하지 않는다. 탐색공간을 의미하는 설계변수의 범위를 결정하기 위해 인공신경망 기반의 파라미터 예측기법을 제시한다. 또한 유전자알고리즘을 통해 얻게 되는 해를 개선시키기 위해 앞서 언급한 인공신경망을 활용한다. 제시한 기법을 검증하기 위해 5층 구조물 예제를 사용한다.
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