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

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권호

제35권 6호 (2022년 12월) 8

1.
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금속의 취성화는 수소와 접촉하는 구조물을 안정적으로 설계하는데 있어서 큰 문제가 되어왔다. 본 논문에서는 분자동역학 해석을 통해 균열선단 주변에 모인 수소원자들이 전위 이동 현상을 억제하고, 이로 인해 벽개 파괴 현상이 발생하는 것을 확인하였다. 다양한 수소 농도, 하중 속도, 수소 확산 속도 등을 바꾸어가며 분자동역학 해석을 수행하였고, 이에 따른 수소 취성화를 최소화시킬 수 있는 조건들을 조사하였다. 분자동역학 해석 결과는 기존의 실험결과와 잘 일치하였으며 이를 바탕으로 수소 취성화 현상을 정량화하여 평가하였다.
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2.
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경험식에 기반한 폭발 해석방법은 폭압-시간 이력곡선을 하중으로 적용하여 해석하는 방법이다. 이 방법은 모델링이 간단하고 해 석시간이 짧아 효율적이지만, 일부 연구에 따르면 근거리 폭발 해석에는 적합하지 않음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 예로써 환산 거리 0.4~1.0의 근거리 폭발조건에 있는 RC 보에 대해 해석방법에 따른 결과의 차이 및 원인을 분석하였고, 이를 통해 경험식 방법을 이용한 해석의 적용 범위를 구체적으로 검토 및 확인할 수 있었다. 사용된 유한요소해석 프로그램은 LS-DYNA이다. 해석결과에 따르 면, 원거리 폭발 실험 데이터를 근거로 하는 경험식 해석방법은 충격량을 과소평가하고 있었다. 이로 인해 RC 보의 처짐은 측정된 처 짐 또는 ALE(Arbitrary Lagrangian Eulerian) 해석결과에 비해 작게 계산되었다. 구조체의 응답이 크게 나타나는 근거리 폭발에 대해 서는 ALE 해석방법을 사용하는 것이 더 적합할 것으로 사료된다.
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3.
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본 논문에서는 구조물이 다중 구조물로 연결되는 경우 연결부의 조인트 위치를 기존의 위상최적설계 기법을 활용해 설계하는 기법 을 개발하였다. 조인트는 길이가 0이고 강성이 매우 강한 스프링으로 모델링되었으며, 조인트는 유한요소 메시 형상과 무관하게 이동 할 수 있도록 모델링되었다. 최적화 과정에서 조인트가 서로 뭉치는 현상을 방지하기 위해 조인트 최소거리 조건을 추가해 조인트간 의 최소거리가 확보된 설계를 얻었다. 최적설계 시 목적함수로는 전체 구조물의 compliance 값이 사용되었으며, 조인트 최소거리 조 건에 따른 결과를 비교하기 위해 2개의 수치예제를 해석하였다. 위상최적설계 결과 조인트 최소거리 조건의 변화에 따라 조인트 및 구조물의 최적 형상을 얻을 수 있었다.
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4.
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본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 유체투과율 향상을 목적으로 수치해석 데이터 기반의 물성치 회귀 분석 및 최적설계를 소개한다. 우선 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어 사이의 간격을 결정하는 배율 계수를 매개변수화 하여 다양한 배율 조합을 가지는 수치 모 델을 생성하였고, 전산 수치해석을 통해 계산된 각 모델의 체적 탄성계수, 열전도 계수, 유체투과율 데이터를 이용하여 다항식 기반의 회귀 분석을 수행하였다. 이를 사용해서 체적 탄성계수와 유체투과율 사이의 다목적함수 최적설계를 통한 파레토 최적해를 도출하였 으며, 두 물성치가 서로 상충 관계에 있음을 확인하였다. 한편 3차원 엮임 재료의 열전달 효율을 높이기 위해서 유체투과율을 최대화 시키는 것을 목적으로 경사도 기반 최적설계를 수행하였고, 제약조건인 체적 탄성계수의 크기별 유체투과율의 변화율을 분석하였다. 그 결과 설계자가 원하는 최소한의 강성을 가지는 최대 유체투과율 설계 모델을 얻어낼 수 있음을 확인하였으며, 회귀 방정식을 통해 서 얻어진 설계가 높은 정확도를 가지고 있음을 추가적으로 검증하였다.
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5.
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냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유 발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오 충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군 집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성 을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.
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6.
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본 논문에서는 역전파 방법 기반 자동미분법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용 하였다. 응력제한조건이 있는 위상최적화문제는 특이점(singularity)과 응력의 국부성(local nature of stress constraint)문제, 그리고 설 계 변수에 대한 비선형성의 문제를 포함하고 최적해를 얻기가 매우 힘들다. 특이점 문제를 해결하기 위해서 응력 완화(stress relaxation) 기법을 사용하였고, 응력의 국부성을 해결하기 위해 p-norm을 이용한 전역 응력치를 제한조건에 사용하였다. 설계 변수에 대한 비선 형성을 극복하기 위해 해석적인 방법으로 정확한 설계민감도를 구하는 것이 중요하다. 위상최적설계에서 기존에는 보조변수방법 (adjoint variable method)을 사용하여 빠르고 정확한 설계민감도를 구했지만, 설계민감도를 해석적으로 구해야 하고, 보조평형방정식 을 추가로 풀어야 하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 인공신경망에서 최적 가중치(weights)와 편차(biases)를 구할 때 쓰이는 역전파 기법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 역전파 기법은 자동미분에 쓰이는 기법으로 목적함수나 제한조건에 대한 설계민감도를 별도의 수식유도 없이 간단하게 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 미분값 을 구하는 역전파의 과정이 보조평형방정식을 푸는 것보다 계산시간이 빠르고 해석적 방법으로 구한 설계민감도와 같은 정확도를 보 여준다
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고속철도 교량은 열차 하중에 의한 공진으로 인한 동적응답 증폭의 위험이 존재하므로 설계기준에 따른 동적해석을 통한 주행안전 성 및 승차감 검토를 반드시 수행하여야 한다. 그러나 주행안전성 및 승차감 산정 절차는 열차의 종류별로 임계속도를 포함하여 설계 속도의 110km/h까지 10km/h 간격으로 동적해석을 일일이 수행해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다. 이 연구에서는 딥러닝 알 고리즘을 활용하여 별도의 동적해석 없이 주행안전성 및 승차감을 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 기반 예측 시스템 개발하였다. 제안 된 시스템은 철도교량의 열차별, 속도별 동적해석 결과를 학습한 후 학습 완료된 신경망을 기반으로 한 예측 시스템이며, 열차속도, 교량 특성 등의 입력파라미터에 따른 주행안전성 및 승차감 산정 결과를 사전에 예측할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 확인하기 위 하여 단경간 직선 단순보 교량을 대상으로 한 주행안전성 및 승차감 예측을 수행하였고, 주행안전성 및 승차감 산정을 위한 상판 연직 변위 및 상판 연직가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.
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본 논문에서는 휨 항복 메커니즘을 기반으로 한 강재이력 댐퍼를 제안하기 위한 해석 및 실험적 연구를 수행하였다. 댐퍼는 휨모멘 트에 의한 항복거동을 하도록 설계된 일련의 댐핑 플레이트로 구성된다. 실험 결과와 유한요소해석 결과의 비교를 통해서 본 연구에 서 채택된 해석적 접근방식이 댐핑 플레이트의 형태 및 상세에 대한 민감도 연구를 수행하기에 적절함을 확인하였다. 최초에 제안된 댐퍼는 휨 항복 메커니즘을 기반으로 작동하는 것으로 고안되었으나, 댐핑 플레이트의 인장 거동에 대한 기여도가 상당할 수 있음을 관찰할 수 있었다. 댐핑 플레이트의 두께가 증가함에 따라 휨 항복에 의한 에너지 흡수량이 증가한다. 댐핑 플레이트의 두께가 감소함 에 따라 인장에 의한 댐퍼의 비선형 거동 기여도가 증가하고 좌굴 발생으로 인하여 이력곡선의 형상이 댐퍼로서 불리해진다.
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