급증하는 전련소비량을 감당하기 위해서 발전소는 필수적인 사회기반시설이며 안정적인 에너지 공급을 위해 발전소 내 구조적/비구조적 요소의 외부하중에 의한 안전성 평가는 반드시 필요하다. 국내에서 발생되는 지진의 상당수는 고주파 영역의 지진으로 보고되고 있으며 국내외 선행연구들에 의해 비구조적 요소가 고주파 지진에 더 많이 피해가 발생할 수 있는 것으로 연구되었다. 발전소 내에 대표적인 비구조적 요수중 하나인 전기 캐비닛의 경우 선행연구들에서 고유진동수가 10Hz 이상의 고주파 영역에 속하는 것으로 나타났으며 이에 따라 고주파 지진에 의한 안전성 평가가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 전기 캐비닛의 고주파 지진에 의한 영향성 평가에 앞서 양문형 전기 캐비닛의 유한요소 모델을 구축하여 모드해석을 수행하였으며 진동대를 이용한 공진탐색실험 결과와 비교하여 모델의 타당성을 검토하였다. 또한 모델의 신뢰성을 높이기 위해 ABAQUS와 ANSYS Platform을 이용하여 모델을 구축하고 모드해석을 수행하였다. 실험에서 얻어진 1차, 2차 3차 전역모드의 주파수와 비교하였을 때 최대 약 5%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 또한 1차, 2차, 3차 전역모드에 유효질량이 90%이상 참여하는 것으로 나타나 가장 지배적일 것으로 판단되며 모드형상이 유사한 것으로 판단되어 구축된 모델이 양문형 전기 캐비닛의 전체적인 동적 거동을 잘 모사할 수 있을 것으로 판단된다.

PURPOSES: The objective of this study was to develop an asphalt pavement response model for a subsurface cavity section using the 3D finite element method and a statistical approach. METHODS: It is necessary to analyze the structural behavior of asphalt pavement with a subsurface cavity to evaluate the degree of risk for a road cave-in. A 3D finite element model was developed to simulate the subsurface cavity underneath asphalt pavement and was verified using the ILLIPAVE program. Finite element analysis was conducted for asphalt pavement sections with different asphalt layer thickness/modulus, and cavity depth and length, to generate the artificial pavement response database. The critical pavement response considered in this study was the tensile strain at the bottom of the asphalt layer because fatigue cracking is the main cause of road cave-in. The relationship between the critical pavement response and influencing factors was investigated using the pavement response database. The statistical regression approach was adopted to develop the asphalt pavement response model for predicting the critical pavement response of asphalt pavement with a subsurface cavity. RESULTS : It was found from the sensitivity analysis that the asphalt layer thickness or modulus, and cavity depth or length, are the major factors affecting road cave-in incidents involving asphalt pavement. The asphalt pavement response model showed high accuracy in predicting the tensile strain at the bottom of asphalt layer. It was found from the verification study that the R square value between finite element model and pavement response model were 0.969 and 0.978 in the cavity and intact sections, respectively. CONCLUSIONS: The work reported in this paper was intended to figure out the pavement structural behavior and to develop a pavement response model for the occurrence of cavities underneath asphalt pavement using 3D finite element analysis. In the future, critical pavement response will be utilized to establish the criteria of risk of road cave-in based on various different conditions.