With the increasing number of aging buildings across Korea, emerging maintenance technologies have surged. One such technology is the non-contact detection of concrete cracks via thermal images. This study aims to develop a technique that can accurately predict the depth of a crack by analyzing the temperature difference between the crack part and the normal part in the thermal image of the concrete. The research obtained temperature data through thermal imaging experiments and constructed a big data set including outdoor variables such as air temperature, illumination, and humidity that can influence temperature differences. Based on the collected data, the team designed an algorithm for learning and predicting the crack depth using machine learning. Initially, standardized crack specimens were used in experiments, and the big data was updated by specimens similar to actual cracks. Finally, a crack depth prediction technology was implemented using five regression analysis algorithms for approximately 24,000 data points. To confirm the practicality of the development technique, crack simulators with various shapes were added to the study.

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

Engine components subjected to cyclic thermal and mechanical loads may experience low-cycle or high-cycle fatigue failures. In particular, both of these failures can easily occur in aluminum cylinder heads, which are exposed to high temperatures and combustion pressures. Predicting the fatigue characteristics of the cylinder head are very important in the design stage of engine development. In this study, a finite element analysis was performed to predict the low-cycle thermal fatigue around exhaust ports of the cylinder head. Temperature distributions are obtained through the heat transfer analysis considering thermal cyclic test. The analysis result involves large plastic deformations, indicating compressive stresses at high temperatures and subsequently turn into tensile stresses at cold conditions. And the results showed that the critical regions such as exhaust port with large plastic strains coincided well with crack locations from thermal cyclic test. Next, design changes were made to the critical areas of the exhaust ports, and the results showed that the durability was improved by about 60% over the initial model and there were no problems in the thermal fatigue test.

화력발전설비의 주요 손상 요인 중의 하나인 응력부식 균열 성장에 대한 확률론적 잔존 수명평가에 대하여 연구하였으며, 손상해석 및 수명평가에 확률해석 기법을 도입한 확률론적 수명평가 프로그램을 개발하였다. 확률론적 수명평가는 재료물성치, 형상, 하중조건, 운전조건 등과 같은 불확실성과 변동 가능성을 고려하여 해석을 수행하며, 일정 시간 운전후 구조물의 손상이 일어날 확률을 예측하는 것이다. 응력부식 균열 성장에 대한 확률론적 잔존 수명평가 연구를 통하여 확률론적 수명평가 기술의 기반을 구축하였으며, 다른 손상기구에 대한 확률론적 수명평가를 수행하여 발전설비에 발생하는 모든 손상에 대하여 확률론적 수명평가가 가능하도록 확대할 계획이다.

In this study, using the general-purpose structural analysis program, prediction of thermal crack of ultra-high-strength concrete(UHSC) columns were investigated. Parameters were column shape and column size of UHSC columns that have higher temperature rise than normal strength concrete. Thermal crack behaviors according to UHSC column shape were investigated.

부상식 면진기초 매스콘크리트의 시공이 6차에 걸쳐 분리타설로 이루어졌다. 선행 Mock-up실험을 통하여 각각 온도이력계측과 수화열해석이 병행되었고 최선의 양생조건과 시공순서가 부여되었다. 그 결과 수화발열과 냉각시 발생가능한 온도균열은 나타나지 않았다. 그러나 현행 콘크리트 시방서 매스콘크리트편의 온도균열지수의 간이식, 정밀식 모두 낮은 범위의 지수를 나타내었다. 이는 수화열 거동 및 균열예측에 있어 온도균열 발생확률이 높은 것으로 나타나, 실제 타설경과 내용과 상이함을 알 수 있었다. 각 시공단계의 계측 및 해석결과는 대상 부재의 크기와 형상을 고려하여 부재내부를 등온도분포영역과 상대적으로 온도경사가 높은 영역으로 분리할 필요가 있음을 추정케 하였다. 결론적으로, 구조형태별 수화발열/냉각시 온도변화에 보다 민감한 특성두께를 정의하여, 현실적인 온도균열지수를 계산하는 과정과 방법이 필요하다고 사료된다.

최근들어 매스콘크리트 구조물의 시공이 증가 추세에 있다. 이러한 매스콘크리트는 수화열상승으로 온도균열이 발생할 수 있다. 온도균열을 방지하기 위하여 일반적으로 프리 쿨링, 파이프 쿨링 및 타설높이를 제한하는 방법이 사용된다. 본 연구에서는 교각 기초의 온도균열을 방지하기 위하여 열응력 검토를 실시하였으며, 이때 기초는 12m×14m의 면적과 3m 높이를 가지는 것을 모델로 하였다. 타설 높이를 제한하는 방법과 파이프 쿨링에 의한 해석결과를 비교 검토 하였다. 온도응력를 해석한 결과 지반위에 타설한 기초매트는 타설높이를 제한하는 방법과 파이프쿨링 방법에 의해 균열을 제어할 수 있다.