In this study, corrosion fatigue crack propagation was investigated in pH buffer environment using the giga strength steel and its heat-affected zone, and the results were compared with theoretical model prediction. Also, the pure corrosion effect on fatigue crack propagation in a corrosive environment was compared with the modified Forman equation. As results, the average value of corrosion rate obtained as the ratio of the net corrosion-induced crack length to the total crack length under cyclic loading in the base metal and heat-affected zone under experimental loading conditions. These results exhibit a new theoretical method for corrosion fatigue crack propagation that predicts a purely corrosion effect on the behavior to be determined.

본 연구에서는 콘크리트 이미지에서 균열의 크기와 위치를 검출하는 알고리즘을 개발하였다. 균열은 총 9단계로 자 동 검출되었으며, 기본 기능은 매트랩 프로그램의 기능이었다. 5단계와 8단계에서는 균열 검출 정확도를 높이기 위해 사용자 알고리즘을 추가하였으며, 균열 영상과 비균열 영상을 각각 1,000개씩 사용하였다. 균열 이미지에서는 균열이 100% 검출됐지만 품질 측면에서 나쁘지 않은 결과를 제외하더라도 91.8%의 결과가 매우 양호했다. 또한, 균열되지 않은 이미지의 정확도도 94.7%로 매우 양호했다. 이에 본 연구에서 제시한 균열검출 알고리즘은 콘크리트 우물 균열의 위치와 크기를 검출할 수 있을 것으로 기대된다.

Visual inspection methods have limitations, such as reflecting the subjective opinions of workers. Moreover, additional equipment is required when inspecting the high-rise buildings because the height is limited during the inspection. Various methods have been studied to detect concrete cracks due to the disadvantage of existing visual inspection. In this study, a crack detection technology was proposed, and the technology was objectively and accurately through AI. In this study, an efficient method was proposed that automatically detects concrete cracks by using a Convolutional Neural Network(CNN) with the Orthomosaic image, modeled with the help of UAV. The concrete cracks were predicted by three different CNN models: AlexNet, ResNet50, and ResNeXt. The models were verified by accuracy, recall, and F1 Score. The ResNeXt model had the high performance among the three models. Also, this study confirmed the reliability of the model designed by applying it to the experiment.

Thick-walled pressure vessel has been autofrettaged in order to improve the fatigue life of the pressure vessel. The compressive tangential residual stress near the bore of the pressure vessel due the autofrettage process is benefical to the fatigue crack initiation and propagation of the pressure vessel. However, a reverse yielding due to the Bauschinger effect during the unloading process in autofrettage causes the reduction of the compressive residual stress near the bore. In order to evaluate the fatigue crack propagation life of the autofrettaged thick-walled pressure vessel, the Bauschinger effects were considered. Stress intensity factors of the crack at the inside surface of the pressure vessel due to operating pressure loading of 707 MPa and autofrettage loading with different levels of overstrain were calculated by using finite element methods, and used for evaluating fatigue crack propagation lives. Fatigue lives of the pressure vessel with the Bauschinger effects resulted in 45% to 67% reductions in fatigue life compared to those of the pressure vessel with ideal residual stress distributions depending on the autofrettage level.

The objectives of this paper are to evaluate the factors affecting the fatigue crack propagation(FCP) behavior in AZ31 magnesium alloy. FCP experiments have been performed on the specimens of AZ31 magnesium alloy under various conditions such as a loading frequency, a specimen thickness, a maximum fatigue load, and a load ratio and the obtained results were analyzed to find the influence factors on the FCP behavior in magnesium alloy. It is necessary to consider the influence factors for the design and the maintenance of lightweight structures. The correlation between the crack growth rate exponent and the crack growth rate coefficient, which are FCP behavior parameters, was also analyzed and the regression model was presented.

본 연구는 이러한 단점을 보완하기 위해 철근을 대체하여 내산화성과 전기저항이 높은 GFRP 보강근을 적용한 도상슬래브의 최적 변수해석을 수행하였다. 철도 궤도슬래브에 적용되는 철근은 열차 운행 중 신호전류의 손실을 일으켜 열차의 안정성을 저해하며, 철 근의 부식으로 내구성이 저하될 수 있다. GFRP 보강근의 직경 및 배근 개수 변화가 전체 콘크리트 도상슬래브의 휨강도 및 균열제어 에 미치는 영향을 유한요소 변수해석을 통하여 상세분석하였다. 해석 결과, GFRP 보강근의 직경 및 배근을 합리화하여 제안하였으며 이러한 경우 기존 배근보다 더욱 경제적인 단면을 도출할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구로부터 도출된 결과는 향후 GFRP 보강근을 적용하여 도상슬래브를 설계하는 경우 보다 합리적이고 경제적인 단면을 산정할 수 있는 가이드라인이 될 수 있을 것으로 기대된다.

PURPOSES : The purpose of this study is to analyze the crack and vertical behaviors of a continuously reinforced concrete pavement (CRCP) under three different steel ratios (0.6%, 0.7%, and 0.8%) using field measurement data acquired from isolated concrete slabs with transverse cracks. METHODS : Using an LVDT and a crack gauge, CRCP behavior data are acquired by segmenting a concrete slab into multiple sections based on the similarity in the longitudinal steel ratio of each section. To examine the vertical behavior of CRCP based on longitudinal steel ratios, three field experiments are conducted in February, May, and September three years after project completion. The minimum and maximum ambient temperature data for each section are acquired during the experiments. Using the data acquired, the vertical and crack behaviors of CRCP with 0.6% of longitudinal steel ratios are analyzed. In addition, the effect of the steel ratio on the vertical behavior as well as seasonal vertical behaviors are examined. RESULTS : Analysis of the vertical behavior of concrete slabs with a 0.6% steel ratio shows that the minimum vertical displacement occurred at the center of the slab, whereas a significant vertical displacement is detected on the edges of the slab. Based on examining vertical displacements formed along the direction of transverse cracks, it is observed that the vertical behavior is prominent around the shoulders, whereas similar vertical behaviors are observed at the center and joints of the slab. Furthermore, it is discovered that the minimum crack occurred at the center of the transverse cracks, whereas the maximum crack occurred on the shoulders and joints. Furthermore, it appears that the daily displacements of the vertical behavior at the center of the slab constitute approximately one-half of the daily displacements on the joints. Based on the results of vertical behavior as a function of the longitudinal steel ratios, it is discovered that steel ratios of 0.7% and 0.8% yield the most prominent vertical behaviors around the edge of the shoulder in the winter, spring, and fall seasons. The seasonal deviations of the vertical behaviors based on the measuring positions of the longitudinal steel ratios appear less significant at the center of the slab than those on the shoulder. In particular, for the slab with a steel ratio of 0.8%, subtle vertical behaviors are observed at the center. It is discovered that the seasonal deviation of the vertical behavior measurements varying by the measuring locations of the steel ratios appears less significant at the center of the slab than at the shoulder, and that it decreases with the steel ratio. CONCLUSIONS : CRCP generates cracks on the slab; however, they are managed by rebars in the CRCP. This study reveals that the major vertical and crack behaviors of CRCP occur around the shoulders than at the center of the CRCP slab. Therefore, new methods for managing cracks on the CRCP shoulder should be developed to improve the performance of CRCP. It is hoped that the results presented herein will be useful for the advanced analysis of CRCP behaviors.

본 연구는 Mori-Tanaka 방법 및 멀티스케일 접근 방법을 적용하여 CNT의 굴곡성을 고려한 CNT-복합재 보강 콘크리트 보에 대한 균열해석을 수행하였다. Ad-hoc Eshelby 텐서에 기반하여 CNT의 굴곡성을 기하학적으로 고려하여 폴리머와 합성 하는 방법을 적용하였다. 멀티스케일 방법이 기반하여 CNT 함유량 및 굴곡성 변화에 따른 복합재의 탄성계수 및 강도변화를 추정하였다. 본 해석모델은 기존 문헌과 비교검증하였다. 본 연구에서 도출한 결과는 CNT 함유량과 CNT 굴곡성의 상호관계를 도시하였다. CNT 보강 복합재 구조물의 해석에 있어서 CNT 굴곡성의 중요성을 입증하였다.

본 논문은 대형 시설물의 점검 및 진단을 위한 외관조사시 영상기반 스캐닝 시스템의 성능 및 정확도를 정량적으로 평가하기 위한 것으로, 도로터널, 철도터널, 지하철과 같은 대형 터널 시설물의 복공 라이닝을 대상으로 영상기반 스캐닝 분석 결과, 균열, 박리, 박락, 철근노출 등 각종 손상의 검출 성능과 정확도를 육안조사, 터널 스캐닝 분석 후 확인조사 데이터를 이용하여 비교 분석하였다. 제안된 터널 스캐닝 시스템의 균열손상 검출성능은 육안조사 분석결과 대비 개소 수 및 면적물량에 있어 월등히 우수함을 확인하였으며, 균열손상 증감을 고려한 균열손상은 현장 확인조사 결과 95%이상의 검출 정확도를 확보하고 있는 것으로 평가되었다.

최근 사장교 주탑의 심미성이 강조되고 있기 때문에 유한요소해석을 통해 안전성을 확보하여야 한다. 콘크리트 주탑은 케이블의 장력으로 인해 균열이 발생할 가능성이 높기 때문에 균열을 감소시키고, 구조적 안전성에 대한 계획이 필수적이다. 이 연구에서는 사장교 콘크리트 주탑의 균열제어 방법을 제시하고 유한요소해석을 통해 구조적 안전성을 검증하였다. 균열 위치는 사전해석을 통해 검토하였고, 적절한 균열제어방법이 제안되었다. 또한, 구조해석을 통해 보강 후 주탑의 안전성을 확인하였다.

본 연구는 재래 철근콘크리트공법의 거푸집 및 철근보강재를 FRP 판으로 대체한 개념이다. FRP판에 리브를 갖게 하여 FRP 판과 콘크리트 합성을 개선하고 거푸집의 강성증가를 유도하여 영구거푸집 및 철근보강재로 활용하는 방안이다. 본 연구는 전단경간비가 짧고 리브가 있는 FRP 판과 콘크리트 합성보의 휨/전단 파괴거동과 균열형태를 비교 분석하였다. 콘크리트의 경우 CDP 모델을 사용하였고, 외연적 비선형 유한요소해석 결과와 기존 실험결과를 정점 하중 및 균열형태에 대해 비교 분석하였다. 유효균열방향 개념을 사용하여 콘크리트 균열패턴을 시각적으로 표현하였다. 인장 등가소성변형률이 0 보다 큰 곳에서 균열이 시작된다고 가정하고, 균열평면에 수직인 벡터의 방향은 최대 주소성변형률의 방향과 평행한 것으로 가정하였다. 이 방향을 콘 크리트의 균열으로 생각하여 실험에서 확보한 균열형태와 비교 분석하였다. ABAQUS/Explicit 의 CDP 모델은 FRP 합성구조체의 비선형 거동 및 균열형태 모사가 가능한 것으로 판단된다. 초기강성의 불일치는 리브가 있는 FRP 판과 콘크리트 사이의 미세균열 및 접착력 등의 문제로 인해 발생한 것으로 사료되며 1차 정점 하중 및 균열형태를 적절히 추적할 수 있으므로 앞으로 다양 한 FRP 합성구조시스템의 거동 및 균열해석에 이용 가능할 것으로 판단되나 보다 다양한 파괴 매카니즘에 대한 지속적인 연구가 필요하다고 사료된다.

LNG 운반선은 선체와 화물창이 일체형인 멤브레인 타입을 적용한 대형선을 중심으로 건조되어 왔으나, 최근 친환경 연료인 LNG의 수요 증가 및 LNG 벙커링 인프라 확대로, 중소형 운반선에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 중소형 LNG 운반선에 IMO B 형식 탱크를 적용하고 설계의 안정성 및 적합성을 검증하는 것을 목표로 하였고, B 형식 탱크를 적용하는 경우 필수적으로 수반되는 파괴역학 기반의 균열 진전 해석 및 가스 누출을 대비하여 설치되는 부분 2차 방벽의 크기의 결정을 위한 내용을 소개하였다. LNG 운반선 적용에 적용되는 국제 규정인 IGC 코드를 이용하여 설계 수명동안 균열 진전 해석에 적용될 응력 분포를 산정하는 방법을 제시하였고, Paris 법칙과 British Standard 7910 (BS 79110) 기반의 균열 진전 해석 프로그램을 개발하여 표면 균열 진전 해석을 수행하였다. 다음으로 2차 방벽의 크기를 결정하기 위하여, 초기 관통 균열의 크기를 가정할 수 있는 방법론을 제시하고, 균열 감지 후 회항 가능 기간인 15일 동안의 관통 균열 진전 해석을 수행하여 국제 규정에서 요구하는 B 형식 화물 탱크의 안정성 및 적합성을 검증하였다. 더 정확한 피로 균열 진전 해석을 위하여 코드 기반에 더하여 직접 해석을 통한 해석 절차 개발 및 검증이 필요할 것으로 사료된다.

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.