Abstract
To predict the time-dependent behavior of concrete structures, the models which describe the time-dependent characteristics of concrete, i.e. creep and shrinkage are required. However, there must be significant differences between the displacements that are obtained using the given creep and shrinkage models and the measured displacements, because of the uncertainties of creep and shrinkage model itself and those of environmental condition. There are some efforts to reduce these error or uncertainties by using the model which are obtained from creep test for the concrete in construction site. Nevertheless, the predicted values from this model may be still different from the actual values due to the same reason. This study aimed to propose a method of estimating the creep coefficient from the measured displacements of concrete structure, where creep model uncertainty factor was considered as an error factor of creep model. Numerical validation for double composite steel box and concrete beam showed desirable feasibility of the presented method. Consideration of the time-dependent characteristics of creep as one of the error factors make it possible to predict long-term behaviors of concrete structures more realistically, especially long-span PSC girder bridges and concrete cable-stayed bridges of which major problem is the geometry control under construction and maintenance.
콘크리트구조물의 시간의존거동을 예측하기 위해서 콘크리트의 크리프와 건조수축 등 시간의존특성을 묘사하는 모델을 이용한다. 그러나 크리프와 건조수축 모델 자체의 불확실성과 환경조건의 불확실성 때문에 이러한 모델을 이용하여 얻은 처짐과 실제로 측정된 처짐 사이에는 상당한 차이가 있다. 이러한 오차와 불확실성을 줄이기 위하여 실제 구조물에 이용된 콘크리트를 이용한 크리프 시험에 의한 결과를 이용하여 모델의 불확실성을 줄이는 노력을 하기도 한다. 하지만 이 방법도 실제 구조물이 놓인 환경조건을 정확히 모사할 수 없다는 점과 재료 자체의 불확실성 때문에 실험에서 얻은 크리프와 건조수축의 예측 값이 실제 구조물에서 발생하는 값과 다를 수 있다. 이 연구에서는 콘크리트의 시간의존거동에 영향을 미치는 요소 중 크리프에 대하여 살펴보고, 크리프 모델 불확실성 인자를 오차요인으로 고려하여 콘크리트 부재에서 측정된 처짐으로부터 크리프 계수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이중 강합성 거더와 콘크리트 보 부재의 해석 예제를 통하여 이 연구에서 제시하는 방법의 타당성을 검증하였다. 이 연구에서 제시된 크리프를 오차요인으로 보고 크리프 계수를 추정하는 방법은 특히, 장지간 PSC 교량이나 콘크리트 사장교처럼 처짐이 중요한 형상관리인자인 경우에 구조물의 장기거동에 대한 합리적 예측에 도움을 줄 것으로 사료된다.
