• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05b
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• pp.823-830
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• 1998

본 연구에서는 미국, 프랑스, 일본의 고온구조 설계지침서의 크립-피로 손상평가 방법을 살펴보고 고온하중을 받는 불연속 구조물에 대하여 범용 유한요소 해석코드인 ANSYS와 ABAQUS를 이용한 열전달 및 응력해석을 수행하여 각국의 코드 절차에 따른 크립-피로 손상 평가를 하였다. 이들 결과를 점소성 비탄성 구성식을 적용한 비탄성해석 결과와 비교평가하였다. 본 연구에서 분석한 불연속 구조물의 경우에 대한 평가 결과 미국의 ASME Subsection NH에 의한 방법이 비탄성 해석결과에 가장 가까운 결과를 주며, 일본의 BDS에 따른 평가방법은 적용성이 가장 편리함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.152-155
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• 2011

최근 폭발 등 극한하중에 대한 관심의 증대와 함께 방폭 및 연쇄붕괴방지를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에, 본 연구에서는 폭발하중하의 강구조물의 손상도와 저항성능을 수치적으로 평가하고자 하였다. 이를 위해 구조물의 폭발피해경감을 위해 가장 중요한 구조부재인 기둥을 대상으로 폭발물과 구조물과의 이격거리를 달리하여 폭발하중을 적용하였다. 유한요소해석을 수행한 결과를 토대로 기둥의 손상도와 잔여압축강도를 비교하고 관계를 도출하였다. 본 연구의 목적은 폭발에 의해 기둥이 손상된 경우 구조물 전체의 연쇄붕괴저항성능에의 손상된 기둥의 기여도를 평가하는 것이다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.10 no.2
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• pp.153-165
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• 2006

A damage in a structure changes its dynamic characteristics such as natural frequencies, damping ratios, and the mode shapes. In this paper the effort has been spent in obtaining the characteristics of the reduction ratio in natural frequencies and the damage detection is performed using the reduction ratios. Most of the emphasis has been on using the artificial neural network to determine the location and the extent of the damage as well as the existence of the damage. The data for learning and verifying neural network were obtained from the analytical analysis. The data have no errors. Considering the real measurements the data including errors which are difference this study between other studies also were used for neural network. The position and extent of the damage can be detected using the neural network trained by reduction ratios of natural frequencies.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.27 no.6
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• pp.172-181
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• 2023

In this study, real-time damage evaluation of cable-stayed bridges was conducted for cable damage. ICP type acceleration sensors were used for real-time damage assessment of cable-stayed bridges, and Kinetic Energy Optimization Techniques (KEOT) were used to select the optimal conditions for the location and quantity of the sensors. When a structure vibrates by an external force, KEOT measures the value of the maximum deformation energy to determine the optimal measurement position and the quantity of sensors. The damage conditions in this study were limited to cable breakage, and cable damage was caused by dividing the cable-stayed bridge into four sections. Through FE structural analysis, a virtual model similar to the actual model was created in the real-time damage evaluation method of cable. After applying random oscillation waves to the generated virtual model and model structure, cable damage to the model structure was caused. The two data were compared by defining the response output from the virtual model as a corruption-free response and the response measured from the real model as a corruption-free data. The degree of damage was evaluated by applying the data of the damaged cable-stayed bridge to the Improved Mahalanobis Distance (IMD) theory from the data of the intact cable-stayed bridge. As a result of evaluating damage with IMD theory, it was identified as a useful damage evaluation technology that can properly find damage by section in real time and apply it to real-time monitoring.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.3
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• pp.215-221
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• 2008

Dynamic characteristics of a structure, i.e., natural frequency and mode shape, have been widely using as an input data in the area of structural integrity or health monitoring which combined with the damage evaluation and structural system identification techniques. It is very difficult, however, to get those information by the conventional modal analysis method from large structures, such as the offshore structure or the long-span bridge, since the source of vibration is not available. In this paper, a method to obtain the frequencies and the mode shapes of a large span truss structure using only acceleration responses is studied. The calculation procedures to obtain acceleration responses and frequency response functions are provided utilizing a numerical model of the truss, and the process to extract natural frequencies and mode shapes from the modal analysis is cleary explained. The extracted mode shapes by proposed method are compared with those from eigenvalue analysis for the estimation of accuracy. The validity of the mode shapes is also demonstrated using an existing damage detection technique for the truss structure by simulated damage cases.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.3 no.4
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• pp.205-214
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• 1999

구조물의 동특성(고유진동수, 감쇠, 모드형상 등)의 변화는 구조물의 안전도를 평가할 수 있는 한 방법이다. 본 연구에서 콘크리트 세그먼트의 웨브 부분에 상당히 많은 균열이 진전되고 있는 상태의 Post-Tensioned Segmental 콘크리트 교량의 안전도 평가를 시도하였다. 안전도 평가를 위한 근간 데이터로 1986년 측정했던 데이터와 2차원 유한요소해석에서 얻은 결과값을 사용했다. 손상의 정도와 손상의 위치를 보다 정확히 찾아내기 위한 기술 중의 한 방법으로 Modal Test를 이용하였다. 이 방법이 Post-Tensioned Segmental 콘크리트 교량에 적용되어 교량의 안전도를 분석 평가하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.315-318
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• 2011

본 논문에서는 구조물 연결부의 실시간 손상 검색을 통해 이상이 감지되었을 경우 자가치유까지 가능한 지능형 볼트접합부 시스템에 관한 실험적 연구결과가 제시되었다. 지능형 센서인 PZT센서의 전기-역학적 커플링 특성을 이용한 전기역학적 임피던스 기반의 구조물 건전성 평가 방법이 사용되었다. 전기역학적 임피던스의 측정을 통한 계측값을 베이스라인 값과 비교하는 손상 평가를 통해 구조물 볼트접합부의 볼트풀림 손상을 진단하고, 손상은 손상지수 RMSD를 통하여 정량화되었다. 볼트접합부의 손상이 감지되었을 경우 형상기억합금(SMA) 와셔에 부착되어있는 히팅 필름에 전원을 가함으로써 형상기억합금에 열을 가하고, 가열된 형상기억합금 와셔는 축방향으로 팽창을 함으로써 잃었던 볼트의 토크력을 회복시켜주었다. 실험 결과, 제안된 전기역학적 임피던스 기반의 구조물 건전성 평가기법과 형상기억합금 와셔 기반의 볼트접합부 자가치유 시스템의 성능 평가와 검증이 이루어졌다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.5
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• pp.1097-1104
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• 1994

The external loads applied to a real structure may cause a severe damage and may eventually lead to total failure. It is thus the requirement that the structure must be designed to fulfil its safe function under any anticipated loads and must have the desired level of safety. The purpose of the present study is to propose a method of damage accumulation under seismic loadings to utilize it in the safety assessment of a reinforced concrete structure. To this end, the nonlinear hysteretic behavior of reinforced concrete structures is first modeled and the equivalent linearization technique is employed to solve numerically the probabilistic characteristics of response under random seismic loadings.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.94-94
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• 2011

배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.3 no.3
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• pp.9-20
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• 1999

A method is proposed to estimate the joint damages of a steel structure from modal data using the neural networks technique. The beam-to-column connection in a steel frame structure is represented by a zero-length rotational spring of the end of the beam element, and the connection fixity factor is defined based on the rotational stiffness so that the factor may be in the range 0~1.0. Then, the severity of joint damage is defined as the reduction ratio of the connection fixity factor. Several advanced techniques are employed to develop the robust damage identification technique using neural networks. The concept of the substructural indentification is used for the localized damage assessment in the large structure. The noise-injection learning algorithm is used to reduce the effects of the noise in the modal data. The data perturbation scheme is also employed to assess the confidence in the estimated damages based on a few sets of actual measurement data. The feasibility of the proposed method is examined through a numerical simulation study on a 2-bay 10-story structure and an experimental study on a 2-story structure. It has been found that the joint damages can be reasonably estimated even for the case where the measured modal vectors are limited to a localized substructure and the data are severely corrupted with noise.