본 연구에서는 물로 둘러싸인 철근콘크리트 취수탑에 대한 비선형내진해석을 수행하였다. 구조물 주변의 유체를 고려하기 위하여 부가질량 및 CEL을 이용한 유체구조물 상호작용 모델을 구성하였다. 이 때 부가질량모델은 음해법을 사용하였고 유체구조물 상호작용 모델은 양해법을 사용하였다. 입력운동은 동일한 인공지진을 재현주기에 따라 500년, 1000년, 2400년에 해당하도록 크기를 조절하였다. 유체를 고려한 모델의 보수성을 평가하기 위하여 유체를 고려하지 않은 모델을 구성하여 참조해로 삼았다. 콘크리트와 철근의 재료모델은 항복후의 비선형 거동을 고려할 수 있도록 선정하였고 ABAQUS를 이용하여 해석을 수행하였다. 해석결과 얻어진 구조물의 가속도응답스펙트럼을 비교한 결과 주변 유체의 영향은 구조물의 기본 진동수에 해당하는 첨두의 진동수와 첨두값의 크기를 감소시키는 것으로 나타났다. 하지만 부가 질량 모델에서는 고차 진동수에 해당하는 첨두값에는 영향을 미치지 못하였다. 유체의 영향을 고려한 단면모멘트는 부가질량모델의 경우 참조 모델의 응답에 비하여 크게 증가하였다. 특히 선형거동이 지배적인 작은 크기의 지진응답에 대해서 이러한 증폭이 크게 발생하였다. 유체구조물 상호작용 모델의 경우 낮은 진동수성분을 가진 단면모멘트는 참조모델의 응답에 비하여 증폭이 발생하나, 높은 진동수 성분을 단면 모멘트는 증폭이 발생하지 않았다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때 부가질량모델의 보수성이 유체구조물상호작용 모델이 비해 큰 것으로 평가되었다.
자오방향 및 주변방향으로 피르스트레스트 하중이 작용된 축대칭 쉘 구조물을 기하학적으로 축대칭인 구조물의 특성을 최대한으로 이용할 수 있도록 회전 링요소로 모델화하였다 보강링 요소의 모델은 축대칭 쉘요소를 이용하였으며 본체 구조물과 절점에서 부착되있는 것으로 가정하여 이의 편심을 고려하였다 유체-구조물의 상호관계는 접촉면에서 구조물의 가속도에 비례한 부가질량으로 표현하였으며 부가질량은 유체를 비점성 비압축 및 비회전을 가정하여 유한요소법에 의해 구하였다 이에 대한 수치해석을 통하여 고유진동해석 및 지진하중을 주하중으로 한 동적해석을 실시하였다 프로그램을 통하여 해석한 결과를 프리스트레스 하중 하에서 고유진동수에 대한 정해와 비교한 결과 20개의 요소로 모델링한 경우에서도 정해와 근접한 해를 얻을 수 있었다 또한 내부유체가 있는 경우와 링보강을 한 경우에 대한 고유진동수를 문헌과 비교한 결과 근접한 해를 얻을 수 있었다.
현재 국내에서 개발중인 액체금속로 원자로구조물의 내진설계 및 지진해석을 위하여 원자로내부에 존재하는 유체-구조물 상호작용을 고려한 단순지진해석 모델링 개발이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 유체속에 잠긴 동축원통 구조물의 유체부가질량에 대한 이론적 배경을 검토하였으며 기존의 유체부가질량법을 고려하여 시간이력 지진응답해석을 수행할 수 있는 Runge-Kutta 수치해석 알고리즘을 사용한 해석코드를 개발하였다. 개발된 지진해석코드를 사용하여 유체속에 잠긴 두개의 동축원통 구조물의 진동특성과 지진응답에 대한 유체부가질량의 영향을 살펴보았다. 적용예로서 두개의 동축원통에 대한 단순지진해석모델을 가정하고 유체부가질량을 고려한 진동특성해석과 지진응답해석을 수행한 결과 유체가 채워진 동축원통 구조물은 유체와의 상호작용으로 인하여 구조물의 진동특성과 지진응답특성이 크게 영향을 받으며 지진응답해석시 연계항을 포함한 유체부가질량의 영향을 신중하게 고려할 필요가 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 충격파력을 받는 케이슨 방파제의 동적거동해석 모델에 대해서 연구하였다. 케이슨 구조는 강체로 가정하였으며, 기초사석 및 지반은 반무한탄성지반이론에 의거하여 가상 부가질량, 스프링 및 감쇠계수로 이상화하였다. 주파수 의존 유체의 부가질량 및 감쇠계수는 시간기억함수와 무한대 주파수에 대한 부가질량으로 나타내었다. 또한, 케이슨의 영구적 활동을 모의하기 위하여 수평방향의 스프링을 형성거동을 하는 비선형 스프링으로 모형화하였다. 수리실험치와 비교결과, 본 모델은 상당히 좋은 결과를 줌을 알 수 있었다. 케이슨의 동적 거동에 영향을 주는 주요 인자의 변화에 따른 민감도 해석을 수행하였으며, 케이슨의 영구적 활동거리 및 한계중량 예측에의 적용성조사를 위한 수치실험도 병행하였다.
본 논문은 복수 집중질량을 갖고 제어 종동력을 받는 자유 Timoshenko보의 동적 안정성에 관한 것으로, 비행중의 미사일이나 로켓의 연료탱크, Payload등의 기계장치부를 복수의 집중질량으로 간주하여 이러한 항공우주 구조물들이 추진력인 종동력을 받을때에 대한 계의 동적 안정성을 판별한다. 수학적 모델에 대한 운동방정식은 확장된 해밀톤 원리를 이용한 유한요소법에 의해 유도되며, 복수 부가질량의 위치 및 크기변화, 센서의 위치 및 게인(gain)의 변화에 따른 계의 안정성 지도(stability maps)를 보여준다. 또한 보의 전단 변형이나 회전관성의 효과 뿐만아니라, 추질력의 방향이 제어되는 경우와 제어되지 않는 경우에 대한 최대 추진력 값이 수치 시뮬레이션을 통해 예측된다.
CANFLEX 연료봉 다발을 구성하는 우라늄 펠릿이 장전된 핵연료봉의 공기중 진동특성을 진동 실험과 유한요소 해석을 통하여 구하였다. 유한요소 해석 시에는 우라늄 펠릿의 강성은 무시하고 질량은 지르칼로이 튜브에 부가하며, 연료봉 양단의 용접부위를 단순 지지보로 처리하는 모델을 제시하였다. 이 모델로부터 얻은 해석결과를 진동실험에서 구한 측정값과 비교하였다.
이미지 모핑의 실제적인 시뮬레이션을 위해서는 빠르고 안정적인 이미지 변형모델이 필수적이다. 질량-스프링 시스템은 실시간 변형의 애니메이션 분야에서 널리 사용되고 있지만, 큰 변형이 요구되는 이미지모핑에서는 불안정한 특성을 보인다. 논문에서는 이미지 변형의 안정적인 결과를 얻기 위해, 메시상의 각노드의 x와 y성분 변위 값을 계산하는 얇은 막 질량-스프링 시스템을 내부적으로 사용한다. 얇은 막 질량-스프링 시스템의 방향 제한 때문에, 안정적이고 더 넓은 범위에서 부드럽게 이미지가 변형된 결과를 얻을수 있다. 일대일 변형은 이미지 모핑에서 중요한 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 이미지의 변형과정에서 발생하는 겹침을 빠르게 제거하는 방안에 중점을 둔다. 겹침을 빠르게 제거하기 위해, 겹침이 발생한 노드의 이웃 4개 또는 8개 노드에 외부 힘을 자동으로 부가하는 방안을 제안한다. 4개 또는 8개의 이웃 노드에 외부 힘을 부가하는 경우는 2개의 이웃 노드에 외부 힘을 부가하는 경우에 비해 겹침의 제거 속도가 크게 향상된다.
외부유체를 유한요소화 할 경우 경계조건을 만족시키도록 무한반경까지를 모델링 할 수 없으므로 이를 보정하기 위하여 유한경계에서의 경계조건으로 발산경계조건을 사용하였다. 외부유체의 모델링에서 적용한 수치모델은 쉘 요소 및 유체요소를 축대칭 구조물의 특성을 이용한 링요소로 모델화하여 자오방향 모우드와 주변방향의 파형 모우드를 변수분리함으로써 지진하중 등의 해석에서도 수십 개의 링요소에 의해 정해에 근사한 값을 얻을 수 있도록 하였다. 축대칭 쉘 구조물과 유체-구조물의 상호관계는 접촉면에서 구조물의 가속도와 유체의 압력관계를 이용한 부가질량을 유체를 비점성, 비압축 및 비회전으로 가정하여 유한요소법에 의해 구하였다. 이에 따라 구조물의 변형에 따른 외부유체 효과를 고려한 부가질량매트릭스를 얻을 수 있었으며, 이에 대한 수치해석을 통하여 고유진동해석 및 지진하중을 주하중으로 한 동적해석을 실시하였다.
기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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