본 논문에서는 Hashin 파손 기준식과 crack band 모델이 접목된 손상변수를 이용하여 점진적파손해석 방법이 개발되었다. 파손기준식을 이용하여 파손의 개시 유무가 판단된다. 파손이 개시된 경우에는 각 파손모드(섬유 인장/압축, 기지 인장/압축)에서 손상변수가 선형 열화 거동에 따라 계산되고, 손상강성행렬을 계산하는데 사용된다. 손상강성행렬은 손상된 재료에 반영되고, 계산된 손상강성행렬을 이용하여 재료의 완전한 파괴를 의미하는 손상변수가 1인 시점이 되기까지 점진적 파손해석이 계속해서 반복적으로 수행된다. 일련의 과정들은 상용해석프로그램인 ABAQUS에 사용자 정의 부프로그램을 이용하여 수행되었다. 제안된 점진적파손해석 도구의 검증을 위하여, 원공을 가진 복합재료 적층판의 시험 결과와 비교를 수행하였으며, 시험 중 디지털 이미지 상관법을 이용하여 획득한 변형률 거동과 해석을 통해 획득한 변형률 거동을 비교하였다. 제안된 해석결과는 시험 결과와 비교하여 유효한 일치를 보였다.
지진하중에 의한 콘크리트의 손상 및 파괴의 적절한 평가를 위한 많은 연구가 수행되고 있지만 현재까지 손상을 당한 부재의 잔여강도를 예측할 수 있는 적절한 손상 모델이 없는 실정이다. 본 논문은 콘크리트의 손상에 관한 기본적인 현상들을 면밀히 조사 연구한 후 콘크리트의 low-cycle 피로현상을 해석모델링하여 반복하중 하에서의 손상모델을 제안하였다. 제안된 모델은 콘크리트가 파괴에 도달할 시 싸이클 수 대신에 부재의 흡수에너지 능력을 주요변수로 택하였다. 특히 본 손상모델으 정확성은 기 제안한바 있는 반복하중 작용시의 콘크리트 부재의 해석적인 이력모델[3]을 사용하여 예증하였다.
최근 국내에서의 잦은 지진 발생으로 지진에 대한 관심이 증가함에 따라 이에 대한 해석법 및 손상도를 평가하는 여러 가지 방법이 제시되고 있다. 그러나 해석 및 손상도를 평가함에 있어 각각의 부재에 대한 변위와 부재력 뿐 아니라 실제 발생하는 지지에 대하여 구조물의 손상고를 정량적으로 평가하기에는 기준 및 방법이 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 케이블지지 교량인 사장교를 대상으로 실제지진하중 및 여러 가지 형태의 지진파에 대하여 지진해석을 수행하고 그 결과를 바탕으로 손상도 평가방법을 제시하였다. 손상지수는 사장교의 주탑 기울기를 기반으로 산정하였으며 물리적 내진손상 특성은 각각 A, B, C, D 레벨의 4단계로 제안하였다. 또한 지진해석방법에 따라 내진 손상지수가 항상 크거나 또는 작게 나온다고 단순하게 판단 할 수는 없었으며 본 연구는 사장교를 대상으로 하여 내진 손상지수의 제안 및 손상도 평가를 수행한 것이나 지진하중 하에서 비슷한 최대 변위응답 특성을 보이는 구조물에도 확장하여 적용할 수 있으리라 생각된다.
지진에 대한 구조물의 위험도를 해석하는 경우, 여러 위험 단계에 대한 구조물의 취약도를 확인할 필요가 있다. 그리고, 교량과 같은 구조물은 지진에 저항하는 능력을 가져야하므로, 지진 격리장치가 있는 경우와 없는 경우에 대해 지진에 대한 손상 해석을 할 필요가 있다. 본 논문에서는 지진의 영향으로 최대지반가속도(PGA), 최대지반속도(PGV), 스펙트럼가속도(SA), 스펙트럼속도(SV), 스펙트럼강도(SI) 등의 특성을 고려하여, 내진 능력을 확보하기 위하여 납면진 받침을 갖는 교량의 손상도 곡선을 구하고, 탄성계수의 변화에 따른 이들 손상도 곡선의 안정성을 평가하였다.
본 연구는 수중 강판에 존재하는 결함탐지를 위한 탄성파 유한요소 시뮬레이션이다. 일반적으로 수중 강판은 외부의 물로 인하여 결함의 탐지가 어렵다. 이러한 수중 강판의 결함탐지에는 잠수부가 수중 강판 표면에 비파괴 검사 장비를 활용하여 결함을 탐지하는 경우가 많으며 잠수부의 경험과 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 수중강판의 표면이 아닌 수중에서 탄성파를 발생시켰을 경우 수중 강판의 결함탐지 유한요소 시뮬레이션을 이용하여 손상의 위치와 손상의 크기에 따라 발생하는 응답을 알아보았다. 강판의 상하부에 기계적인 손상이 발생한 경우를 손상 시나리오로 가정하고 해석을 수행하였다. 손상이 없는 경우의 응답을 기준으로 강판의 상부와 하부에 기계적인 손상이 있는 경우에 발생하는 응답을 비교하였다. 동적유한요소 프로그램인 ANSYS/LS-DYNA를 사용하여 결함탐지 해석을 수행하였다. 결과적으로 손상의 종류에 따라 응답신호의 진폭 감소가 나타났으며 손상의 크기가 커질수록 진폭 감소가 커지는 결과를 나타내었다.
구조물의 손상을 평가하기 위한 적용되는 태핑 테스트를 효과적이고, 정확하게 사용하기 위하여 적층판의 충격 시 발생하는 현상을 수치적인 방법을 이용하여 해석하였다. 구조물의 진동에 의해 방사되는 음은 구조물의 거동과 직접적으로 연관되므로 충격응답해석이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 층간분리가 존재하는 적층판의 해석을 위하여 층간분리 모델을 사용하였으며, 해머 형상의 충격체를 모사할 수 있는 효과적인 스프링-질량모델을 제시하였다. 또한 태핑 테스트 시 방사되는 음압을 Rayleigh 적분식을 이용하여 해석하였다. 예측된 음압이력과 시험결과와 비교하였으며, 음압이력과 충격하중이력에 손상이 주는 영향을 검토하였다. 방사되는 음압과 충격하중이력은 적층판에 존재하는 손상에 영향을 받는 것을 보였다. 결과적으로 제안된 음을 이용한 태핑실험은 복합재에 존재하는 손상을 검출하는데 신뢰성 있는 방법임을 알 수 있었다.
콘크리트의 미세공극 혹은 미세균열의 발생과 성장은 콘크리트의 점차적인 물성 저하를 야기한다. 이와같은 손상은 이방성을 가지며 소성과 함께 콘크리트의 비선형거동을 일으키는 주요원인이 된다. 본 논문은 콘크리트의 탄소성 변형 및 손상을 고려하여 콘크리트의 이방성 손상거동을 해석할 수 있는 콘크리트 연속체 손상모델의 개발에 관한 연구이다. 등가 탄성 에너지원리를 이용하여 이방 손상텐서로 표현된 유효탄성텐서를 구하고, 이를 포함하고 있는 열역학 법칙의 자유에너지함수와 소산포텐셜로부터 손상의 전개법칙을 유도한 후, 손상에너지해방률의 함수로 표현한 손상면을 적용하므로써 콘크리트의 이상성손상을 효율적으로 해석 할 수 있는 구성방정식을 유도하였다. 또한 이방성 손상모델에 콘크리트의 소성모델을 도입시켜 탄소성 변형 및 손상을 함께 고려할 수 있는 콘크리트의 연속체 손상모델을 개발하였다. 개발된 손상모델을 유한요소해석 프로그램에 적용하여 1축 및 2축의 여러 조합응력을 받는 콘크리트 모형을 유한요소해석하였으며, 실험결과 또는 타 모델과의 비교로부터 손상모델의 타당성을 검증하였다.
내부공사 및 유지관리 기간 중 발생 가능한 충돌시나리오를 설정하여 갑문 및 교각의 충돌해석 및 손상도를 구조해석 하였다. 또한, 충돌해석은 재료비선형을 고려하여 시간이력해석을 수행하였으며 충돌해석에서 교각에 전달되는 충돌하중을 산정하여 구조해석한 후 손상도를 평가하였다.
태핑 검사법을 이용한 복합재료 구조물의 손상검사 과정을 수치해석을 이용하여 모사하였다. 타격체에 의한 태핑을 모사하기 위해 동적접촉 알고리듬을 이용한 유한요소법을 이용하였다. 손상의 유무를 판별하는데 사용되는 척도로서 타격체와 구조물의 접촉하중의 시간이력을 계산하였다. 손상이 없는 복합재료 평판과 층간 분리 손상이 있는 복합재료 평판에 대한 해석을 통하여 접촉특성의 변화를 고찰하였다. 또한 태핑 검사법의 민감도에 대한 해석도 수행하였다.
본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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