물-결합재비 0.4이하의 고성능 콘크리트 수축 변형을 파악하기 위해 전체 수축을 수분의 외부이동에 의한 건조수축과 수분의 내부소모에 의한 자기수축으로 분리한 후, 자기건조에 의한 상대습도 변화와 변형률의 관계를 묘사하기 위하여 계면역학적 접근법에 의한 습도-변형률 관계를 설정하였다. 이에 대한 검증을 위해 자기수축 시험체에서의 습도-수축 측정을 수행하였으며, 기존 연구 모델인 Tazawa, CEB-FIP 모델에 비하여 측정값과 가장 유사한 결과를 나타내어 본 연구에서의 자기수축모델은 자기건조에 따른 자기수축은 선형성을 나타내는 수분의 외부이동에 의한 수축과는 달리 지수적 관계를 갖는 특성과 초기재령에서의 급속한 자기수축 발현 특성을 적절히 묘사하고 있음을 알 수 있었다. 이 후 본 연구의 수분이동-수축 모델을 반영하여 온도, 수분이동, 변형률 해석의 다중물리 모델 해석과 모형시험체 측정을 수행한 결과 매우 유사한 값을 나타내어 본 연구를 통해 측정된 수분의 내부소모에 의한 습도와 수축변형률을 고려한 다중물리모델은 타당할 것으로 판단된다.
이 연구에서는 콘크리트 초기재령시의 역학적 특성을 분석하고 수화반응 및 발열반응으로 인한 콘크리트 내부에서 발생하는 온도 및 상대습도의 변화에 대한 분석을 실시하고자 하였다. 세 가지의 다른 단위시멘트량을 실험변수로 하였으며, 타설 직후부터 콘크리트 내부의 온도 및 상대습도의 변화 계측하기 위하여 새로운 계측시스템을 개발하였다. 단위시멘트량에 압축, 인장 및 휨강도의 변화는 크지 않았으며, 재령 7일 이후에는 증가가 많지 않았다. 각 측정부위별 최고 온도는 타설 후 약 11시간 정도 경과시에 발생되었으며 이후 점차 온도가 낮아지다가 양생 1일 경과 후 거푸집 탈형 이후부터 온도가 하강하기 시작했다. 각 측정부위별, 온도감소 분석 결과, 콘크리트 구조물의 위치 및 노출조건에 따라 온도의 변화가 굉장히 다른 것으로 분석되었으며, 초기재령에서 콘크리트 내부의 상대습도의 변화는 수화반응에 영향을 미치는 단위시멘트량 보다는 외부에 노출된 상태가 더 큰 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다.
MX80 벤토나이트 펠렛에서의 열-수리-역학적 복합거동 특성을 파악하고자 TOUGH2-FLAC3D 시뮬레이터를 이용하여 스페인 CIEMAT에서 수행된 컬럼 시험에 대한 수치해석을 수행하였다. 수치해석에서는 실험실에서 사용된 것과 동일한 히터 파워와 물 주입압을 경계조건으로 설정하고 해석을 수행하였다. 사용된 열-수리 모델이 벤토나이트 펠렛의 복합거동 예측에 적용하기 적합한지 판단하기 위해 가열과 물 주입에 의한 벤토나이트 펠렛에서의 온도와 상대습도 변화를 시간 경과에 따라 잘 예측할 수 있는 지를 살펴보았다. 계산된 결과가 계측된 온도와 상대습도 변화 경향을 적절하게 재현 할 수 있었기 때문에 사용된 열-수리 모델은 벤토나이트 펠렛의 열-수리 복합거동을 예측하고 재현하기에 적절한 것으로 판단된다. 하지만, 물 주입 이후의 계산된 응력변화가 상대적으로 작고 느리게 변화되는 것으로 보아 사용된 탄성모델과 스웰링 모델에 한계점이 존재하는 것으로 보이며, 사용된 두 역학 모델로 완충재의 복잡한 열-수리-역학적 복합거동을 현실적으로 재현하기에 부족한 것으로 판단된다.
탄소나노튜브 및 탄소나노섬유/에폭시 복합재료의 비파괴 손상감지능 및 응력전달 메카니즘이 전기-미세기계적 실험법을 통하여 조사되었다. 전기-미세기계적 실험법은 균일한 반복하중 하에서 전기저항을 측정함으로써 탄소나노복합재료의 감지반응을 평가하는 것이다. 큰 탄소섬유 부피 분율이 있는 복합재료가 에폭시 자체나 작은 부피 분율에 비하여 매우 큰 인장강도 특성을 보여주었다. 탄소나노섬유 복합재료는 제한된 온도범위 내에서 습도 감지능을 보여주었다. 형상비가 작은 탄소나노섬유 복합재료는 많이 첨가된 부피량에 기인하여 보다 큰 겉보기 탄성계수를 보여 주었다. 열처리된 전기 방사된 PVDF 나노섬유는 증대된 결정화에 기인하여 미처리의 경우보다 큰 기계적 특성을 보여 주었으며, 그 반면에 응력 감지능은 열처리의 경우에 감소를 보여 주었다. 전기 방사된 나노섬유는 또한 응력전달 뿐만 아니라 습도 및 온도에 대한 감지능도 나타내었다. 탄소나노튜브. 탄소나노섬유 및 전기 방사된 PVDF 나노섬유는 나노복합재료의 다기능에 응용할 수 있을 것이다.
When the steam is used as working fluid in fluid machinery, different from other gases as air, phase transition (steam condensation) can occur and it affects not only the flow fields, but also machine performance & efficiency. Therefore, considering phase transition phenomena in CFD calculation is required to achieve accurate prediction of steam flow and non-equilibrium wet-steam model is needed to simulate realistic steam condensing flow. In this research, non-equilibrium wet-steam model is implemented on in-house code(T-Flow), the flow fields including phase transition phenomena in convergent-divergent nozzle are studied and compared to results of advance researches.
건조공정 중인 다공성 물질의 물성은 재료의 비균질성 즉 전위, 입자, 입계, 균열, 기공과 같은 미시적인 결함 인자들의 영향을 받는다. 따라서 다공성 물질의 건조공정을 전산 시뮬레이션하기 위해서는 연속체 스케일과 원자 스케일해석 그리고 스케일별 해석 한계 극복이 요구된다. 본 연구에서는 분자동역학 시뮬레이션으로 계산한 나노스케일 물성를 연속체 스케일 해석에 연계하는 계층적 멀티스케일 시스템을 구축하고, 다공성 세라믹 애자의 건조공정을 전산 시뮬레이션 하였다. 해석 결과, 온도, 습도, 변형률 그리고 응력 분포를 기존의 결과들과 비교하여 검증하였다.
최근 친환경 재료와 구조물에 대한 관심이 증대되면서 친환경 재료인 황토에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 황토는 건설 및 마감 재료로 사용된 전통적인 친환경 건설 재료 중의 하나이다. 황토는 높은 축열성, 습도 조절 능력, 자정력, 탈취 및 항균성능, 인체에 유익한 다량의 원적외선이 방사되는 점 등 건설 재료로서 많은 장점을 갖고 있다. 그러나, 황토는 낮은 강도특성과 건조수축 균열 특성 때문에 현대 건설에 사용되지 않고 있는 실정이다. 최근 연구자들의 연구결과에 따르면, 황토는 플라이 애쉬나 포졸란 같은 천연 포졸란 재료로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 황토와 슬래그, 재생 PET 섬유가 혼입된 콘크리트의 역학적 성질과 구조적인 휨 거동 실험을 수행하였다. 실험 결과 황토콘크리트의 압축강도와 탄성계수는 기준 시멘트 콘크리트 시편보다 상대적으로 낮게 평가되었으며, 철근 콘크리트 보의 휨 거동은 거의 유사하게 나타났다.
다공성 물질을 건조하거나 습한 환경에 노출시키면 열과 수분이 외부로 전달된다. 열 및 수분 전달로 인한 은도 및 습도의 변화는 물질 체적을 변화시켜 습열 응력을 유발시킨다 즉 다공성 제품의 품질은 외양뿐만 아니라 건조 공정 시의 온도, 수분함유량, 응력, 변형률 등의 공정변수에 크게 영향을 받는다. 최근까지도 다공성 물질의 생산 공정은 다수의 공정변수를 갖는 복합공정이기 때문에 이들의 영향을 정량적으로 평가하는 것은 매우 까다로워 현장 경험에 기초한 기술자의 노하우에 의존해 왔다.(중략)
Horton 지수는 유역에 대한 수문순환의 특성을 정량화하는 지수로서 유역의 습윤량과 기화량의 비로 산출된다. 습윤량과 기화량은 토양 수분과 밀접한 관계를 가지므로 추계학적 거동에 따른 토양수분의 동역학모형을 파악하여 Horton 지수를 산출할 수 있다. 본 연구에서는 추계학적인 토양수분수지 모형을 이용하여 서울, 부산, 대구, 제주 지역을 대상으로 30년간 일 기상자료(강우량, 일 평균기온, 풍속, 상대습도, 일조시간)을 이용하여 Horton 지수를 각각 산출하였으며 Horton 지수에 대한 변동성 분석을 실시하였다. 분석 결과, 모든 대상 유역에서 기후의 계절성에 의하여 Horton 지수가 작아짐을 확인할 수 있었다. 하지만 습윤한 기후를 가진 서울과 건조한 기후를 가진 대구에서는 각각 연 강우량이 많거나 연 강우량이 적은 해에 Horton 지수에 미치는 기후의 계절성의 영향력이 줄어듦을 살펴볼 수 있었다.
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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