유한요소모델 업데이팅은 계측에 의한 구조물의 실제 응답과 가장 가까운 응답을 내는 유한요소모델의 매개변수를 찾는 문제로 정의할 수 있다. 기존 연구에서는 실 구조물과 해석 모델의 응답의 오차를 최소화하는 최적화에 기반 한 방법이 개발되었다. 이 연구에서는 목표 모드 정보로부터 유한요소 모델의 매개변수를 직접 얻을 수 있는 역 고유치 문제를 구성하고 역 고유치 문제를 빠르고 정확하게 풀기 위한 깊은 신경망(Deep Neural Network)을 구성하는 방법을 제안한다. 개발한 방법의 적용 예로서 현수교의 역 고유치 함수를 모사하는 신경망을 이용한 동적 유한요소모델 업데이트를 보인다. 해석 결과 제시한 방법은 매우 높은 정확도로 목표 모드에 대응하는 매개변수를 찾아낼 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 적응적 h-유한요소 세분화에 의한 박스형 절판 구조물의 선형좌굴 유한요소해석법을 제안한다. 면내회전 자유도를 갖는 변절점 평판쉘유한요소를 사용하여 유한요소의 거동을 개선하고 6자유도를 갖는 다른 유한요소와의 자유도의 연결을 용이하게 한다. 이와 같이 개발된 평판쉘유한요소에 의하여 박스형 절판구조물의 정확한 구조해석이 가능한데, 변절점유한요소를 정식화함으로써 적응적 h-유한요소 세분화시에 발생하는 다른 패턴의 사각형 유한요소 세분화망의 연결을 용이하게 해결한다. 오차평가에 대한 개선된 응력장을 얻기 위하여 상위수렴 조각회복법을 적용한다. 이와 같이 상위수렴 조각회복법에 의한 개선된 응력장에 의하여 구성된 유한요소 세분화망을 이용하여 좌굴하중과 좌굴모드를 자동적으로 구할 수 있도록 한다.
본 연구에서는 삼각 요소망을 구성하는데 사용되는 기존의 Delaunay Triangulation 기법 외에 Advanced Front Technique 알고리즘을 적용하여 하천의 경계가 중요시되는 해석 모델에 적합한 삼각 요소망을 생성하고자 한다. Advanced Front Technique 알고리즘은 외부 경계를 따라 삼각 요소를 형성하기 시작하여 전체 해석 영역으로 요소를 채워가는 방법이다. 이 방법은 위에서 언급한 Delaunay Triangulation 기법의 단점인 해석 영역의 경계에서 요소의 형질이 좋지 못한 문제를 극복할 수 있을 뿐만 아니라, 미리 절점을 생성하지 않으므로 메모리를 절약하는 효과도 얻게 된다. Advanced Front Technique 알고리즘은 외부 경계의 노드(i)와 노드(i+1)을 Front로 하고, 이등변삼각형을 이루기 위해 해석 영역 내부의 적절한 위치에 새로운 절점(C)을 생성한다. 이렇게 Front와 새로운 절점(C)으로 이루어진 이등변 삼각형 요소가 생성된 후에, Front는 다음 Front로 전진하면서 점차 해석 영역의 내부로 삼각형 요소를 채우게 된다. 이와 같은 방법에 의해서 해석영역의 경계에서는 비교적 이등변 삼각형에 가까운 삼각 요소가 생성된다.
심층신경망 기반 하이브리드 유한요소해석을 위한 조인트 모델 방법 구축을 소개한다. 트렉터의 앞차축에서 다양한 체결 조건에 의해 유발되는 복잡한 거동 상태를 가지는 볼트와 베어링의 재료 모델을 심층신경망으로 대체했다. 볼트는 6자유도를 갖는 1차원 티모센코 빔 요소를 이용했고, 베어링은 3차원 솔리드 요소를 이용했다. 다양한 하중 조건을 바탕으로 유한요소해석을 한 뒤, 모든 요소에서 응력-변형률 데이터를 추출하고 텐서플로를 이용하여 학습시켰다. 신경망 기반 유한요소해석을 할 때 추출된 데이터를 바탕으로 학습된 심층신경망은 ABAQUS 서브루틴 안에 포함되어 현재 해석 증분의 응력을 예측하고 접선강도행렬을 계산할 수 있게 했다. 학습된 심층신경망 조인트 모델의 일반화 성능은 훈련에 사용되지 않은 새로운 하중 조건에서 해석하여 검증하였다. 최종적으로 이 방법을 이용하여 심층신경망 기반 앞차축 해석을 진행하고 응력장 분포를 검증했다. 또한, 실제 트렉터의 3점 굽힘 실험 결과와 비교하여 심층신경망 기반 해석의 타당성을 검토했다.
강화재의 복잡한 배열로 인하여 복합재 구조에 대한 유한요소 모델링은 상당히 까다로운 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 복합재 구조에 대하여 효율적으로 주기 격자망을 생성시킬 수 있는 기법을 제안한다. 먼저 육면체 유한요소로 구성된 규칙적인 격자망을 준비하고, 이를 복합재 내의 강화재에 대한 표면 정보에 맞추어 깎아낸다. 강화재와 기지재 사이에서 깎여진 육면체 유한요소는 임의의 절점과 면을 가질 수 있는 다면체 유한요소에 해당한다. 일관된 알고리즘을 이용하여 육면체 유한요소를 깎아내기 때문에 강화재와 기지재 사이의 요소는 자동적으로 적합한 형태로 구성된다. 또한 대표체적영역 내에서 강화재의 주기성을 추가적으로 고려하면, 대표체적영역에 대한 각각의 주기 경계 쌍에서 절점과 요소의 형태가 모두 일치하는 주기 격자망을 효율적으로 생성시킬 수 있다. 그러므로 별도의 처리 없이 대표체적영역에 주기 경계조건을 부여할 수 있다. 수치예제에서는 본 논문에서 제안한 기법의 효용성을 검증한다.
본 논문에서는 MLS기반 유한요소에 대한 현재 개발상황에 대한 개관과 향후 예상할 수 있는 응용분야에 대한 제안을 하였다. 이동최소제곱근사를 이용하여 형상함수를 생성하는 MLS기반 유한요소는, 요소의 경계에서 기존 유한요소의 성질-크로네커 델타 조건-을 가지면서도 기존 요소가 갖지 못했던 임의의 절점 추가가 자유롭다는 장점이 있어 다양한 변절점 요소로의 개발이 이루어져 왔다. 선형 또는 이차형상함수를 갖는 2차원 변절점요소 뿐 아니라, 균열선단과 균열면을 포함하고 있는 2차원 균열요소와 3차원에서의 제한적인 변절점요소 등이 개발되어 다양한 불연속성 문제에 적용 가능함이 입증되었다. 이러한 MLS기반 유한요소는 향후 2차원 변절점 3각요소, 2차원 삼각균열요소, 변절점 쉘요소, 균열 쉘요소, 마칭큐브알고리즘에 적합한 3차원 다면체요소로의 개발이 가능할 것으로 예상되며, 본 논문에서는 그 일례로 3차원 다면체요소를 이용한 대퇴골의 요소망 생성을 보였다.
본 연구에서는 반도체 문제의 유한요소 해석에 2단계 구조를 갖는 적응요소법을 적용함으로써 계산시 해의 발산을 제거하고 비교적 적은 요소망에서 보다 정확한 해를 얻을 수 있는 효과적인 해석방법을 제시하였다. 즉 반도체 전류 연속 방정식에서 유한요소 해가 발산하는 요인을 찾아 이를 제1단계 적응요소 분할에서 제거함으로써 해의 수렴성을 확보할 수 있었으며 전류의 연속성을 고려한 적응 분할을 제2단계에 설정함으로써 해의 정확도를 높일 수 있었다. 이 알고리즘을 GaAs MESFET모델에 적용한 결과, 주어진 초기치와 요소망에 대하여 최소한의 적응요소 분할을 추가함으로써 수렴성이 확보도었으며 전류의 불연속도가 현저하게 줄어 들었다. 그러므로 본 적응 유한요소법은 반도체 수치 해석에 효율적인 해석 방법임을 알 수 있었다.
엄밀한 지반-구조물 상호작용 해석을 위해서는 지반에 대한 묘사가 적절히 이루어져야 한다. 그러나 물성이 불연속적이거나 지층의 모양이 복잡할 때에는 유한요소망을 구성하는 것이 어려운데, 그 이유는 유한요소망이 지층의 모양을 정확히 나타내어야하기 때문이다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 본 연구에서는 지층의 불연속선을 따라 요소를 재배열하지 않고 엄밀하게 수치적분이 가능한 방법을 채용하였다. 그 결과로 정렬된 요소망을 그대로 이용하게 되어 강성행렬의 성질이 좋아지며, 해석 또한 신뢰성이 높아지게 되었다. 이 해석 방법을 이용하여 지진응답에 미지는 지층의 영향을 조사하였으며, 결과적으로 복잡하고 불연속적인 물성을 가지는 지층으로 이루어진 지반과 구조물의 상호작용을 해석하는 데에 쉽게 이용 될 수 있음을 보였다.
하천의 흐름해석 분야에서 모형이 요구하는 입력자료 중 하천단면은 매우 중요한 요소이다. 수치모형을 이용해서 자연하천의 2차원 흐름을 모의하고자 할 때 정확한 계산치를 얻기 위해서는 실제 하천단면의 하상을 정확하게 반영하여야 한다. 그러나 하천단면의 하상을 실제 상태의 모습 그대로 반영하는 것은 거의 불가능하다. 본 연구에서는 현재 실무에서 사용하는 하천측량 자료인 HEC단면과 ArcView를 연계하여 등간격 하도단면을 생성하고 유한요소망을 구축하는 방법을 제안하였다. 연구 대상지역은 한강 본류 구간과 낙동강 본류 구간을 선정하였고 등간격 하도단면 구축결과 실측 단면자료와 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구에서 제안한 등간격 하도단면을 이용하면 2차원 흐름해석 및 수질해석을 위한 양질의 유한요소망을 구축하여 유한요소해석 등에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
이 논문에서는 공용중인 구조물의 상시 계측 자료를 사용한 온라인 유한요소 모델 업데이트 방법을 제안한다. 일반적인 최적화 방법에 기반한 기존의 방법은 최적해를 찾기까지 반복적으로 고유치 해석을 수행해야 하므로 상시 업데이트에 사용하기에는 효과적이지 못하다. 제안하는 방법은 별도의 오프라인 작업이나 사용자의 개입이 없이 자동화된 과정으로 계측과 동시에 온라인 유한요소모델 업데이트를 수행할 수 있는 새로운 방법이다. 자동화된 Cov-SSI 알고리즘을 통해 구조물의 진동 계측 신호로부터 고유진동수 및 모드 형상을 식별하고, 이를 다시 역 고유치 신경망에 입력하여 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델의 파라미터를 추정한다. 풍하중을 받는 20층 전단 빌딩 구조 모형에 대한 수치예제를 통해 제시한 방법이 자동으로 연속적인 유한요소모델 업데이트를 할 수 있었음을 확인하였다. 또한, 계측 도중 구조물의 특성이 변화하는 시나리오에 대한 예제에서 구조물의 변화가 일어나는 시점과 변화 후 변동된 구조 모델 파라미터 값을 성공적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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