본 논문에서는 상사진동에서의 응답을 통해 구성된 모드유연도에 의해 추정되는 손상유발 변위를 이용하여 전당빌딩의 손상을 탐지하는 진동기반의 손상탐지 방법을 제시하였다. 이 방법은 전단빌딩의 층간변위를 활용하여 오직 손상이 존재할 때에만 발생하는 Damage-induced inter-story deflection (DI-ID)을 통해 손상탐지를 수행하는 방법이다. 구조물의 전체 자유도에 양의 전단력을 발생시킴으로써 층간변위를 분명히 파악할 수 있도록 하는 양전단력 탐색하중(Positive Shear Inspection Load)을 통해 DI-ID를 산정한다. 제안된 방법의 검증을 위해 5층의 전단빌딩 축소모형을 대상구조물로 선정하여 수치모의실험을 수행했다. 단일손상과 다중손상의 모사를 위해 1층과 3층의 휨강성을 각각 10% 씩 저감시켰고, 수치모의실험 결과, 단일손상과 다중손상 모두 정확히 손상발생 구역을 확인했다.
In this paper, vibration-based structural health monitoring methods that are suitable for caisson-type structures are examined by an experimental evaluation. To achieve the objective, four approaches are implemented. First, vibration-based structural health monitoring methods are selected to monitor the structural condition of caisson-type breakwaters. Second, a lab-scaled caisson structure is constructed to verify the selected monitoring methods. Third, the vibration characteristics are numerically analyzed using an FE model due to the change in the rubble mound condition. Finally, experimental vibration tests of the lab-scaled caisson structure are performed to monitor the vibration responses due to changes in rubble mound conditions and the performances of the selected methods are examined from the monitoring results.
본 논문에서는 교량의 상태감시 테스트베드 구축을 위한 한-미 국제공동연구의 현황 및 활동 내용들을 논하였다. 이 국제공동연구는 최첨단 센서와 구조건전도 모니터링 방법의 유용성 및 통합화하는데 그 목적을 두고 있다. 테스트베드 구축을 위해 가속도계과 동적 FBG 센서, 압전 센서 등과 같은 스마트 센서를 사용하였으며, 무선 데이터수집 시스템이 도입되었다. 교량 모니터링 기법으로는 압전 센서 및 EM센서로부터 취합된 데이터를 이용하여 국부손상검색을 수행하였으며, 가속도계, 동적 FBG센서 및 이미지 프로세싱을 이용하여 진동기반 전역손상검색을 수행하였다. 테스트베드 교량으로는 PC박스 거더교, 강상자형교, 강판형교, 사장교의 4가지 형식의 교량이 사용되었다. 테스트베드 교량에 최신 이동통신 인터넷 연결기술을 이용하여 교량에 설치된 센서로부터 취합된 데이터와 모니터링 시스템으로부터 교량의 상태를 실시간 감시할 수 있는 네트워크 시스템을 구축하였다. 이러한 원거리 이동통신시스템을 통하여 구조물의 건전성 평가결과를 실시간으로 전송 및 분석할 수 있도록 하였다.
A vibration-based damage-monitoring scheme is proposed that would generate an alarm showing the occurrence and location of damage under temperature-induced uncertainty conditions. Experiments on a model plate-girder bridge are described, for which a set of modal parameters was measured under uncertain temperature conditions. A damage-alarming model is formulated to statistically identify the occurrence of damage by recognizing the patterns of damage-driven changes in the natural frequencies of the test structure and by distinguishing temperature-induced off-limits. A damage index method based on the concept of modal strain energy is implemented in the test structure to predict the location of damage. In order to adjust for the temperature-induced changes in the natural frequencies that are used for damage detection, a set of empirical frequency correction formulas is analyzed from the relationship between the temperature and frequency ratio.
본 논문에서는 실물 콘크리트 거더 교량의 가속도 응답 신호를 이용하여 구조물의 상태변화를 경보한 후 그 위치 변화를 검색하는 2단계 구조건전성 모니터링 체계를 제시하였다. 먼저, 2경간 연속 콘크리트 거더 교량인 미호천교를 대상교량으로 선정하였으며, 볼링공을 이용한 강제진동 실험으로부터 동특성을 추출하였다. 다음으로, 미호천교의 2단계 구조건전성 모니터링 체계 구축을 위한 손상 발생 경보 및 손상 위치 검색 기법들을 선정하였다. 손상 경보 기법으로는 시간영역 특징을 이용하는 자기회귀모델과 주파수응답함수의 상관계수, 주파수응답비보증지수를 선정하였다. 손상 위치 검색 기법으로는 모드변형에너지기반 손상지수법을 선정하였다. 마지막으로, 덤프트럭을 이용한 정적 재하 실험을 통해 2단계 손상 모니터링 체계의 적합성을 검증하였다.
최근 건축물과 교량 등 사회기반시설물들의 노후화로 인해 변위센서, 가속도센서 등 첨단 기술을 이용한 구조물 안전관리 기법이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 일반적으로 구조물의 안전관리를 위한 구조 건전성 모니터링 기술은 IT와 계측센서 기반으로 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 기존 계측센서 기반의 구조 건전성 모니터링 시스템에 비해 보다 경제적이고 효과적인 방법으로 구조물의 변위와 고유진동수를 추정하여 손상도를 평가하는 영상 기반의 구조물 동특성 분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 디지털 카메라와 같은 영상장치를 이용하여 구조물의 영상을 촬영하고, 영상처리를 위해 주로 사용되고 있는 정규상호상관기법인 NCC연산을 통해 변위와 고유 진동수를 분석하고, 구조물의 손상전후의 주파수응답비를 비교분석하여 손상도를 판별하여 문제가 발생 시 관리자에게 경보하는 기능을 지원한다. 본 시스템은 기존의 구조물에 부착하거나 고정해서 사용하는 계측 센서에 비해 설치 및 이동이 간편하고, 시스템이 단순하여 경제적이며 활용성이 높은 장점이 있다.
본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
주요 시설물에 널리 이용되고 있는, 말단질량을 갖는 탄성지지 캔틸레버형 보의 구조적 안전성 확보를 위하여, 대표적 손상형태 중 하나인 균열의 발생 및 진전을 센서를 통하여 측정된 데이터를 이용하여 추정함으로써 건전성을 모니터링할 수 있는 기술개발이 필요하다. 균열탐지를 위하여 압전재료를 이용한 임피던스기법이 활발히 연구되고 있는데, 이러한 기존연구들은 주로 균열과 임피던스 신호와의 관련성을 손상지수를 이용하여 실험적으로 규명함으로써 손상을 추정하는 내용으로 판단된다. 본 연구는 말단질량을 갖는 탄성지지 캔틸레버형 보의 균열에 따른 임피던스 신호의 변화와 해석적으로 구한 균열보 고유주파수 변화의 상관성을 규명하기 위한 연구이다. 정확한 고유주파수 해석을 위하여 자유진동실험 결과를 이용하여 건전보에 대한 해석모델을 개선한 후, 캔틸레버형 보에 단계적으로 균열을 발생시키면서 임피던스 신호를 측정하고 이에 대한 손상지수를 제곱평균제곱근편차를 이용하여 구한다. 그 결과를 개선된 해석모델을 기반으로 산정한 균열보의 고유주파수와 비교함으로써 고유주파수와 임피던스 신호와의 상관관계를 규명한다. 실험적으로 구한 임피던스 손상지수와 해석적으로 구한 1차 및 2차 고유주파수의 손상전후 비율 간의 상관계수가 각각 0.924 및 0.928로써, 밀접한 상관관계를 가지는 것으로 알 수 있었는데, 이러한 상관성을 활용하면 임피던스기법 기반 손상추정의 결과로부터 구조물의 현재 상태에 대한 구조특성을 보다 정확히 평가할 수 있고, 해석모델을 이용하여 구조물의 거동을 효과적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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