• 제목/요약/키워드: 터널 변형

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충돌하중을 받는 이방향 비부착 프리스트레스트 콘크리트 패널부재의 충돌저항성능에 대한 실험적 거동 평가 (Experimental Evaluation of Bi-directionally Unbonded Prestressed Concrete Panel Impact-Resistance Behavior under Impact Loading)

  • 이나현;이상원;이승재;김장호
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제25권5호
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    • pp.485-496
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    • 2013
  • 2001년 9.11테러로 인한 미국 세계무역센터 및 미국 국방성 펜타곤이 붕괴된 이후, 전 세계적으로 충돌, 폭발 등의 극한하중에 의한 테러가 빈번하게 발생하고 있으며, 극한하중에 의한 구조물의 거동에 대한 사회적 불안감은 더욱 증가되고 있다. 그러나 지금까지의 사회기반시설구조물에는 폭발 및 충돌 등과 같은 극한하중에 대한 방호 및 방재개념을 설계에 고려하지 못하고 있는 실정이며, 원전격납건물, 가스탱크, 교량, 터널 등에 널리 사용되는 프리스트레스트 콘크리트 구조물에 대한 극한하중 연구는 전 세계적으로 미흡하다. 충돌과 같은 극한하중은 집약된 에너지의 급작스런 방출로 인한 높은 충돌압력을 형성하므로, 극한하중의 특성 및 전파 메커니즘을 이해하는 것이 필요하다. 그러므로 이 연구에서는 이방향 비부착 프리스트레스트 콘크리트 패널의 충돌저항성능을 비교검토하기 위하여, $1400mm{\times}1000mm{\times}300mm$의 철근콘크리트(RC), 프리스트레스 텐던으로만 보강된 콘크리트(PS), 프리스트레스 텐던과 철근으로 보강된 콘크리트(PSR, 일반적인 PSC) 시편을 제작하였다. 실험 조건에 맞춰 14 kN의 추를 10 m, 5 m, 4 m 높이에서 낙하하는 예비 실험과 3.5 m 높이의 본 실험으로 구성하여 충돌하중에 대한 프리스트레스트 콘크리트 구조물의 실험적 평가를 수행하였다. 또한, 충돌실험을 위한 기본적인 실험 구성 및 계측시스템을 구축하였다. 충돌 저항성능은 균열형상, 손상면적, 에너지 흡수, 처짐, 변형률, 가속도 등의 충돌에 의한 계측데이터를 이용한 거동분석 뿐만 아니라, 충돌 후 잔류구조성능 실험을 수행하여 이방향 비부착 프리스트레스트 콘크리트 패널의 충돌저항성능을 검토하였다. 본 실험은 향후 국내외 프리스트레스트 콘크리트에 대한 충돌 방호설계 및 충돌해석 등 관련 연구분야의 기초자료가 될 것이라고 판단되는 바이다.

포화유무에 따른 KURT 화강암의 균열손상 기준 및 수정 파괴인성 측정(Level II Method) (Evaluation of Stress Thresholds in Crack Development and Corrected Fracture Toughness of KURT Granite under Dry and Saturated Conditions)

  • 김진섭;홍창호;김건영
    • 터널과지하공간
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    • 제30권3호
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    • pp.256-269
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 KURT 화강암 시료의 포화유무에 따른 균열손상 기준과 파괴인성의 변화를 측정하는 것이다. 이를 위하여 일축압축시험을 이용한 소성체적변형률을 통해 KURT 화강암의 균열손상 기준을 도출하였다. 또한 암석의 파괴인성을 보다 신뢰성 있게 측정하기 위해 암석의 비선형적 변형에 대한 보정(Level II Method; ISRM, 1988) 을 통해 포화유무에 따른 KURT 화강암의 수정 파괴인성(corrected fracture toughness)을 측정하였다. 시험결과 건조시료의 평균 균열개시 응력(σci)과 균열손상 응력(σcd)은 91.1 MPa과 128.7 MPa이었으며, 포화시료의 평균 균열개시 응력(σci)과 균열손상 응력(σcd)은 58.2 MPa과 68.2 MPa이었다. 건조시료에 비해 포화시료의 균열개시 응력은 36% 감소하였으며 균열손상 응력은 건조시료 대비 47%나 감소되는 결과를 나타내었다. 균열손상 응력(σcd)이 상대적으로 더욱 감소하였음을 감안할 때 시료의 포화로 인해 더 낮은 응력조건에서 구조물에 대한 손상이 쉽게 발생할 수 있음을 알 수 있다. KURT 화강암의 비선형성을 고려한 수정 파괴인성은 0.811 MPa·m0.5이었으며 포화시료의 수정 파괴인성은 0.620 MPa·m0.5이었다. 즉 암석의 비선형성을 고려함으로써 파괴인성의 증가를 확인할 수 있었으며, 암석의 포화시 수정 파괴인성은 24% 감소하였다. 따라서 지하수 포화로 인해 암석 내 균열의 생성과 진전에 대한 저항성이 감소함을 알 수 있다.

벤토나이트 완충재에서의 기체 팽창 흐름 수치 모델링: DECOVALEX-2019 Task A (Numerical Modelling for the Dilation Flow of Gas in a Bentonite Buffer Material: DECOVALEX-2019 Task A)

  • 이재원;이창수;김건영
    • 터널과지하공간
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    • 제30권4호
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    • pp.382-393
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    • 2020
  • 고준위방사성폐기물을 처분하기 위한 심층처분시스템의 공학적 방벽은 처분 용기에서 방사성 핵종 누출이 발생하더라도 주변 암반으로의 누출 속도를 늦춰주는 역할을 수행해야하기 때문에 장기적으로 그 성능을 유지하여야 한다. 특히 벤토나이트 완충재와 같이 점토 물질을 다량 함유한 매질에서만 나타나는 기체 흐름 현상인 팽창 흐름은 벤토나이트 완충재의 장기 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이 현상을 명확히 규명하는 것이 매우 중요하다. 이에 따라 DECOVALEX-2019 Task A에서는 팽창 흐름에 대한 수리-역학적 메커니즘을 규명하고, 기체 이동 현상의 정량적 평가를 위한 새로운 수치 해석 기법 개발 및 검증을 수행하고자 진행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 기존의 전통적인 다공성 매질에서의 2상 유동 및 유효응력 개념을 고려한 역학 모델을 기반으로, 손상도 개념을 적용함으로써 매질의 변형에 의한 기체의 팽창 흐름을 모사할 수 있는 수리-역학적 상호작용을 고려한 해석 모델을 개발하였다. 또한 개발된 모델을 이용하여 1차원 및 3차원 기체 주입 시험 결과와의 비교를 통해 모델 검증 및 적용성 검토를 수행하였다. 수치 해석 결과 기체 압력에 의한 팽창 흐름으로 인한 갑작스러운 공극 수압, 응력, 기체 주입량 및 유출량 증가 현상을 확인할 수 있었지만, 개발된 해석 모델에서 수리-역학적 상호작용의 영향이 과소평가 되는 한계를 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 팽창 흐름에 대한 예비 모델을 제공하고 후속 연구의 발전된 모델을 개발하기 위한 기반을 제공한다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구에서 개발된 수리-역학적 상호작용을 고려한 수치 모델은 향후 실험실 및 현장 시험 결과 데이터 분석에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 실제 고준위방사성폐기물 심층처분시스템의 장기 성능평가에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

회전 경계박스 기능의 변형 FASTER R-CNN 딥러닝 알고리즘을 이용한 암석 CT 영상 내 자동 균열 탐지 (Automatic Fracture Detection in CT Scan Images of Rocks Using Modified Faster R-CNN Deep-Learning Algorithm with Rotated Bounding Box)

  • 추엔 팜;장리;염선;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제31권5호
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    • pp.374-384
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    • 2021
  • 본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.