• 콘크리트학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.803-810
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• 2007

FRP 합성재료로 구속된 콘크리트의 응력-변형률 응답을 합리적으로 예측할 수 있는 해석 모델이 제시되었다. 제안된 모델은 하중이 증가함에 따라 점진적으로 발생하는 미세균열에 의한 부피팽창이 미세 재료 구조의 손상을 나타내는 중요한 척도이며, 이에 손상 정도에 따라 하중 지지 능력을 일관되게 산정할 수 있다는 기본 개념에 근거한다. 이를 위하여 제안 모델은 면적 변형률 및 공극의 함수로 표시된 탄성계수, 팽창 콘크리트와 구속 매체의 상호작용을 나타내는 에너지 평형식, 변화하는 구속력 및 점증 계산 논리를 포함한다. 따라서 실험으로부터 유도된 팽창비 관계식으로부터 횡방향 혹은 부피팽창변형률을 산정하는 기존의 해석 모델과는 달리 역학적 거동 및 에너지 평형식으로부터 연속적으로 변화하는 횡방향 변형률을 산정한다. 구속된 콘크리트의 전체 응답을 예측할 수 있는 기존의 여러 해석 모델에 대하여 검토하였으며, 특히 부피 팽창을 고려하는 방법에 초점을 맞추어 토의하였다. 제안된 모델 및 기존 Samaan의 2선식 모델을 사용하여 실험 결과를 예측한 결과, 만족할 만한 범위 내에서 일치를 나타냈으나, Samaan의 2선식 모델은 부피 팽창 거동을 위하여 단지 초기 포아송비와 최종 수렴 팽창변화율 만을 고려하기 때문에 횡방향 변형률 응답을 예측하는 데는 한계가 있는 것으로 판단된다. 제안된 모델은 역학적 거동에 근거하여 다양한 관련 응답을 산정하므로 다른 분야에도 쉽게 적용할 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권8호
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• pp.107-116
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• 2005

토목섬유로 보강된 성토사면의 안정해석시, 소요 보강재의 인장력은 토압이론에 근거하여 하나 또는 두개의 직선으로 가정된 활동면에 대하여 평형을 유지하기 위하여 필요한 보강재 인장력의 합으로부터 얻을 수 있으며, 각 층별 보강재의 인장력은 삼각형분포 또는 직사각형 분포로 가정한다. 그러나, 실제 토목섬유로 보강된 사면에 대한 현장계측결과에 및 모형실험 결과에 의하면, 보강 성토사면에서 보강재 최대인장력은 사면의 최하단에서 발생하는 것이아니라 사면내의 어느 높이에서 발생한다. 보강토체의 가상파괴면은 일반적으로 각 층의 보강재에서 최대인장력이 발생하는 위치를 연결한 선이며, 이 때 보강재의 인장력은 가상파괴면상의 응력상태와 밀접한 관련이 있다. 따라서 본 연구에서는 사면안정해석으로부터 얻은 가상활동면상의 법선응력의 분포로부터 각 층별 보강재의 인장력을 평가 할 수 있는 방법을 제안하고, 토목섬유 보강 성토사면에 대한 현장계측 사례에 대한 해석을 통하여 그 적용성을 검토 하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 보강사면 설계법 보다 더 현장계측 데이터에 근접하는 각 층별 보강재 인장력을 제공해주는 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.185-192
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• 2023

본 연구에서는 KBC2022의 풍직각방향 변동풍하중 스펙트럼을 이용하여 풍직각방향 풍하중을 생성하고 생성된 풍직각방향 풍하중이 작용하는 구조물의 비탄성 동적거동을 해석하는 프로그램을 개발하고자 한다. 풍응답은 일차 모드가 탁월하고 소성화에 의한 진동의 변화는 작고, 풍방향 진동과 풍직각방향 진동은 독립적이며, 비틀림 진동의 영향은 작다고 가정한다. 적용 구조물을 수평방향의 단자유도 모델로 가정하고, 구조물의 질량을 집중질량으로 치환하여 상부에 작용시킨다. 비탄성 해석을 위한 이력모델은 이선형 모델을 적용한다. 강성비(𝛼)와 항복점비(𝛽)를 변수로 비탄성 동적응답을 분석한 결과 강성비가 일정한 경우에 항복점비가 증가할수록 최대변위비는 감소하다가 최소값을 나타내고 증가하는 것으로 나타났다. 강성비가 0.5이상인 경우 최대변위비가 1이하가 되는 항복점비가 존재하며, 이는 비탄성 내풍설계시 비탄성 거동을 허용하더라도 탄성설계된 건물보다 최대 변형이 감소함을 나타낸다.