염해에 따라 발생하는 보수시기와 보수로 유지되는 내구수명은 보수비용 평가에 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 사용하는 결정론적 보수비용 평가는 사용기간의 연장에 따라 계단식으로 증가하게 되며, 보수로 인해 변동되는 내구수명의 변화를 고려하지 못한다. 본 연구에서는 확률론적인 보수시기 및 비용을 평가하기 위해, 염해에 노출된 콘크리트 교각을 선정하였다. 두 가지 배합과 염화물에 노출된 외부 환경조건을 고려하여 염화물 거동을 평가하였으며, 도출된 내구수명과 수명에 대한 확률변수를 변화시키면서 보수시기 및 비용 변화를 분석하였다. 변동계수의 변화에 따른 보수회수는 큰 차이가 발생하지 않았으나, 초기의 내구수명 연장이 구조물의 보수시기 및 비용에 큰 영향을 미치고 있었다. 또한 확률론적 보수비용 산정 모델은 결정론적 모델과 다르게 연속적인 보수비용이 평가되므로 목표내구수명에 따라 보수회수를 감소시킬 수 있는 효과적인 기법임을 규명되었다.
For reasonable fatigue design and estimation of fatigue durability considered fatigue strength and stiffness of the automotive body structure, many fatigue data must be insured according to the shapes, materials, and welding conditions of the spot welded lap joints. However, because it is actually difficult problem, there is need to establish a new method to be able to predict its fatigue life without any additional fatigue tests. Therefore, In order to improve such problems, in this study, the maximum stress function presenting the $\delta\sigma_{1max}―\delta P$ relation was defined form the relation between $\delta\sigma_{1max}-N_f$ and ${\delta}P-N_f$. By using the fatigue data on the IB type spot-welded lap joints previously obtained from the fatigue test results, fatigue life of the spot-welded lap joint previously obtained from the fatigue test results, fatigue life of the spot-welded lap joint having a certain dimension was tried to predict without any additional fatigue tests. And, its result was verified by ${\delta}P-$N_f$ curves. Obtained conclusion are as follows, 1) a maximum stress function considered the relation of the maximum principal stress, fatigue load, and the effects of geometrical factors of the IB type spot-welded lap joint was suggested. 2) the fatigue life predicted by the maximum principal stress function and the relation of $\delta\sigma_{1max}-N_f$ was well agreed with the fatigue life obtained through the actual fatigue test result. 3) the fatigue life of the IB type spot-welded lap joint having a certain dimension is able to be predicted without any additional fatigue tests from the fatigue life prediction method by the maximum principal stress function.
전동차의 사용내구년한은 도시철도법에 의해 25년으로 되어있다. 그 사용제한에 의해 전동차 성능이 양호해도 사용연장을 위해서는 정밀안전진단을 받아야 한다. 사용내구연한의 연장은 내구년한 만료일의 다음 날부터 15년의 범위에서 정밀진단자가 인정하는 기간까지로 규정되어있다. 서울메트로 전동차의 일부가 25년간의 법정 사용내구년한을 채우고 1996년과 2008년에 신형전동차로 교체되었다. 교체된VVVF제어 신형전동차는 구형전동차에 비해서 안전성 유지보수성 내구성이 향상되어 그 성능에 알맞은 내구년한 설정이 필요하다. 본 논문에서는 LCC분석을 통하여 적정한 전동차의 경제적내구년한을 산출하였다. 25년부터 유지보수비용가중치 10%를 고려할 때에는 41년, 고려하지 않을 때에는 46년의 결과가 얻어졌다.
최근 전력 전송을 위해 지하에 건설되는 전력구 구조물이 증가함에 따라, 이러한 구조물의 수명 연장은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 현재까지의 현장 및 실험결과들은 콘크리트 내부의 철근이 콘크리트 피복의 탄산화 현상에 의해 부식될 수 있음을 보이고 있으며, 이러한 탄산화에 의한 철근의 부식은 구조물 주변의 높은 이산화탄소 농도에 의해 빈번히 발생할 가능성을 내포하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실제 전력구 현장에서의 철근 깊이와 탄산화 깊이를 측정한 결과를 바탕으로 우리나라의 전력구 콘크리트 구조물에 대한 탄산화 위험도를 평가하였다. 현장 데이터를 기반으로 철근 주변에서의 탄산화에 의한 전력구의 사용수명을 평가하였으며, 이를 위해 확률론적 방법인 몬테카를로 기법을 적용하였다. 또한 균열을 유발한 시험체에 대한 탄산화 촉진 실험을 수행하여, 그 실험결과를 바탕으로 균열을 고려한 경우의 전력구의 사용수명을 수치적으로 평가하고 분석하였다.
콘크리트 구조물의 내구수명평가는 주로 해석 변수의 변동성을 고려하지 않은 결정론적 방법과 변동성을 고려한 확률론적 방법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 해안으로부터의 거리와 높이에 따른 내구수명 평가를 위해 일본토목학회에서 제안한 해안으로부터 거리에 따른 표면염화물량과 실태조사를 통한 높이에 따른 표면염화물량을 적용하였다. Fick's $2^{nd}$ Law에 기반을 둔 Life-365를 이용한 결정론적 방법과 MCS을 이용한 확률론적 방법을 수행하여 내구수명을 평가하였다. 평가결과 확률론적 방법이 결정론적 방법보다 낮은 내구수명이 평가되었으며, 이는 기존에 연구된 확산계수, 피복두께, 표면염화물량 등의 변동계수뿐 아니라 낮은 목표내구적 파괴확률을 설정하였기 때문이다. 결정론적 방법에서는 해안가 250m 이내에서는 높이 60m 이상에서, 500m에서는 염해에 의한 피해를 고려하지 않아도 되는 것으로 평가되었다. 또한 확률론적인 방법에서는 전 구간에서 60m 이상의 지역, 250m 이내에서는 40m 이상의 구조물은 염해에 대하여 안전한 것으로 평가되었다.
이 연구에서는 해양 콘크리트의 균열저항성 및 내구성을 향상시킨 고성능 해양 콘크리트 개발 연구의 일환으로 광물질 혼화재를 혼입한 콘크리트의 강도, 수화발열 특성 및 염해저항성에 대한 해석적 평가를 실시하였다. 고로슬래그와 플라이애시를 광물질 혼화재로 검토하였으며, 고로슬래그 치환율은 70%까지 플라이애시 치환율은 40%까지 검토하였다. 해석검토 결과, 고로슬래그 및 플라이애시 치환은 모두 압축강도를 크게 저하시키는 결과를 보였으며, 수화발열 특성에서는 고로슬래그는 영향이 적은 반면, 플라이애시는 수화발열량 저감에 크게 효과가 있는 것으로 나타났다. 염소이온 침투 특성에서는 고로슬래그는 침투저항성을 증대시키는 반면, 플라이애시는 저하시키는 경향을 보였다. 해석적 평가를 통해 수화열과 염해내구성을 동시에 고려할 경우, 적절한 양의 고로슬래그와 플라이애시를 함께 사용한 3성분계 시멘트 배합 구성이 효과적일 것으로 판단된다.
본 연구에서는 남해안에 건설된 사용기간이 5~34년의 해상 콘크리트 교량의 염화물이온농도에 대한 실측데이터로부터 표면염화물이온농도를 추정하고, 기존에 제시된 시방서와 타 연구결과에서 제시한 값들의 타당성을 평가하였다. 그리고 해상 콘크리트 교량의 염해방지도장의 유무, 염화물이온농도, 탄산화 깊이 및 콘크리트 압축강도의 상관관계를 도출하여 상호 작용을 평가하였다. 연구결과에 의하면, 표면염화물이온농도는 간만대에서 KCI 2009, 물보라지역과 해상대기중에서 Cheong et al.(2005)의 제안한 값이 타당한 것으로 판단된다. 또한, 해상 콘크리트 교량의 염해방지도장은 염화물이온의 침투, 탄산화 깊이 및 압축강도 저하 대한 방지효과가 있음을 알 수 있었다. 콘크리트의 압축 강도는 탄산화 깊이와 염화물이온농도의 증가에 따라 감소하였다.
Natural pozzolans are used as additives in cement to develop more durable and high-performance concrete. Pozzolanic activity index (PAI) is important for assessing the performance of a pozzolan as a binding material and has an important effect on the compressive strength, permeability, and chemical durability of concrete mixtures. However, the determining of the 28 days (short term) and 90 days (long term) PAI of concrete mixtures is a time-consuming process. In this study, to reduce extensive experimental work, it is aimed to predict the short term and long term PAIs as a function of the chemical compositions of various natural pozzolans. For this purpose, the chemical compositions of various natural pozzolans from Central Anatolia were determined with X-ray fluorescence spectroscopy. The mortar samples were prepared with the natural pozzolans and then, the short term and the long term PAIs were calculated based on compressive strength method. The effect of the natural pozzolans' chemical compositions on the short term and the long term PAIs were evaluated and the PAIs were predicted by using multiple linear regression (MLR) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model. The prediction model results show that both reactive SiO2 and SiO2+Al2O3+Fe2O3 contents are the most effective parameters on PAI. According to the performance of prediction models determined with metrics such as root mean squared error (RMSE) and coefficient of correlation (R2), ANFIS models are more feasible than the multiple regression model in predicting the 28 days and 90 days pozzolanic activity. Estimation of PAIs based on the chemical component of natural pozzolana with high-performance prediction models is going to make an important contribution to material engineering applications in terms of selection of favorable natural pozzolana and saving time from tedious test processes.
Insulating glass units (IGUs) have been widely used in buildings in recent years due to their superior thermal insulation performance. However, because of the panel reciprocating motion and fatigue deterioration of sealants under long-term wind loads, many IGUs have the problem of early failure of watertight properties in real usage. This study aimed to propose a statistical method for wind-induced deflection of IGU panels during the whole life service period, for further precise analysis of the accumulated fatigue damage at the sealed part of the edge bond. By the estimation of the wind occurrence regularity based on wind pressure return period, the events of each wind speed interval during the whole life were obtained for the IGUs at 50m height in Beijing, which are in good agreement with the measured data. Also, the wind-induced deflection analysis method of IGUs based on the formula of airspace coefficient was proposed and verified as an improvement of the original stiffness distribution method with the average relative error compared to the test being about 3% or less. Combining the two methods above, the deformation of the outer and inner panes under wind loads during 30 years was precisely calculated, and the deflection and stress state at selected locations were obtained finally. The results show that the compression displacement at the secondary sealant under the maximum wind pressure is close to 0.3mm (strain 2.5%), and the IGUs are in tens of thousands of times the low amplitude tensile-compression cycle and several times to dozens of times the relatively high amplitude tensile-compression cycle environment. The approach proposed in this paper provides a basis for subsequent studies on the durability of IGUs and the wind-resistant behaviors of curtain wall structures.
Bonding carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) laminates have been extensively employed in the restoration of steel constructions. In addition to the mechanical properties of the CFRP, the bond strength (PU) between the CFRP and steel is often important in the eventual strengthened performance. Nonetheless, the bond behavior of the CFRP-steel (CS) interface is exceedingly complicated, with multiple failure causes, giving the PU challenging to forecast, and the CFRP-enhanced steel structure is unsteady. In just this case, appropriate methods were established by hybridized Random Forests (RF) and support vector regression (SVR) approaches on assembled CS single-shear experiment data to foresee the PU of CS, in which a recently established optimization algorithm named Aquila optimizer (AO) was used to tune the RF and SVR hyperparameters. In summary, the practical novelty of the article lies in its development of a reliable and efficient method for predicting bond strength at the CS interface, which has significant implications for structural rehabilitation, design optimization, risk mitigation, cost savings, and decision support in engineering practice. Moreover, the Fourier Amplitude Sensitivity Test was performed to depict each parameter's impact on the target. The order of parameter importance was tc> Lc > EA > tA > Ec > bc > fc > fA from largest to smallest by 0.9345 > 0.8562 > 0.79354 > 0.7289 > 0.6531 > 0.5718 > 0.4307 > 0.3657. In three training, testing, and all data phases, the superiority of AO - RF with respect to AO - SVR and MARS was obvious. In the training stage, the values of R2 and VAF were slightly similar with a tiny superiority of AO - RF compared to AO - SVR with R2 equal to 0.9977 and VAF equal to 99.772, but large differences with results of MARS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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