• Computers and Concrete
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• 제32권5호
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• pp.439-454
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• 2023

In this article, the surface stress effects on the buckling analysis of the annular sandwich plate is developed. The proposed plate is composed of two face layers made of carbon nanotubes (CNT) reinforced composite with assuming of fully bonded to functionally graded porous core. The generalized rule of the mixture is employed to predict the mechanical properties of the microcomposite sandwich plate. The derived potentials energy based on higher order shear deformation theory (HSDT) and modified couple stress theory (MCST) is solved by employing the Ritz method. An exact analytical solution is presented to calculate the critical buckling loads of the annular sandwich plate. The predicted results are validated by carrying out the comparison studies for the buckling analysis of annular plates with those obtained by other analytical and finite element methods. The effects of various parameters such as material length scale parameter, core thickness to total thickness ratio (hc/h), surface elastic constants based on surface stress effect, various boundary condition and porosity distributions, size of the internal pores (e0), Skempton coefficient and elastic foundation on the critical buckling load have been studied. The results can be served as benchmark data for future works and also in the design of materials science, injunction high-pressure micropipe connections, nanotechnology, and smart systems.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
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• pp.51-52
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• 2023

Recently, heat island and dry island phenomena occur frequently due to land surface development and excessive energy consumption in urban areas. As a result, the surface temperature of the building and the entire temperature of its surroundings are increased, and as a result, the durability of the building is rapidly deteriorated. In order to suppress these causes, a method of maintaining the temperature of road heating wires was implemented as a temporary measure, but this did not predict climate change. Therefore, this study is a method to measure the compressive strength, density, and thermal conductivity of light weight concrete using waste glass foam beads. After fabricating a simple chamber, the temperature and humidity of the inside and outside were measured with an Arduino device in consideration of external factors. Therefore, if waste glass foam beads made through proper mixing are constructed in the urban center, the quality of the urban can be improved.

• 복합신소재구조학회 논문집
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• 제2권4호
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• pp.1-10
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• 2011

본 연구는 각 연결부에 대한 수치 해석을 통하여 강재-콘크리트 합성 프레임 구조물의 성능을 조사하였다. 본 연구의 혁신적인 측면은 강재 보와 CFT 기둥의 연결부 사용과 저탄소강과 형상 기억 합금 구성요소의 조합을 활용하는데 있다. 이러한 새로운 연결부의 목적은 지진 후 건물의 손상과 잔류 흐름을 줄이기 위해 고탄성 형상기억합금 인장부에서 발생하는 교정 작용과 저탄소강의 우수한 에너지 분산 능력을 활용하는 것이다. 연결부의 핀, 전체적인 고정 또는 부분 구속으로 모델링을 할 수 없기 때문에 이러한 구조물들의 해석과 설계는 복잡하여 PR-CFT 연결부의 전체적인 거동을 알기 위한 수치해석을 위해 정교한 3차원 솔리드 요소로 구성된 유한해석 모델을 개발하였다. 이러한 유한요소 해석으로 얻은 결과를 바탕으로 스프링 요소를 이용하여 간단한 연결부 모델링을 공식화 시켰다. 반복 하중을 가하여 전체 프레임 구조물의 거동을 확인하였고 3D 유한요소 해석을 통하여 단순 거동을 비교하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.83-91
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• 2021

본 연구에서는 기존 철근콘크리트 (R/C) 구조체와 내진보강 부재의 접합부의 성능을 향상시키기 위해서 접합부에 탄성패드를 가지는 새로운 H형강 철골프레임 내부접합형 내진보강공법 (H-section Steel Frame with Elastic Pad, HSFEP)을 제안하였다. HSFEP 시스템은 필요 내진보강량 산정이 간편한 내력향상형 보강공법으로서, 전단파괴가 발생할 가능성이 매우 높은 비내진상세를 가지는 중·저층 R/C 건축물에 적합한 공법이다. 본 연구에서 제안한 HSFEP 내진보강공법의 유용성을 검증하기 위하여 비내진상세를 가지는 국내 R/C 건축물을 바탕으로 실물 2층 골조 실험체를 제작하여 유사동적실험을 수행하여 최대지진응답 하중 및 변위, 지진피해정도를 중심으로 내진보강효과를 검토하였다. 실험결과 본 연구에서 개발한 HSFEP 내부접합형 내진보강법은 접합부성능이 개선되었으며, 효과적으로 수평극한내력을 증진시킴과 동시에 대지진 입력 시에도 지진응답변위를 매우 효과적으로 억제시켰다.

• 국제학술발표논문집
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• The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1321-1321
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• 2024

Concrete arch dams, unlike conventional concrete gravity dams, have thin arch-shaped cross sections and must be designed considering a three-dimensional shape. In particular, double-curvature arch dams, which have arch-shaped vertical and horizontal sections, require careful consideration during design due to their unique shape. Although stress analysis is complex, and various factors need to be considered during the design, these dams offer economic advantages as they require less material. Consequently, numerous double-curvature arch dams have been constructed worldwide, and ongoing research focuses on optimizing their shapes. In this study, an efficient optimization algorithm was developed for the shape optimization of concrete arch dams with double-curvature using genetic algorithms and improved population initializing technique. The developed technique utilized domain knowledge in the field of arch dams to generate an excellent initial population. To assess the relevance of domain knowledge, an investigation was conducted on the accumulated knowledge and empirical formulas from literature. Two pieces of domain knowledge can be gleaned from the iterative structural design experiences associated with arch dams. First, it concerns the thickness of the central cantilever of an arch dam. For minimum tensile stress, it is best to make the thickness as thin as possible at the dam crest and gradually become thicker as it goes down. The second aspect concerns the sliding stability of the arch dam, which depends on the central angle of the horizontal section. This angel is important for stability because the plane arch serves to transfer the hydraulic load from the reservoir to both abutments. Also, preliminary design formulas for arch dams from a manual written by the United States Bureau of Reclamation (USBR) were used. On the other hand, since domain knowledge is based on engineering experiences and data from existing dams, its usability should be verified by comparing it with the results of design optimization performed by classic genetic algorithms. To validate the performance of the optimization algorithm with the improved population initialization technique, a test site with an existing dam was selected, and algorithmic application tests were conducted. Stress analysis is performed for each design iteration, evaluating constraints and calculating fitness as the objective function. The results confirmed that the algorithm developed in this study exhibits superior performance in terms of average fitness and convergence rate compared to classic genetic algorithms.

• 국제학술발표논문집
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• The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1322-1322
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• 2024

Reinforced concrete (RC) , a major contributor to resource depletion and harmful emissions, fuels research on optimizing its design. Optimizing RC structures is challenging due to the mix of discrete and continuous variables, hindering traditional differentiation-based methods. Thus, this study aims to optimize RC structures cost-effectively using deep reinforcement learning. When the Agent selects design variables, Environment checks design criteria based on KDS 14-20 code (South Korea) and calculates reward. The Agent updates its Neural Network with this reward. Target for optimization is a simply supported doubly RC beam, with design variables including cross-section dimensions, sizes and quantities of tension and compression reinforcement, and size of stirrups. We used 200,000 training sets and 336 test sets, each with live load, dead load, beam length variables. To exclude labeled data, multiple training iterations were conducted. In the initial training, the reward was the ratio of maximum possible cost at beam length to the designed structure's cost. Next iterations used the ratio of optimal values by the previous Agent to the current Agent as the reward. Training ended when the difference between optimal values from the previous and current Agent was within 1% for test data. Brute Force Algorithm was applied to the test set to calculate the actual cost-optimal design for validation. Results showed within 10% difference from actual optimal cost, indicating successful deep reinforcement learning application without labeled data. This study benefits the rapid and accurate calculation of optimized designs and construction processes in Building Information Modeling (BIM) applications.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권2호
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• pp.67-76
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• 2023

본 연구에서는 기존 내력증진형 내진보강공법의 취약점을 개선 및 보완할 수 있는 새로운 개념의 내진보강법인 내부접합형 합성내진보강공법 (Composite Seismic Strengthening Method, CSSM)을 제안하였다. CSSM 내진보강 시스템은 필요 내진보강량 산정이 간편한 강도증진형 내진보강법의 일종으로서, 전단파괴가 지배적인 우리나라 내진상세를 가지지 않는 기존 R/C 건물에 적용 시 내력증가가 효율적으로 가능한 내진 시스템 공법이다. 제안한 내부접합형 CSSM 공법의 내진안전성을 검토하기 위하여 내진상세를 가지지 않는 우리나라 R/C 건축물을 바탕으로 한 실물 2층 골조 실험체를 대상으로 유사동적실험을 실시하여, 지진에 대한 하중 및 변위 특성, 지진피해수준, 강도증진 효과, 변위제어능력을 중심으로 내진성능을 평가하였다. 유사동적 실험결과 개발공법인 CSSM 내진시스템은 효과적으로 전단내력을 증가시켰으며, 2400년 재현주기인 지진파에 대해서도 지진에 대한 변위를 효과적으로 억제시켰다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.255-266
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• 2022

콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.82-93
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• 2024

시멘트 산업은 클링커 생산 과정에서 약 60 % 이상의 CO₂가 발생하며 이러한 많은 양의 CO₂를 효율적으로 저감 시키기 위해 범세계적으로 시멘트 대체 재료가 활용되고 있다. 대표적으로 활용되는 시멘트 대체 재료는 고로슬래그와 플라이애시가 있으며, 이들은 시멘트 산업을 비롯한 콘크리트용 혼화재료, 지반 고화재 등 다양한 산업에서도 활용되고 있다. 하지만, 각 산업의 탄소중립 전략에 따라 향후 이들의 가용성은 낮아질 것으로 전망되고 있기 때문에 시멘트 산업의 보통포틀랜드시멘트 혼합재 함량 증대 목표를 달성하기 위해서는 새로운 시멘트 대체 재료를 활용해야 한다. 석회석은 이미 시멘트 산업에서 다량 보유하고 있는 재료로 가용성 측면에서 장점이 있으며 분쇄효율이 높아, 해외 선진국에서는 이미 포틀랜드 석회석 시멘트를 표준으로 제정하여 상용화하고 있다. 이와 같은 배경에서 본 연구에서는 국내 PLC의 활용 가능성을 평가하기 위해 석회석의 분말도와 치환율이 시멘트의 물리적 특성에 미치는 영향을 분석하였으며, 탄소중립 관점에서 CO₂ 배출량을 분석하여 시멘트의 환경 영향 평가를 수행하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제9권3호
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• pp.287-301
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• 2012

It is well known that overloaded vehicles may cause severe damages to bridges, and how to estimate and evaluate the status of the overloaded vehicles passing through bridges become a challenging problem. Therefore, based on the monitored strain data from a structural health monitoring system (SHM) installed on a bridge, a method is recommended to identify and analyze the probability of overloaded vehicles. Overloaded vehicle loads can cause abnormity in the monitored strains, though the abnormal strains may be small in a concrete continuous rigid frame bridge. Firstly, the abnormal strains are identified from the abundant strains in time sequence by taking the advantage of wavelet transform in abnormal signal identification; secondly, the abnormal strains induced by heavy vehicles are picked up by the comparison between the identified abnormal strains and the strain threshold gotten by finite element analysis of the normal heavy vehicle; finally, according to the determined abnormal strains induced by overloaded vehicles, the statistics of the overloaded vehicles passing through the bridge are summarized and the whole probability of the overloaded vehicles is analyzed. The research shows the feasibility of using the monitored strains from a long-term SHM to identify the information of overloaded vehicles passing through a bridge, which can help the traffic department to master the heavy truck information and do the damage analysis of bridges further.