하중 속도에 따른 콘크리트 재료의 역학적 특성은 구조물의 동적파괴거동에 영향을 미친다. 본 연구는, rigid-body-spring network를 이용하여 파괴해석을 수행하고, 거시적 시뮬레이션에서 속도효과를 표현하기 위하여 점소성 파괴모델을 적용하였다. 보정을 위해서 Perzyna 구성관계식의 점소성 계수들이 다양한 하중속도에 따른 직접인장실험을 통해서 결정되었다. 동정상승계수를 이용하여 하중 속도가 증가함에 따른 강도 증가를 표현하였고 이를 실험결과와 비교하였다. 다음으로 느린 하중속도와 빠른 하중속도에 따라 단순 콘크리트 보와 철근 콘크리트 보에 대한 휨 실험을 수행하였으며, 하중 속도에 따라서 서로 다른 균열 패턴을 관찰할 수 있었다. 빠른 하중은 보의 파괴가 국부적으로 나타나게 만드는데, 이는 속도 의존적 재료의 특성 때문이다. 구조적인 측면에서, 보강재는 느린 하중속도에서 균열의 크기를 줄이고 연성을 높이는 데 큰 영향을 미친다. 본 논문은 속도 의존적 거동에 대한 이해와 동적하중에 대한 보강효과를 제시한다.
균열텐서 파라미터는 절리의 기하학적 속성이 결합된 효과를 지시하는 척도로 사용할 수 있으며 불연속절리망(DFN)에서 유체 유동통로의 연결 상태를 정량화할 수 있다. 본 연구는 이차원 DFN의 균열텐서 파라미터와 수리적 특성 간의 상관성 분석을 수행하였다. DFN에서 임의 방향으로의 수리전도도는 이에 직교하는 방향으로 산정된 균열텐서성분과 강한 비선형 관계를 갖는 것으로 평가되었다. 서로 다른 규모의 이차원 DFN 블록에서 방향에 따른 균열텐서의 일차불변량($F_0$)을 방사형 도표로 나타내었을 때, 방향에 따른 $F_0$ 값의 유의미한 변화가 없는 원형의 플롯은 절리성 암반을 대표요소체적으로 취급하기 위한 필요조건이 될 수 있다. DFN 블록에서 임의 방향으로 개별체 해석기법으로 산정한 수리전도도와 이론적 수리전도도 사이의 상대오차(ER)는 $F_0$의 증가에 따라 감소한다. $F_0$는 평균 블록수리전도도와 강한 함수관계를 갖는 것으로 분석되었다.
본 연구는 대심도 조건에서 고효율 그라우팅 기술 개발을 목표로 하여, 다양한 주입 재료의 적용 가능성을 실험적으로 검증하였다. 1종 보통 포틀랜드 시멘트(OPC)와 마이크로 시멘트(MC)의 입자 크기 분석 및 주입 모형 실험을 통해 각 재료의 주입성능을 평가했다. 국내 대심도 기준, 즉 지하 40미터 이하 조건에서 Barton's Cubic Network 이론을 활용하여 암반 절리 간격을 산정했으며, 선정된 조건에서 입자 크기의 통과 가능성을 분석한 결과, MC는 암반 절리 간격을 통과한 반면, OPC는 간극을 통과하지 못하였다. 실험 장치 및 면적 계산 프로그램을 활용한 주입 모형 실험 결과에 따르면, OPC는 입자 크기가 크기 때문에 주입에 실패한 반면, MC는 고점도 조건에서도 주입이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 주입 재료에 따른 대심도 조건에서 그라우트 재료의 적용 가능성을 정량적 및 가시적으로 도출하였으며, 고점도 MC 재료는 대심도 암반 절리면 차수 보강에 효과적일 것으로 예상된다.
본 연구에서는 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 결정질 암석 내 포함된 균열의 열-역학적 거동을 평가할 수 있는 수치해석기법을 제시하고 열에 의한 균열의 미끄러짐 거동을 해석하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G의 일환으로 수행된 벤치마크 모델링 연구로, Task G는 결정질 암반 내 균열의 열-수리-역학적 복합거동을 해석하기 위한 수치해석기법을 개발하는 데에 목표가 있다. 여기에서는 Voronoi diagram을 이용하여 다면체 개별입자의 집합체로서 해석모델을 생성하고, 입자 및 입자간 접촉에서 발생하는 열-역학적 거동을 개별요소프로그램인 3DEC을 통해 해석하였다. 암석 시험편의 탄성거동을 재현하기 위하여 등가연속체 개념을 적용하여 입자와 접촉의 미시물성을 산정하였으며, 균열에 상응하는 접촉에는 Coulomb slip model을 부여하여 인장강도와 전단강도를 갖는 불연속면을 모사하였다. 경계응력과 열응력에 의한 균열의 거동을 수치적으로 모델링하였으며, 경계조건에 따라 균열의 미끄러짐이 발생하는 열-역학적 메커니즘을 정량적으로 분석하였다. 해석 결과, 본 연구에서 제시한 해석모델이 암석 내 열팽창과 열응력의 증가, 균열 응력과 변위, 경계조건의 영향 등을 합리적으로 재현하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 실내실험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.
Recently the boundary element method has been developed swiftly. The boundary element method is an efficient and accurate means for analysis of two dimensional elastic crack problems. This paper is concerned with the evaluation and the prediction of the stress intensity factor(SIF) for the crack emanating from the circular hole using boundary element method-neural network. The SIF of the crack emanating from the hole was calculated by using boundary element method. Neural network is used to evaluate and to predict SIF from the results of boundary element method. The organized neural network system (structure of four processing element) was learned with the accuracy 99%. The learned neural network system could be evaluated and predicted with the accuracy of 83.3% and 71.4% (in cases of SIF and virtual SIF). Thus the proposed boundary element method-neural network is very useful to estimate the SIF.
본 연구는 절리의 방향분포가 절리성 암반의 수리적 특성에 미치는 영향을 평가하기 위하여 등가파이프 연결구조에 기반을 둔 이차원 DFN(discrete fracture network) 유체유동 해석 프로그램 코드를 개발하고 수치실험을 수행하였다. 수치실험에 사용된 이차원 DFN 시스템은 경계효과를 고려하여 $32m{\times}32m$ 영역의 중앙에서 $20m{\times}20m$ 크기의 DFN 블록이다. 두 절리군을 사용하여 절리의 빈도와 길이분포를 고정하고 절리군 선주향의 평균과 표준편차를 달리하며 추계론적으로 생성한 총 15개의 DFN 블록에 대하여 매 $30^{\circ}$ 간격으로 회전하면서 총 12 방향으로 구현한 총 180개 DFN 블록에서 블록수리전도도가 산정되었다. 또한, 각각의 DFN 블록에서 이론적 블록수리전도도, 주 수리전도도텐서 및 평균블록수리전도도를 추정하여 비교분석한 결과, 절리군의 평균 교차각이 작을수록 절리 방향분포의 변동성이 이차원 DFN 시스템의 등가연속체 취급 가능성 및 블록수리전도 특성에 더욱 영향을 미치는 것으로 평가되었다.
SiAlON glasses are silicates or alumino-silicates, containing Mg, Ca, Y or rare earth (RE) ions as modifiers, in which nitrogen atoms substitute for oxygen atoms in the glass network. These glasses are found as intergranular films and at triple point junctions in silicon nitride ceramics and these grain boundary phases affect their fracture behaviour. This paper provides an overview of the preparation of M-SiAlON glasses and outlines the effects of composition on properties. As nitrogen substitutes for oxygen in SiAlON glasses, increases are observed in glass transition temperatures, viscosities, elastic moduli and microhardness. These property changes are compared with known effects of grain boundary glass chemistry in silicon nitride ceramics. Oxide sintering additives provide conditions for liquid phase sintering, reacting with surface silica on the $Si_3N_4$ particles and some of the nitride to form SiAlON liquid phases which on cooling remain as intergranular glasses. Thermal expansion mismatch between the grain boundary glass and the silicon nitride causes residual stresses in the material which can be determined from bulk SiAlON glass properties. The tensile residual stresses in the glass phase increase with increasing Y:Al ratio and this correlates with increasing fracture toughness as a result of easier debonding at the glass/${\beta}-Si_3N_4$ interface.
From the related engineering principles, analytical solutions for horizontal crack initiation and propagation on a coal panel floor-underlying strata interface due to coal panel excavation are derived in this paper. Two important concepts, namely the critical panel width of horizontal crack initiation on the panel floor-underlying strata interface and the critical panel width of vertical fracture (crack) initiation in the panel floor, have been presented. The resulting analytical solution indicates that: (1) the first criterion can be used to express the condition under which horizontal plane cracks (on the panel floor-underlying strata interface or in the panel floor because of delamination) due to the mining induced vertical stress will initiate and propagate; (2) the second criterion can be used to express the condition under which vertical plane cracks (in the panel floor) due to the mining induced horizontal stress will initiate and propagate; (3) this orthogonal set of horizontal and vertical plane cracks, once formed, will provide the necessary weak network for the flow of gas to inrush into the panel. Two characteristic equations are given to quantitatively estimate both the critical panel width of vertical fracture initiation in the panel floor and the critical panel width of horizontal crack initiation on the interface between the panel floor and its underlying strata. The significance of this study is to provide not only some theoretical bases for understanding the fundamental mechanism of a longwall floor gas inrush problem but also a benchmark solution for verifying any numerical methods that are used to deal with this kind of gas inrush problem.
Lee Dong-Woo;Hong Soon-Hyeok;Cho Seok-Swoo;Joo Won-Sik
Journal of Mechanical Science and Technology
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제19권7호
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pp.1393-1404
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2005
Fatigue crack growth and life have been estimated based on established empirical equations. In this paper, an alternative method using artificial neural network (ANN) -based model developed to predict fatigue damages simultaneously. To learn and generalize the ANN, fatigue crack growth rate and life data were built up using in-plane bending fatigue test results. Single fracture mechanical parameter or nondestructive parameter can't predict fatigue damage accurately but multiple fracture mechanical parameters or nondestructive parameters can. Existing fatigue damage modeling used this merit but limited real-time damage monitoring. Therefore, this study shows fatigue damage model using backpropagation neural networks on the basis of X -ray half breadth ratio B / $B_o$, fractal dimension $D_f$ and fracture mechanical parameters can estimate fatigue crack growth rate da/ dN and cycle ratio N / $N_f$ at the same time within engineering limit error ($5\%$).
A method using cutting force signal and neural network for detection tool damage is proposed. Cutting force signal is gained by tool dynamometer and the signal is prepocessed to normalize. Cutting force signal is changed by tool state. When tool damage is occurred, cutting force signal goes up in comparison with that in normal state. However,the signal goes down in case of catastrophic fracture. These features are memorized in neural network through nomalizing couse. A new nomalizing method is introduced in this paper. Fist, cutting forces are sumed up except data smaller than threshold value, which is the cutting force during non-cutting action. After then, the average value is found by dividing by the number of data. With backpropagation training process, the neural network memorizes the feature difference of cutting force signal between with and without tool damage. As a result, the cutting force can be used in monitoring the condition of cutting tool and neural network can be used to classify the cutting force signal with and without tool damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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