• Interaction and multiscale mechanics
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• 제3권1호
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• pp.23-37
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• 2010

Concrete is a heterogeneous material consisting of coarse aggregate, mortar matrix and interfacial zones at the meso level. Though studies have been done to interpret the fracture process in concrete using meso level models, not much work has been done for simulating the macroscopic behaviour of reinforced concrete structures using the meso level models. This paper presents a procedure for the mesoscopic analysis of reinforced concrete beams using a modified micro truss model. The micro truss model is derived based on the framework method and uses the lattice meshes for representing the coarse aggregate (CA), mortar matrix, interfacial zones and reinforcement bars. A simple procedure for generating a random aggregate structure is developed using the constitutive model at meso level. The study reveals the potential of the mesoscopic numerical simulation using a modified micro truss model to predict the nonlinear response of reinforced concrete structures. The modified micro truss model correctly predicts the load-deflection behaviour, crack pattern and ultimate load of reinforced concrete beams failing under different failure modes.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권6호
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• pp.423-430
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• 2013

본 연구에서는 탄소나노튜브와 폴리프로필렌 기지 간 계면결합력과 나노튜브의 국부적 응집에 따른 나노복합재의 탄소성 거동 변화에 대한 파라메트릭 연구를 수행한다. 나노복합재의 탄소성 거동 예측을 위해 분자동역학 전산모사를 수행하고, 분자동역학 결과와 Mori-Tanaka 모델을 적용한 비선형 미시역학 모델을 연계하여 나노복합재 내 흡착계면의 탄소성 거동을 역으로 도출하는 2단계 영역분할 기법을 적용하였다. 미시역학 모델에서는 시컨트 계수방법을 Mori-Tanaka 모델에 적용하여 나노복합재의 비선형 거동을 예측하는 방법을 적용하였으며, 나노튜브와 기지 간 재료계면의 불완전 결합을 고려하기 위해 변위 불연속 조건을 적용하였다. 흡착영역을 고려한 미시역학 모델을 통해 흡착계면의 유무 및 재료계면 결합력 변화 그리고 나노튜브의 국부적 응집현상에 따른 나노복합재의 응력-변형률 관계를 예측하였다. 그 결과 나노튜브의 국부적 응집이 나노복합재의 강화효과를 저하시키는 가장 중요한 변수임을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.367-367
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• 2012

기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.