강진에 대한 다양한 비선형 거동을 하는 부재요소들로 이루어진 교량시스템의 현재까지의 일반적인 지진취약도 평가방법은 부재-수준에서 평가하는 것이다. 본 연구의 목적 부재-수준의 지진취약도 평가결과로부터 구조시스템을 대표하는 시스템-수준의 지진취약도 평가방법을 개발하는 것이다. 교량의 지진 거동을 일반적으로 교축방향과 교축직각방향으로 구분하기 때문에 본 연구에서도 시스템-수준 지진취약도를 두 방향에 대하여 구분해 평가하였다. 길이 방향에 대한 부재-수준의 지진취약도평가는 교각, 교량받침, 충돌, 교대, 낙교에 대하여 수행하였다. 교축직각 방향에 대해서는 충돌, 교대, 낙교의 손상이 영향을 주지 않으므로 부재-수준의 지진취약도평가는 교각과 교량받침에 대하여만 수행하였다. 다양한 구조부재의 비선형모델을 이용한 지진해석은 OpenSEES 프로그램을 사용하여 수행하였다. 시스템-수준의 지진취약도는 부재-수준 사이의 손상이 직렬연결이라고 가정하고 평가하였다. 교각의 손상이 다른 부재-수준의 손상보다 시스템-수준의 지진취약도에 지배적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 다시 말하면 가장 취약한 부재-수준의 지진취약도가 시스템-수준의 지진취약도에 가장 지배적인 영향을 주는 것을 의미한다.
복합 트러스교는 강재 박스 교량이 주류를 이루고 있는 우리나라 중지간 교량의 형식적 대안이 될 수 있는 구조 형식이다. 이러한 복합 트러스교의 핵심 기술은 강관과 콘크리트 슬래브를 연결하는 격점 구조이며 일본 등에서는 시공 회사별로 고유의 격점 구조를 개발하여 실험적 검증을 통해서 실교량에 적용해 오고 있다. 이 연구에서도 힌지형 격점 구조를 제안하고 이에 대한 정적인 구조 성능을 이미 검증한바 있으며 피로 실험을 통해 구조 상세를 개선하고 피로 성능을 검증하였다. 복합 트러스 거더에 대한 피로 실험 결과 정적인 구조 성능이 입증된 격점 구조라고 하더라도 매입된 연결판이 충분히 피로 파괴를 나타낼 수 있으며 이를 방지하지 하기 위한 구조 상세 개선 방안으로 perfobond 강재를 사용하는 방법과 강관에 원형 리브를 부착하는 방법을 제시하였다. 그리고 해석적 방법을 통해 강관에 원형 리브를 부착하는 방법이 격점부 강재 물량 증가시키지 않으면서도 피로 성능 개선에 효과적이라는 것을 입증하게 되었으며, 추가적인 격점 구조 피로 실험을 통해 피로 성능을 검증하였다. 따라서 이 연구에서 제안된 힌지형 격점 구조는 원형 리브를 부착하고 충분한 매입 깊이를 확보해 준다면 정적 구조 성능 뿐만 아니라 피로 성능도 확보되어 실제 복합 트러스 교량에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
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.
본 연구에서는 교량 구조물-궤도 종방향 상호작용, 교량 구조물-차량 상호작용을 고려한 신뢰성 최적설계 방법을 제안하고, 알고리즘의 개발을 통하여 본 연구에서 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 구조해석 프로그램은 ABAQUS를 사용하였으며, 최적화 방법은 Automated Design Synthesis(ADS)에서 신뢰성면에서 우수한 ALM-BFGS방법을 사용하였다. 일반적으로 ALM-BFGS방법은 최적해 방향을 탐색하는데 있어 1방향 탐색을 하지 않으며 Push-Off Factor 값이 보통 0.1~0.2에서 대부분 수렴하나 본 연구에서는 'Heuristic Decision Method' 의하여 결정된 Push-Off Factor 값이 90일 때 1방향 탐색인 Golden Section Method의 적용이 필요하였으며, 알고리즘이 잘 수렴함을 확인하였다. 구조물-궤도 종방향 상호작용, 구조물-차량의 상호작용에 의한 응답을 제약조건으로 설정하여 단면 설계시 반영될 수 있도록 하였다. 본 연구는 구조물-궤도 종방향 상호작용 및 구조물-차량 상호작용을 고려한 설계기법에 대한 효율성 및 경제성을 증명하기 위하여 5${\times}$(1@50m) 2주형 강합성 거더교에 대한 최적설계를 수행하였으며, 본 연구에서 제안하는 상호작용을 고려하는 설계기법이 기존의 상호작용을 고려하지 않은 설계방법보다 경제적이며 효율적임을 확인하였다.
이 논문은 외부 강선으로 보강된 PSC 교량의 시공단계가 고려된 비선형거동 예측을 위한 연구이다. 해석시 비부착 텐던 요소와 유연도법에 근거한 보-기둥 요소를 사용하였다. 비부착 텐던 모델은 PSC 구조물의 콘크리트내의 텐던의 거동을 모사하며 포스트텐션 (posttensioned) 구조물의 프리스트레싱력과 전달을 효율적으로 모사할 수 있다. 이 모델은 여러 절점과 세그먼트로 구성되며 PSC 구조물내의 같은 위치의 텐던을 하나의 텐던 요소로 모사할 수 있다. 보-기둥 요소는 분산균열 개념에 기초한 철근콘크리트 비선형 재료모델을 포함하고 있다. 유연도법에 근거하여 유도된 보-기둥 요소의 각각의 파이버는 콘크리트와 철근의 일축 거동을 모사한다. 보-기둥요소와 비부착 텐던 요소는 RC 및 PSC 구조물의 상세 비선형해석을 수행할 수 있는 RCAHEST (reinforce concrete analysis in higher evaluation system technology)에 이식하였다. 외부 강선으로 보강된 PSC 구조물에 대한 수치기법은 신뢰성 있는 실험 결과와 비교하여 검증하였다.
본 논문에서는 PSC 거더의 긴장력을 계측하기 위한 EM 센싱 기법을 다양한 PS 텐던에 적용하기 위하여 PS 강종별 긴장력 변화에 따른 자기이력 모니터링 결과를 소개한다. PSC 교량의 성능평가에 있어 PS 텐던의 긴장력은 매우 중요한 인자이나 현재는 시공시 설계 긴장력의 도입 여부만을 검증하고 그 이후에는 긴장력 관리가 이루어지지 않는 실정이다. 이를 계측하기 위하여 EM 센서를 이용하여 긴장력을 계측하는 기법에 대한 연구가 이루어지고 있으나 PSC 거더에 사용되는 모든 PS 텐던에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PSC 교량에 주로 사용되는 B, C, D종 PS 텐던에 대해 EM 센싱 기법을 적용하기 위하여 각 강종별 긴장력에 따른 자기 이력 변화를 모니터링하였다. 이를 위해 B종 12.7mm, C종 15.2mm, D종 15.2mm PS 텐던 시편에 50, 100, 150, 180kN의 긴장력을 도입하고 각 긴장력 단계마다 자기 이력 곡선을 EM 센서를 통하여 계측하였다. 계측 결과 각 긴장력 단계마다 그 투자율이 정량적으로 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 특히 B, C 종의 경우 단면적이 달라 선형회귀분석식의 상수는 상이하지만 유사한 기울기를 가지고 변화하고 D종의 경우 다른 강종과 다른 기울기를 가지고 변화하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 북한 건설환경을 고려한 초고성능 콘크리트 프리캐스트 교량 시스템을 개발하고자 한다. 맞춤형 교량 시스템은 최근에 개발된 압축강도 120MPa 이상, 직접인장강도 7MPa 이상을 갖는 초고성능 콘크리트를 적용하여 설계, 제작 및 구조성능평가를 통하여 북한의 적용 가능성을 분석하였다. 설계를 위해 북한의 자동차짐(30, 40, 55)을 남한의 KL-510 하중과 비교한 결과, 하중이 증가함에 따라 단면이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 구조성능평가를 위하여 지간장 30m 교량 실험체를 초고성능 콘크리트를 이용하여 제작하였다. 휨 실험을 통하여 하중 분석을 수행한 결과, 설계하중 대비 측정하중은 초기균열하중상태에서 약 167%의 단면성능과 극한한계상태에서 약 134% 이상의 내하력을 확보하여 본 실험에서 요구하는 성능을 만족하였다. 이러한 결과는 기존의 강합성 거더교로 제작하는 장지간 교량 대비 약 11%의 상부공사비가 감소하는 것으로 분석되었다. 그러므로, 본 연구를 통하여 개발된 60m 이상 장지간 맞춤형 교량 시스템을 활용한다면 충분한 가격 경쟁력을 확보 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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