초록
이 연구에서는 빠른 조류 환경에서의 재킷식 해양구조물인 울돌목 시험조류발전소 구조물에 대한 시공 중 및 운영 중 변형률을 장기 계측하여, 계측 자료를 다양하게 분석하였다. 우선 구조물 시공 단계별 변형률 응답의 변화를 분석하여, 양중, 블록재하, 파일 인발 및 근입 등의 작업 시 변형률에 큰 변화가 발생함을 제시하였다. 또한 재킷 레그 절단과 같은 구조변경 후의 고정하중 및 조류하중에 의한 변형률 변화를 분석하여, 조류하중보다는 고정하중에 의한 변형률의 변화가 크게 발생함을 확인하였으며, 운영 중 계측 결과로부터 주요 변동 주기 성분을 분석하여, 변형률 계측 자료에 M2 및 M4 조석 성분과 동일한 주기를 갖는 장주기 성분이 가장 크게 존재함을 확인하였다. 마지막으로 변형률 기반의 구조 건전성 모니터링에 있어 중요한 변형률 예측 모델을 신경망 기반으로 작성하여, 조류 유속 및 조위에 따른 변형률을 합리적인 수준에서 예측할 수 있음을 확인하였다.
In this study, structural strain responses of the jacket-type Uldolmok tidal current power plant structure under severe tidal environments were measured and analyzed using long-term measurement system during construction and also operation. It was observed that there were significant changes in strain responses at the steps of jacket lifting, block loading, pile ejection and insertion. Strains due to dead loads and tidal loads were analyzed before and after removal of a jacket leg, and it was also found that the strains due to dead load were much significantly changed after jacket leg removal. From the measurement data during operation, it was found that strain responses were fluctuated with M2 and M4 tidal periods and also relatively short period of about 10 min due to the peculiar tidal characteristics in the Uldolmok strait. Finally, the neural network-based non-parametric estimation models were investigated to build up the signal-based structural damage monitoring system.