본 논문에서는 오실레이터 센서와 램파 센서를 결합하여 구조물 손상 진단을 위한 통합된 압전 센서 시스템을 제안한다. 구조물 손상으로 인한 공진주파수 변화를 관측할 수 있는 오실레이터 센서는 손상 정도에 민감하게 반응하고 구조가 단순한 장치이지만 측정 범위가 센서 주위로 제한되는 특성을 가진다. 반면에 램파를 이용한 진단 시스템은 원거리에 위치한 구조물의 손상부를 감지하기에 유용하다. 본 논문에서는 오실레이터 센서를 이용한 취약 지점의 국부적인 손상 진단 방식과 램파를 이용한 광역적인 손상 진단 방식을 결합하여 각 시스템의 장점들을 활용할 수 있는 센서 시스템의 적용가능성을 연구하였다. PZT소자를 알루미늄 판에 적용하여, 알루미늄판의 손상 정도에 따른 오실레이터 공진주파수의 변화와 램파 신호의 Time of flight, 그리고 진폭의 변화를 이용하여 구조물 손상형태의 판별 가능성을 제시하고 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 모드형상을 이용한 트러스 구조물의 손상탐지 방법을 소개하였다. 트러스 부재에 대한 손상탐지 이론은 손상 전과 손상 후의 모달 변형에너지의 차이점을 이용하여 정립하였으며, 이론의 타당성을 조사하기 위하여 1:6 축척의 6각형 트러스 구조물의 실험 데이터에 이론을 적용하였다. 손상 실험은 총 17가지의 시나리오로 구성되어 있으며, 손상 타입은 3가지로 구성되어있다. 17가지 실험 데이터에 대한 손상평가 결과, 본 연구에서 제안한 방법으로 트러스 부재의 손상을 성공적으로 탐지할 수 있었으며, 비교적 작은 손상의 경우 계측 데이터의 노이즈가 손상탐지 성능에 많은 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 구조물의 전역적인 손상도 평가와 국부 구조 연결부의 손상 검색을 동시에 수행할 수 있는 하이브리드 구조 손상 모니터링 체계가 제시되었다. 하이브리드 손상 모니터링 체계는 진동기반 기법과 전기/역학적 임피던스 기법으로 구성되었다. 진동기반 기법은 구조물의 모드특징의 변화를 사용하여 구조물의 전역적 특성의 변화를 감지하고, 전기/역학적 임피던스 기법은 PZT 센서의 저항 변화를 사용하여 국부 구조 연결부의 손상 여부를 검출한다. 제안된 하이브리드 모니터링 체계를 검증하기 위해 구조 연결부의 볼트 풀림 상황을 손상 시나리오로 선택하였으며, 가속도 응답과 임피던스 응답 신호가 계측되었다. 실험 결과, 제안된 하이브리드 모니터링 체계를 통해 구조물의 전역적 손상 상태와 국부 구조 연결부의 손상을 정확하게 모니터링 할 수 있었다.
우리나라의 수로교는 구조검토결과 내력부족이 없고 시공결함이 없으며, 사용된 재료나 기술 및 시공된 후의 환경상태 등 모든 조건이 동일함에도 균열, 붕괴 등 구조안전을 위협하는 하자가 대부분 일정간격으로 반복되고 있다. 하자 보수 후 채 손상의 발생은 물론 보수 전 양호하였던 인접교각에까지 손상이 확대되어 감은 물론 보수를 하지 않고 장기간 방치된 경우에도 손상은 확대되었다. 또한 철거 후 재시공한 곳에서도 손상이 반복되는 양상을 보였다. 철근콘크리트조 수로교가 불과 수년경과 후 발생될 수밖에 없었던 손상은 구조적인 결함 때문이 아니라 받침장치의 부식 및 신축유격의 부족 등 기능장치의 결함으로 [대기온도변화에 의한 수로의 길이 방향 신 축 변형의 누적] 이라는 손상 메커니즘의 결과 때문이었다. 따라서 원인과는 무관한 통상적인 방법으로 이루어진 보수는 재 손상이나 이의 확산은 필연적이므로 손상 메커니즘이 형성되지 않도록 설계 및 시공되어야 수로교의 안전 및 내구성 확보가 가능하게 된다.
본 논문에서는 새로이 유도된 진동기초 손상검색방법을 제시하고, 제한적인 모드특성치가 측정된 구조물을 대상으로 이 알고리즘의 적합성과 손상예측의 정확도를 검증하고자 하였다. 먼저, 기존의 Kim과 Stubbs에 의해 발표된 손상발견 알고리즘들을 검토하였으며, 이 알고리즘들의 적용한계와 오류적 가정을 극복할 수 있는 손상검색 알고리즘을 새로이 유도하였다. 다음으로, 손상발생 전후에 소수의 진동모드 특성치가 측정된 2경간 연속보를 대상으로 손상예측실험을 수행하여, 이들 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도를 분석하였다. 기존의 손상검색 알고리즘에 비하여 새로이 유도된 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도가 향상된 것으로 분석되었다.
판과 같은 구조물의 손상 감지를 위해, 손상 전 구조물의 임피던스 신호를 기저신호(Baseline impedance signal)로 이용하여 직접적으로 비교하지 않는 새로운 개념의 무기저 손상진단 기법(Reference-free impedance method)을 제시한다. 박막 압전소자(이하 PZT)를 판의 상하 표면에 부착시킨 한 쌍의 병치 PZT를 이용하여 손상으로 인해 모드변환을 일으키는 전기역학적 신호(Electro Mechanical Signatures ; 이하 EMS)를 추출한다. 이 연구에서는 스펙트럼 요소법(Spectral Element Method ; 이하 SEM)을 이용하여 주파수 영역에서 병치된 PZT의 EMS를 파악하기 위한 수치해석을 수행한다. 특히, 손상에 의해 발생된 모드변환 EMSMC를 병치된 PZT의 극성에 기인한 신호분해 기법을 적용하여 추출하고, 분해된 모드변환 EMSMC가 손상의 위치와 크기에 따라 받는 영향을 추가로 분석한다.
국내의 피로파괴(fatigue fracture)나 파괴역학(fracture mechanics)과 같은 분야는 많은 발전이 있었으나 손상역학(damage mechanics)분야의 발전은 미흡하여 이 분야에 대한 이해를 돕기 위하여 손상역학의 역사적 배경, 용어의 정의, 현재의 연구동향, 손상역학의 적용 및 한계에 대하여 간략히 소개하고자 한다. 이 글에서는 전문학술적인 내용은 피하였으며 손상역학 분야에 관심이 있는 이들을 위하여 이 글에서 인용된 저자들의 대표적인 문헌들을 중심으로 간략히 소개하였다.
구조물의 건전도를 평가하기 위해 상시 구조물 계측을 이용한 Structural Health Monitoring (SHM) 시스템을 적용하게 된다. SHM 시스템의 궁극적 목적은 계측된 데이터를 이용하여 구조물의 손상위치 및 손상정도를 분석하여 거주자에게 유지관리정보와 대처요령 신속하게 제공하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 손상탐지를 위해 인공신경망(Artificial Neural Network)을 도입한 알고리즘을 수립하고, 이를 3층 실대 RC Mock-up 구조물에 적용하여 성능을 평가하였다. 먼저 인공신경망의 학습을 위해 구조해석 프로그램을 이용하여 구조물의 손상에 따른 동적특성 변화 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 학습된 인공망에 실제 구조물에서 추출한 동특성의 변화를 입력하여 손상탐지를 실시하였다. 이를 통해 인공신경망의 학습방법, 학습데이터의 정규화 방법 등을 규명하고 인공신경망을 이용한 손상탐지의 효과를 분석하였다.
최근 기존 암거구조물에 하수관로 등 추가적인 관로의 설치에 의해 암거 구조물이 손상을 입는 경우가 종종 발생되고 있으나, 현장여건상 이에 대한 구조적 안전성의 검토가 미비한 채 시공이 이루어지는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 기존 암거의 상단부에 흄관이 관통하였을 경우 block-out된 암거구조물의 구조적 거동을 검토하기 위하여, 암거구조물의 손상 인접부위의 종방향 및 횡방향 휨모멘트를 구조해석에 의해 산출하고, 이들 구조해석 결과에 의해 block-out된 암거의 손상 인접부위에 대한 구조안전성 검토를 수행하였다.(중략)
한국지진공학회 1997년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 1997
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pp.144-151
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1997
구조물로부터 측정된 가속도 시간이력을 이용하여 구조손상을 찾아내고 평가하는 기법을 제시하였다. 구조계의 손상을 찾아내는 알고리즘의 주요한 수단으로써 parametric system identification 방법을 사용하였고 매개변수화된 구조물의 최적 매개변수를 추정하기 위해 구속된 비선형 최적화기법을 사용하였다. 손상된 부재를 분리하기 위한 방법으로서 적합적 매개변수 모음법을 적용하였고 손상의 정도를 통계적으로 평가하기 위하여 측정된 가속도 시간이력에 time window 기법을 적용하였다. 가속도 이력 측정에 있어서의 불충분성과 측정오차를 고려하여 알고리즘을 개발하였고, 조화진동하중으로 구조물을 가진하여 구조 손상을 진단하는 수치모의 실험을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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