• 한국지진공학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.63-69
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• 2004

본 논문에서는 납삽입 적층 고무베어링의 비선형 모델링에 대해 신경망 이론을 적용한 수학적 모델링 기법을 제안하였다. 신경망 모델의 수치검증을 위해 납삽입 적층 고무베어링이 설치된 프레임 축소모델의 진동대 실험 자료가 사용되었는데, 제안된 신경망의 학습 및 예측을 위한 하중 자료로써 백색잡음과 세 종류의 지진파를 선택하였다. 지진파의 경우 PGA의 세기를 달리하여 신경망 모델의 계산정도를 고찰하였다. 그 결과, 납삽입 적층 고무베어링의 전단변위가 신경망의 학습 영역을 벗어나지 않는 경우 실험결과의 복잡한 이력곡선을 잘 추종하였고 신경망 이론에 의한 비선형 모델링 기법이 유용하게 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.47-62
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• 1998

내진 설계되지 않은 일경간-이층 철골조의 면진에 사용될 적층 고무베어링과 납-고무 베어링을 설계하여 철골조와 기초 사이에 이 면진장치들을 적용하여 지진파들에 대한 내진 성능 평가를 행하였다. 이들 면진장치들을 사용하면 철골조의 내진성능이 향상된다. 특히 적층 고무베어링의 중앙에 원통형 납을 삽입함으로써 초기강성을 증가시켜, 빈번한 사용하중 하에서 구조물에 발생하는 비교적 과도한 횡변위를 구속할 수 있으며, 강한 지진파에 대해서는 이 납이 항복함으로써 에너지 소산능력을 향상시킨다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.73-77
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• 2002

• 한국지진공학회논문집
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• 제5권6호
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• pp.1-10
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• 2001

본 연구에서는 수평전단시험을 통하여 LRB(lead-rubber hearing)의 동적 특성을 분석하였다. 10ton 및 200ton 용량의 LRB를 이용하여 수평전단시험을 수행한 결과 LRB의 동적 특성은 수평하중의 재하속도, 연직하중의 크기 및 전단변형률 등에 따라 크게 달라지는 것으로 나타났다. 세장비가 큰 면진장치에 과도한 변형을 가할 경우 내부 납심에 소성한지가 발생되어 납심이 파괴되는 것으로 나타났다. 따라서 면진구조물의 설계 및 해석 시에는 지진응답과 재하하중의 크기에 따라서 달라지는 LRB의 기계적 특성치를 적용하여 안전한 설계가 이루어질 수 있도록 하여야 한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1994년도 춘계학술대회논문집; 영남대학교, 20 May 1994
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• pp.116-121
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• 1994

지금까지 대형 구조물에 널리 사용되고 있는 Base Isolator는 특히, 지진하중에 대하여 상부 구조물의 지반분리(base isolation)을 이용한 지진제어를 목적으로 하기 때문에 Seismic Isolator라 한다. 일반적으로 면진베어링에는 LRB(Laminated Rubber Bearing) 방식과 R-FBI(resilient-friction base isolator) 방식으로 크게 나눌 수 있다. LRB 방식은 가장 널리 사용되는 면진베어링으로써 방진고무를 주된 재료로 하고 수직강성을 보강하기 위하여 steel plate를 조합하여 제작하며, 초기강성 및 에너지 소산능력을 증가시키기 위하여 단면중앙에 납(lead plug)를 삽입하기도 한다. R-FBI 방식은 방진고무 적층판 내부에 미끄럼판을 가지고 있으므로 LRB 방식에 비하여 더 큰 수평변위를 발생시킬 수 있다. 이번에 설계 제작한 면진베어링은 LNG 저장탱크의 Seismic Isolation을 목적으로 적용대상의 사양에 맞추어 설계 제작하고 성능평가 시험을 수행하여 LNG 저장탱크, 원자로, 대형 건축물등 지진으로부터 보호되어야 하는 대형구조물의 방진재로 적용할 수 있는가를 평가하고자 한다. 본 논문에서는 제작된 면진베어링의 설계를 검증하고 방진고무(HDR)재료의 물리적 특성시험, 축소모델에 의한 정적, 동적시험을 통하여 시험방법을 소개하고 이러한 시험결과를 기초로 하여 면진베어리의 성능을 평가하였으며, 면진베어링의 온도변화, 외부 수직하중의 변화등에 따른 특성변화와 LNG 저장탱크와 면진베어링의 체결방법에 따른 시험으로 체결방법을 검증하였으며, 대상물의 사양에 적합한가를 고찰하였다.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 2003년도 춘계 학술발표회논문집
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• pp.433-441
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• 2003

In this paper, a study on the nonlinear modeling of lead rubber bearings(LRBs) by a neural network theory was carried out. The random tests on the LRB were used for a training of neural network model. Numerical simulations using the neural network model were peformed on a scaled structural model with the LRBs excited by three type of seismic loads and compared with the shaking table tests. As a result, it was shown that the neural network model would be useful to a numerical modeling of LRB.