• 제목/요약/키워드: 맞춤 및 장부

검색결과 3건 처리시간 0.018초

조선시대 다포계 건축물의 결구형태별 구조성능 평가 (Structural Performance of Beam-to-Column Joint Types in Dapo-style Buildings of the Joseon Dynasty)

  • 윤정훈;최윤철;이은진
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
    • /
    • 제23권4호
    • /
    • pp.8-14
    • /
    • 2019
  • 한국 전통 목조 건축물의 경우 구조적 성능은 재료 특성, 접합부의 형태, 치목의 정밀도 등에 따라 다르게 나타난다. 기존 사례 연구에서도 보와 기둥 접합부 형태는 변형 및 간격의 정도에 큰 영향을 미친다는 것을 보고하고 있다. 이는 단층 건물뿐만 아니라 대규모 다층 건물의 경우에도 마찬가지로 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 접합부 형태에 대해 분석하고 모형을 제작하고 구조적 성능을 테스트하는 과정을 거쳤다. 그 결과, 주먹장맞춤의 실험체에서 최대 하중을 나타냈다. 각각의 형태의 접합부에 의한 구조적 성능을 종합하면, 도래걷이 주먹장맞춤이 가장 높은 성능을 나타내었으며, 다음으로 도래걷이 장부맞춤의 순으로 나타났다. 건물의 구조적 성능은 관통하는 보의 치목 형태와 기둥 내부의 접합부 형테에 따라 다르게 나타남을 알 수 있었으며, 이는 다층 건물의 신축 또는 복원을 위해 고려되어야하며 이후 계속 연구되어야 할것으로 사료된다.

낙엽송집성재를 이용한 기계프리커트 주먹장접합부의 인장성능 (Tensile Performance of Machine-Cut Dovetail Joint with Larch Glulam)

  • 박주생;황권환;박문재;심국보
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
    • /
    • 제38권3호
    • /
    • pp.199-204
    • /
    • 2010
  • 전통공법에서는 주로 소나무를 수가공하여 구조부재로 사용하고 있다. 주먹장 접합(이음, 맞춤)은 일반 가구나 구조부재의 접합에 사용되고 있으며, 수가공이나 간단한 기계가공에 의해 쉽게 가공할 수 있는 이점이 있다. 비록 외관상 선형적인 가공이 주를 이루지만, 손쉬운 짜맞춤이 될 수 있어야 하는 고도의 가공정밀성이 요구된다. 더욱이, 장부와 장부받이는 틈새없는 긴결한 접합이 이루어져야 한다. 주먹장접합부에 대한 과학적인 연구는 체계적으로 수행된 예가 많지 않으므로 전통공법과 국산재 활용이라는 관점에서 낙엽송집성재를 기계가공하여 이용하였다. 통주먹장이음 접합부의 인장성능을 파악하기 위하여 150 mm 정각 낙엽송 집성재를 사용하였으며, 내력성능에 영향을 끼치는 주먹장의 다양한 기하학적 요소(장부 너비, 길이, 각도)에 대해 조사하였다. 보강목을 설치하지 않은 시험편은 장부받이(장부홈)의 모서리부에서 할렬이 발생하며 내력도 낮게 나타났다. 기둥머리의 화통맞춤 및 주두와 같은 상황을 고려한 보강시험편은 최대인장내력에서 2배 이상의 성능을 발휘하였다. 장부의 적정각도는 25도 수준이었으며, 어깨폭의 변화와는 상관성이 없는 것으로 나타났다.

인공신경망을 이용한 융합증착 모델링에 의한 모티스와 테논 격자구조물의 역학적 특성 예측 (Prediction of Mechanical Properties of Mortise and Tenon Lattice Structures by Fused Deposition Modeling Using Artificial Neural Network)

  • 이빈;민병원
    • 사물인터넷융복합논문지
    • /
    • 제10권5호
    • /
    • pp.105-112
    • /
    • 2024
  • 고강도 경량 격자 구조는 항공우주, 자동차 등 여러 분야에서 점점 더 주목받고 있다. 융합 적층 성형(FDM)은 격자 구조 제작에서 중요한 장점을 지닌 널리 사용되는 적층 제조 기술이다. 그러나 층간 적층 현상은 FDM으로 형성된 격자 구조의 기계적 특성에 영향을 미치며, 격자 구조의 매개변수와 기계적 특성 간의 관계를 확립하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 FDM 기술을 사용하여 각기 다른 각도 𝜃, 높이 h, 두께 t를 가진 23개의 짜임 및 장부 격자 구조(MTLS)를 준비하고, 준정적 압축 시험을 수행했다. 인공 신경망(ANN)을 사용하여 격자 구조의 비에너지 흡수(SEA)를 예측하는 모델을 구축하였고, 실험을 통해 예측 모델의 정확성을 검증했다. 결과에 따르면, MTLS의 SEA는 𝜃가 증가함에 따라 감소하며, t가 증가하고 h가 감소할 때 SEA는 처음에 증가하다가 다시 감소하는 경향을 보였다. 3-7-1 구조의 ANN으로 예측된 SEA 값은 실험 값과 잘 일치하였고, ANN 도구는 기존 데이터를 기반으로 한 격자 구조 에너지 예측에 유리한 도구로 검증되었다.