본 연구에서는 인장과 압축실험 데이터를 사용하여 재료의 응력-변형률 곡선을 얻었다. 시편에 네킹 현상이 발생하기 전에는 인장실험의 결과를 토대로 각 재료의 영률값과 항복강도를 찾았다. 이후 비선형 거동은 압축실험의 데이터를 이용해 나타냈다. 이렇게 얻어진 재료의 실제응력-변형률 곡선을 구간 멱함수법을 사용해 변형률 구간별로 회귀하였다. 회귀하여 구한 곡선과 실제 재료의 응력-변형률 곡선을 비교해 최적 회귀방법과 상응하는 변형률 회귀구간을 찾았다. 하나와 두 변수에 의한 회귀를 혼용하면 가장 적절한 회귀 방법이 얻어진다. 우선 두 변수들로 회귀하여 항복강도를 찾는다. 뤼더변형률이 없는 재료의 항복강도를 예측에는 초기구간 데이터만을 이용해야 오차를 최소화 할 수 있다. 한편 뤼더변형률이 재료들은 곡선의 후반부 데이터를 사용해야 정확한 물성치를 찾아낼 수 있다. 이어 항복 강도가 구해진 상황에서 응력-변형률 곡선의 전체 데이터를 사용해, n을 단일변수로 하여 회귀한다. 여기서 얻은 항복강도와 n을 이용하면 실제 실험 응력-변형률 곡선을 가장 유사하게 따라가는 회귀곡선을 얻을 수 있다.
이 논문에서는 재료의 단축하중 하에서의 응력-변형률 곡선을 예측하기 위하여 순환 신경망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 사용하였다. 석고와 규사를 혼합해 만든 재료에 일축압축시험을 수행하여 얻은 응력-변형률 데이터를 이용하였으며, 낮은 응력 구간의 초반 데이터를 활용해서 파괴 전까지의 거동을 예측하였다. 앞부분의 데이터를 활용하여 단계적으로 뒤쪽 구간의 값을 예측하는 LSTM 순환 신경망의 구조상 큰 응력에 대응하는 변형률을 예측할 경우에는 앞쪽 구간의 오차가 누적되어 실측값과 차이가 늘어났으나 전반적으로 높은 정확도로 응력-변형률 곡선을 예측하였다. 예측에 사용한 초기 데이터의 길이가 늘어나는 경우 정확도는 조금 증가했다. 그러나 접선을 이용한 단순 예측과의 성능 차이는 초기 데이터의 길이가 작은 경우에 두드러졌으며, 적은양의 데이터로도 응력-변형률 곡선 전체 구간의 예측을 가능하게 한다는 점으로부터 신경망 모델의 필요성을 확인하였다.
변형률 속도 $100s^{-1}{\sim}10000s^{-1}$ 범위에서 사용되는 홉킨스바(SHPB)는 재료의 동석 거동 특성을 확인하기 위해 가장 널리 사용되는 장치이다. SHPB 시험은 입력봉 및 전달봉에서 측정된 변형률을 사용하여 시험편의 응력, 변형률 및 변형률 속도를 얻을 수 있는 응력파 전달 이론을 기반으로 한다. 본 연구에서는 고 변형률 속도에서 폴리프로필렌 자기보강 복합재료(SRPP)의 동적 특성을 얻기 위해 직접 SHPB를 설계 및 제작하였다. 또한 본 연구를 통해 제작된 SHPB에서 얻은 변형률 데이터의 신뢰성 확보를 위하여 Digital Image Correlation (DIC)를 통해 얻은 변형률 데이터와의 비교를 진행하였다. 이는 SRPP 시편의 고속 압축 시험을 통해 이루어 졌으며 SHPB를 통하여 얻은 데이터와 DIC를 통해 얻은 변형률 데이터의 유사함을 확인하였고 이를 통하여 장비의 신뢰성을 검증하였다.
본 연구는 철골모멘트골조를 대상으로 변형률 기반 횡응답 예측 기법 제시한다. 기둥의 변형률 데이터를 이용하여 건물레벨의 횡응답을 예측한다. 변형률 데이터는 한 개의 기둥 당 총 4개의 변형률 센서가 설치된다고 가정하여 기둥의 양 단부의 변형률 응답 값을 이용한다. 양단부의 변형률 값을 통해 단부의 휨모멘트를 계산하고 이를 처짐각법에 적용하면 건물레벨의 횡응답을 예측할 수 있다. 또한 한 개층에 설치된 가속도계의 응답을 이용하여 지점에 위치한 회전스프링의 강성값을 예측하였다. 제시한 기법은 5층 1경간 철골모멘트골조 예제에 적용하여 그것의 신뢰성를 검증하였다. 횡변위 및 횡가속도에 대한 예측 응답이 비교값과 일치하는 결과를 얻었으며, 손상 여부 및 위치를 파악하는데 효과적임을 확인하였다. 반면 고유주기와 같은 동특성은 구조물의 손상을 파악하는데 한계가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역 토목용 계측기에서 측정된 지진유발 변형률 데이터의 분포 특성을 분석하기 위한 기법으로 응용통계기법에 대한 적용성을 평가하였다. 2011년 도호쿠 대지진과 같은 해에 발생한 규모 7.0 이상의 여진을 계측한 4방향의 변형률 데이터를 활용하였다. 데이터의 미세한 변동을 감지하기 위하여 단변량 분석기법인 x-MR 분석을 실시하였으며 분석결과 계측 데이터 간의 분산시점에 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 이러한 분산시점의 차이를 해결하기 위하여 변형률 데이터 간의 상관성을 고려한 다변량 통계분석을 실시하였다. 다변량 분석기법 가운데 하나인 주성분 분석결과를 $T_2$과 Q-통계량 분석에 적용하여 신뢰구간 99.9%, 99.0%, 95.0%로 실시간 분석을 수행하였다. 분석결과 $T_2$과 Q-통계량 값이 신뢰구간 99.9%를 초과하는 시점은 x-MR 분석의 분산시점과 일치하거나 이른 시간으로 나타났다. 또한, 신뢰구간 95.0%와 99.0%를 초과하는 시점은 99.9%를 초과하는 시점 이전에 타점되어 지진발생 전에 이상 분포 발생을 예측할 수 있었다. 이러한 결과는 변형률 데이터의 비정상적인 분포 특성을 다변량 통계분석법으로 인지할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 다변량 통계분석은 변형률 데이터의 분포 특성을 분석하여 지진을 예지하는 방법으로 이용가능하다고 판단된다.
본 연구에서는 대형 시설물의 재난 모니터링을 위해 시설물에서 발생 가능한 붕괴 및 화재 사고를 감지하고, 재난 상황 발생 시 IoT 기반의 시설물 내부 상황 인지를 위한 커스터마이징 비콘을 개발하고자 하였다. 기존 변형률 센서를 이용한 데이터 계측의 경우 유선으로 변형률 센서를 연결하여 계측하였지만, 본 연구는 이를 무선으로 변경하여 실시간으로 구조물 변형의 유·무를 모니터링이 가능하도록 하였다. 이 과정에서 휘트스톤 브릿지를 이용하기 위해 커스터마이징 비콘에 연결이 가능한 변형률 센서 모듈을 제작하였으며, 계측 데이터를 원격으로 확인하기 위한 시스템 구성을 진행하였다. 계측 데이터 검증을 위해 차세대융합기술연구원 15층 내에 10개의 커스터마이징 비콘과 2개의 게이트웨이를 설치하였으며, 계측 데이터 분석 결과 변형률 데이터값이 7~8 사이에 분포하는 것을 확인하였다.
고 변형률 속도에서 폴리프로필렌-유리 장섬유 복합재료(PP-LGF)와 열가소성 올레핀(TPO) 소재의 동적 압축 특성을 얻기 위해 홉킨슨바(Split-Hopkinson Pressure Bar (SHPB))를 이용하여 실험을 진행하였다. SHPB는 변형률 속도 100 s-1~10000 s-1 범위에서 재료의 동적 기계적 물성을 확인할 수 있는 장치이다. SHPB 시험은 입력봉과 전달봉에서 측정된 탄성파를 이용하여 시편의 응력, 변형률 및 변형률 속도를 얻을 수 있는 탄성파 전달 이론을 기반으로 한다. 또한 SHPB에서 얻은 변형률 데이터의 검증을 위해 시편을 초고속카메라로 촬영하여 DIC 기법을 통해 얻은 변형률 데이터와 비교 진행하였다.
고 변형률 속도에 대한 소재의 동적 압축 물성은 고속 충돌 및 고속 성형 등 동적 환경에서의 유한요소 해석의 신뢰성 향상을 위해 필수적이다. 일반적으로 고 변형률 속도에 대한 소재의 동적 압축 물성은 SHPB(Split Hopkinson Pressure Bar) 장비를 통해 획득 가능하다. 본 연구에서는 최근 무인 항공기에 확대 적용되고 있는 Woven type CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic) 소재에 대한 충돌 해석에 대응하기 위해 SHPB 장비를 활용하여 해당 소재의 동적 압축 물성을 획득하였다. 또한 Pulse shaper를 활용하여, Elastic-brittle 특성을 지니는 소재에 대한 일정한 변형률 속도 확보 및 실험 데이터에 대한 신뢰도를 향상시켰다. CFRP 소재의 경우 방향 별 기계적 물성이 다른 이방성 소재이므로 두께 방향과 면내 방향 시편을 제작하여 각각 실험을 수행하였다. SHPB 실험 결과 면내 방향 시편의 경우 일정한 변형률 속도 영역에 도달하기 전, 시편의 파단이 발생하여 데이터의 재현성 및 신뢰성 확보에 어려움이 있는 반면, 두께 방향의 시편의 경우 시편 전·후면 응력일치도가 우수하여 데이터 신뢰도가 높으며, 일정한 변형률 속도 영역을 획득할 수 있다. LS-dyna를 활용한 유한요소해석을 통해, 압력봉으로부터 측정되는 데이터는 시편과 압력봉의 변형에 의해 변형률이 과도하게 예측되는 것을 확인하였다.
유한요소해석 등에 의한 수치해석에서는 정식화된 응력-변형률 관계가 필요하다. 그러나 현재까지 여러 연구자들에 의해 발표된 응력-변형률 관계의 정식화는 미소변형률 수준에서부터 피크에 이르기까지 전체를 모두 만족하지 못하게 표현하였다. Tatsuoka and Shibuya(1991)는 하나의 식으로 연약 점성토에서 연암에 이르는 광범위한 지반재료에 대해 적용 가능하며, 넓은 범위의 변형률 수준($10^{-6}{\sim}10^{-2}$)에 대해 적용할 수 있는 새로운 제안식을 발표하였다. 본 연구는 세계 각국의 주요 연구기관에서 사용되고 있는 7종류의 연구용 표준사 공시체 및 2종류의 유리 구슬(Glass beads) 공시체를 이용하여 평면변형률압축시험을 실시하였다. 최대주응력방향(${\sigma}_1$)의 변형률과 최소주응력방향(${\sigma}_3$)의 변형률을 각각 $10^{-6}$에서 $10^{-2}$까지 상세히 측정하였고, 얻어진 시험 결과를 새롭게 제안된 식에 적용하였다. 그 결과 미소변형률 수준에서 피크에 이르는 응력-변형률 관계의 실측된 데이터와 매우 잘 일치하는 결과를 얻었다.
최근 물 가까이에서 생활하고 여가를 보낼 수 있는 친수공간에 대한 욕구가 증가하면서 플로팅 구조물에 대한 관심이 커져가고 있다. 이에 본 연구에서는 정적 변형률을 이용한 플로팅 구조물의 손상탐지기법을 제안하였다. 손상을 탐지하기 위한 손상지수는 기존의 모달 변형에너지를 이용한 손상지수 법을 변형률을 적용할 수 있도록 확장하여 손상 전과 손상 후의 변형률로 나타내었으며, 손상지수 계산 후 손상부위를 결정하는 손상탐지는 패턴인식을 이용하였다. 제안된 이론의 정확성과 타당성은 플로팅 구조물의 축소모형을 제작하고 계측된 변형률 데이터에 적용하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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