본 연구의 목적은 국내 대표 아스팔트 혼합물의 소성변형특성을 평가하고, 이를 이용하여 소성변형을 예측할 수 있는 파손모형을 다중회귀분석을 이용하여 개발하는 것이다. 2가지 아스팔트 바인더와 5종의 골재입도를 이용하였고, 2개의 다른 공극률(6%, 10%)로 시편을 제작하였다. 시험은 30, 45, 60 온도에서 3가지 구속하중을 이용하여 삼축압축 반복재하시험을 수행하였다. 이를 이용하여 소성변형에 영향을 미치는 인자를 규명하고 소성변형 예측모델을 개발하고자 한다. 소성변형 시험의 결과를 이용한 소성변형 예측 모델을 다중회귀분석을 이용하여 제안하였으며 모델의 신뢰도를 분석하였다. 회귀분석을 이용한 소성변형 모델은 AASHTO 2002 설계법에서 제시한 예측식을 기본으로 소성변형에 영향을 미치는 인자인 온도, 하중재하횟수, 공극률을 주요 변수로 하였다. 이를 SPSS 통계프로그램을 이용하여 제시하였으며 실제 시험값과 모델의 예측값으로 신뢰도를 분석하였다.
Mechanical behaviors of uniaxially fiber-reinforced metal matrix composites under transverse loading conditions were studied at room and elevated temperatures. A mono-filament composite was selecte d as a representative analysis model with perfectly bonded fiber/matrix interface assumption. The elastic-plastic and visco-plastic models were investigated by both theoretical and numerical methods. The product of triaxiality factor and effective strain as well as stress components and strain energy was obtained as a function of location to estimate the failure sites in fiber-reinforced metal matrix composite. Results showed that fiber/ matrix interfacial debond plays a key role for local failure at the room temperature, while void creation and growth in addition to the interfacial debond are major concerns at the elevated temperature. It was also shown that there would be an optimal diameter of fiber for the strong fiber-reinforced metal matrix composite.
궤도하부층의 지지강성을 확보하기 위하여 설치하는 강화노반은 통상 일정 입도분포의 쇄석재료로 구성된다. 이러한 강화노반은 통과톤수의 누증 즉, 과도한 열차하중이 반복적으로 가해질 경우 영구변형이 발생할 수 있으며 이러한 영구변형은 궤도틀림의 한 원인이 될 수 있다. 또한 강화노반 재료의 적정두께를 확정하기 위해서는 이러한 영구변형 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국내 강화노반 재료로 사용될 가능성이 높은 M-40 쇄석재료를 선정하여 대형반복삼축시험을 실시하여 재료의 회복탄성 특성과 영구변형 특성을 분석하였다. 시험으로부터 임의 전단응력비 및 반복재하횟수에 따른 회복탄성계수 특성과 영구변형 발생특성을 분석하였으며 M-40 쇄석강화노반 재료의 영구변형에 영향을 미치는 인자(반복재하횟수, 구속압, 전단응력비, 탄성계수 등)를 함께 고려할 수 있는 영구변형 예측모델을 제시하였다.
일반적으로 흡수력은 불포화 흐름과 전단강도상의 거동을 평가하기 위한 중요한 인자가 되며, 불포화토의 부 간극수압은 흙의 구조와 포화도에 의해 영향을 받는다. 본 연구에서는 불포화 준설토의 전단강도 특성을 조사하기 위해 수정된 삼축압축시험이 수행되었다. 실험결과로서 전단강도의 변화는 배수조건보다 흡수력에 더 영향을 받고 있음을 알 수 있었고 점차적으로 흡수력 100 kPa에 수렴되고 있음을 보여준다. 이것은 흙의 불포화 상태에서 내부마찰각과 점착력이 포화상태에 비하여 흡수력에 기인하여 증가하고 있음을 나타내며, 불포화토에서 합리적인 지반강도정수의 산정을 위해서는 흡수력의 변화에 따른 겉보기 마찰각 ${\phi}^b$이 고려되어야 함을 알 수 있다.
포장 공용성 모델은 역학적-경험적 포장설계법에서 포장의 수명을 결정하기 위한 가장 중요한 인자이다. 한국 포장연구 프로그램의 일환으로 한국형 포장설계법이 역학적-경험적 방법에 근거하여 현재 개발중에 있다. 본 연구에서는 포장 공용성모델중 아스팔트 혼합물의 영구변형 예측모델을 삼축압축 반복재하시험을 이용하여 개발하였다. 본 시험은 다양한 아스팔트 혼합물에 대하여 온도와 공극률을 변화시켜 하중재하 횟수에 따른 혼합물의 영구변형 특성을 조사하였으며, 본 시험결과를 이용하여 예측모델의 계수값을 결정하였다. 영구변형 예측모델의 계수값은 포장가속시험결과를 토대로 다양한 혼합물에 대한 시험결과를 이용하여 깊이에 따른 전단응력의 변화를 고려한 통합적인 소성변형 모델계수값을 정하는 것보다 혼합물의 종류에 따른 모델계수를 산정하는 것이 보다 정확한 결과를 예측할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 포항 액상화 현상 발생 현장에서 채취한 모래를 사용하여 진동삼축시험 및 전단파 속도 측정을 수행하였으며, 시험결과를 기반으로 액상화 저항곡선을 도출하여 액상화 저항강도(CRR)를 산정하였다. 전단파 속도는 지진 발생 전 현장상태를 모사하고자 압밀 단계 종료 시점에서 측정한 값을 활용하였다. 시험을 통해 액상화 저항강도에 대한 두 가지 인자(입도분포, 상대밀도)의 영향을 확인하였으며 기존 문헌에서 제시된 타 사질토의 액상화 저항강도와의 비교를 통해 포항 모래의 액상화 저항강도를 정량적으로 평가하였다. 또한, 측정한 전단파 속도를 활용하여 실제 현장에서 사용되는 액상화 평가 곡선과의 비교를 통해 시험 결과의 신뢰성을 확인하였다.
본(本) 연구(硏究)는 삼축압축(三軸壓縮) 조건(條件)에서 여러 제한인자(制限因子)들이 재성형(再成形)한 해성점토(海成粘土)의 응력(應力)-변형(變形)에 미치는 영향(影響)을 알기 위하여 여러가지 단계(段階)의 함수비(含水比)와 밀도(密度)및 기타(其他)의 조건(條件)을 달리하여 실내(室內)에서 임의(任意)로 재성형(再成形)한 5가지 점토시료(粘土試料)의 비배수(非排水) 삼축압축(三軸壓縮) 시험(試驗)을 하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 함수비(含水比)의 증가(增加)와 함께 변형(變形)에 대(對)한 파괴주응력차(破壞主應力差)는 적어졌다. 2. 건조밀도(乾操密度)가 커질수록 변형(變形)에 대(對)한 파괴주응력차(破壞主應力差)는 커졌다. 3. 파괴주응력차(破壞主應力差)에 대(對)한 재성형(再成形) 함수비(含水比)와 밀도(密度)의 상호작용(相互作用)의 영향(影響)은 함수비(含水比) 6.6~9.7%와 건조밀도(乾操密度) $1.50{\sim}1.55g/cm^3$에서 가장 뚜렷했다. 4. 해성점토(海成粘土)에서는 축방향(軸方向) 변형율(變形率)이 응력(應力)-변형성질(變形性質)에 미치는 영향(影響)은 뚜렷하지 않았으나, 축방향(軸方向) 변형율(變形率)이 증가(增加)함에 따라 탄성계수율(彈性係數率)은 감소(減少)하는 경향(傾向)이 나타났다. 5. 입도(粒度)의 배합(配合)이 양호(良好)한 시료(試料)에서 변형(變形)에 대(對)한 주응력차(主應力差)가 큰 값을 나타냈다. 6. 해성점토(海成粘土)의 비배수(非排水) 변형(變形)에 관계(關係)가 깊은 인자(因子)만을 골라서 응력(應力)및 변형(變形) 예측(豫測)을 위한 중회귀(重回歸) 분석(分析) 모형(模型)을 만들 수 있다.
인공신경망은 복잡한 상호관계를 가지는 문제의 해결을 위한 효과적인 컴퓨터 테크닉으로써 많은 분야에 활발히 활용되고 있다. 본 논문에서는 지반의 액상화 가능성을 판별하기 위하여 인공신경망 이론을 사용하였으며, 이를 위하여 반복삼축압축시험 결과와 토성자료, 지반조사자료 등을 학습인자로 사용하였다. 학습과 검증에 서해안지역의 43개의 반복삼축압축시험 데이터가 사용되었다. 여기서 인공신경망의 학습은 예측된 CSR과 실측한 CSR 사이의 오차가 적어지도록 신경망의 가중치를 수정하는 것으로 이루어진다. 전체 신경망에 대한 평균제곱의 오차가 허용치 이내로 감소할 때까지 학습은 반복되어 진행되며 일반적으로 15,000 이상의 학습이 요구되는 것으로 나타났다. 다양한 노드수를 가지는 신경망에 대한 학습을 수행한 결과, 1번째 은닉층의 수가 20개이고 2번째 은닉층의 수가 10개인 신경망이 72~98%에 해당되는 정밀도를 가지고 해당 전단변형률과 반복횟수에서의 CSR값을 예측할 수 있었다. 여기서 NOC(Number of Cycle)와$D_10$, ($N_1$)$_60$ 등의 입력변수가 지반의 액상화 거동에 주요한 영향인자로 나타났다. 연구결과 인공신경망을 이용한 지반의 액상화 거동의 예측이 비교적 정확하게 산정됨을 알 수 있었으며, CSR과 ($N_1$)$_60$, NOC와의 관계가 기존의 연구 결과에 부합하여 나타남을 알 수 있었다.
과압밀점토의 응력-변형 거동에 중요한 영향을 미치는 변형률 속도에 관하여 다루었다. 본 연구에서는 응력경로 회전각, 과압밀비 그리고 접근길이를 포함한 응력이력과 재하속도 이력 및 재하속도를 포함한 시간이력을 변화시켜 압밀-배수 응력경로 삼축 실험을 수행하였다. 실험 결과 모든 영향인자에 대하여 시간이 증가할수록 변형률 속도 역시 증가하였다. 또한, 회전각의 정의에 따라 상이한 변형률 속도의 값을 보였고, 과압밀비와 재하속도가 증가할수록 변형률 속도 역시 증가하였다. 응력이력에서는 응력-변형 거동과 변형률 속도간의 상관성이 존재하였지만 시간이력에서는 응력-변형-변형률 속도의 상관성을 보이지 않았다.
교번 삼축 압축시험, 교번 전단응력 시험, 액상화 시험 및 진동 테이블 시험 등을 하기 위하여 제작되는 공시체로서 잘 다져진 모래를 사용하게 되며 진동에 의해 다져진 모래의 공시체가 균일한 밀도를 갖는다는 가정하에 상기한 실험을 하여 왔다. 지금까지 이러한 가정에 대한 연구가 충분히 되어 있지 않았으며 신뢰도 높은 실험을 하기 위하여는 공시체내에 모래의 밀도가 균일한 공시체를 제작하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 진동에 의해서 모래 공시체를 제작할 경우 공시체내에 밀도의 변화가 발생하는지 여부와 각 진동인자가 밀도변화에 미치는 영향을 조사하였다. 이 연구 결과 진동 전에 균일한 밀도 를 갖는 공시체가 진동 후엔 공시체의 높이에 따라 상당한 밀도의 변화가 발생하였음을 보였으며 이러한 현상은 과재 하중, 입도 및 진동가속도의 크기에 따라 상당한 영향을 받는 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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