배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 사장교와 같은 장대형 구조물의 손상위치를 판단할 수 있는 손상평가 기법을 개발하고, 개발한 기법의 성능을 실험을 통하여 검증하고자 하였다. 손상평가 기법은 무손상 데이터가 확보되지 않은 상태에서 구조물의 손상평가가 가능하고, 구조물의 응답 데이터의 분석만으로 손상위치를 판단할 수 있는 데이터를 추출하는 것을 목표로 하였다. 이러한 목표를 완성하기 위하여, 손상 위치 판별을 위하여 통계적 패턴인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리(IMD : Improved Mahalanobis Distance) 이론에 기반하여 변동성이 고려된 손상평가 기법을 개발하였다. 개발한 손상평가 기법에는 구조물의 고유한 정보에 기반한 Simulation 프로그램을 반영하여 다양한 외력에 따른 구조물의 무손상 응답을 출력하도록 하였다. 개발한 기법의 성능을 실험적으로 평가하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 케이블 손상실험을 수행하였다. 그 결과, 변동성이 고려된 손상평가 기법은 외력에 따른 무손상 데이터를 자동으로 출력하고, 출력된 무손상 데이터와 계측된 손상 데이터의 분석을 통하여 케이블의 손상 위치를 판단할 수 있는 정보를 추출하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.
음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 그러나 기존의 손상위치표정 기법은 탄성파 전파 속도에 크게 의존하는 기법의 한계에 의하여 복합재료 또는 이종의 재료로 구성된 구조물에서의 손상을 탐지하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 압축천연가스(CNG) 저장용기는 무게와 강성의 효율을 위하여 복합재료를 사용하여 외부를 보강하는 새로운 형태의 구조를 사용하고 있다. 이러한 다층 복합소재의 사용으로 기존의 손상탐지기법으로는 저장용기의 외부에서 가해지는 충격 혹은 결함에 의한 저장탱크에 발생한 손상의 측정이 매우 어렵게 되었다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 선행연구를 통하여 개발된 에너지 기반 contour D/B map 기법을 이용하여 4 가지 형식의 CNG 저장탱크에 발생한 외부 충격 신호의 손상 위치를 측정하였다. 각각의 형식의 저장탱크에서 측정된 손상 위치 결과를 비교 분석하여 새로운 기법의 측정 성능을 알아보았다.
본 고에서는 도심지 터널의 과학적인 설계/시공을 위한 요소기술 확보의 일환으로 기존의 연구자들이 제시한 손상평가 기법을 토대로 터널굴착에 따른 지중매설관 손상여부의 예비평가를 위한 평가기법을 제시하였다. 제시된 기법을 토대로 다양한 경우에 대한 매개변수 연구를 수행한 결과 지반침하곡선의 경사 및 곡률 등 침하곡선의 제반특성에 기반을 둔 본 연구에서 개발된 손상평가기법의 평가결과는 변곡점의 위치에 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며, 따라서 현장 특유의 지반특성 및 시공조건이 반영된 변곡점 산정식의 개발을 위한 지속적인 연구가 필요한 것으로 판단된다. 아울러서 터널심도가 터널직경의 2.5배 이하인 경우 손상도가 현저히 증가하며, 전반적으로 관의 재질이나 조인트의 형식에 관계없이 관체의 인장변형률이 손상여부를 결정짓는 인자인 것으로 나타났다. 본 연구에서 얻어진 결과를 종합하여 터널과 매설관의 상대적 위치 및 지반손실량에 따라 매설관의 손상정도를 정량적으로 평가할 수 있는 설계도표를 제시하였다.
본 논문에서는 교량의 볼트 체결부, 응력집중부 등 손상의 발생이 유력한 위치에 부착된 압전센서-무선 임피던스 센서노드를 통해 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는 시스템을 소개하였다. 임피던스 기반 건전성 모니터링에 있어서 구조물에 발생하는 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 성분이 달라지기 때문에, 이러한 주파수 영역을 자동으로 결정함과 동시에 손상에 관한 정보를 획득하기 위하여 인공신경망 기법을 적용하였다. 제안된 기법은 기존에 구축되어 있는 데이터베이스를 기반으로 구조물에 발생한 손상의 종류 및 손상의 정도를 판단하는 것을 목적으로 한다. 무선 임피던스 센서노드-인공신경망 기반 손상탐색 통합 시스템은 실제 강교량에서 발생한 볼트풀림, 균열 등 국부적인 손상의 진단을 위하여 적용되었으며, 그 유효성을 입증하였다.
무기저 손상 진단 기법은 능동센서를 이용하여 과거의 기저자료와 현재 상태에서 취득한 유도파의 정보를 비교하지 않고, 구조물의 현재 상태에서 취득한 신호만을 분석함으로써 구조물의 상태를 진단하는 기법이다. 온도 변화 및 하중 변화 등의 외부 환경의 변화에 민감한 유도파의 특성으로 인하여 기저자료를 이용하는 과거의 방법론은 현실적용성이 떨어질 우려가 있다. 본 무기저 손상 진단 기법은 외부 환경적 영향을 최소화함으로써 구조물의 상태를 효율적으로 진단할 수 있다. 최초, 본 연구진에서 제안하였던 무기저 기법은 두 쌍의 능동센서를 구조물에 양면 대칭으로 배치시켜 능동센서의 극성을 이용한 방법이었다. 하지만 실제 구조물의 양면에 완벽한 대칭성을 유지하며 능동센서를 배치시키는 것은 사실상 불가능하다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위해 신개념의 듀얼 능동센서를 활용한 무기저 손상 진단 기법이 제안되었고, 수치해석 및 연구실 환경에서 제한적으로 그 실용성이 검증되었다. 본 논문에서는 무기저 손상 진단 기법의 실 구조물에의 적용성을 폐교량을 대상으로 검토하였다. 특히, 보강재를 포함하는 영역에서 본 기법을 적용함으로써 실제 구조물에 적용 가능성을 검증하였다.
한국지진공학회 1999년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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pp.300-307
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1999
신경망기법을 이용한 구조물접합부의 손상평가기법을 제안하였다. 신경망기법의 성능을 개선하기 위하여 노이즈첨가학습을 수행하였으며 효과적인 손상평가를 위하여 부분구조추정법 및 data perturbation scheme을 도입하였다. 10층 프레임구조물에 대한 수치해석과 2층 프레임구조물에 대한 실험연구를 통하여 제안기법을 검증하였다 계측지점이 부분구조로 제한되고 계측자료가 노이즈를 포함하는 경우에는 제안기법이 효과적으로 적용될수 있음을 알 수 있었으며 실험을 통하여 실제 구조물에 대한 제안기법의 적용성을 평가힐 수 있었다.
음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 최근 이러한 재료 및 구조의 내부 손상의 실시간 모니터링이 가능한 기법을 활용하여 풍력 블레이드와 같은 대형 구조물의 건전성을 실시간으로 감시 가능하도록 하는 연구가 각광 받고 있다. 이러한 실시간 건전성 모니터링을 위해서는 손상 징후를 조기에 발견 가능하여 손상으로 인한 큰 피해가 발생하지 않도록 하는 능력이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서는 신호 맵핑 기법을 이용한 새로운 손상 검출 기법의 제안 및 750 kW 블레이드 부분 시편을 이용한 검증 시험을 다루었다. 검증 시험 결과 신호 맵핑 기법은 시간 도달차 기법과 비교하여 낮은 위치 오차율과 높은 위치 표정 결과를 나타내었다. 신호 맵핑 기법은 기존 기법과 비교하여 센서 부착 위치 선정에서도 유연함을 가지는 것을 확인하였다.
구조물 건전성 모니터 링에서 구조물에 발생한 손상을 어떠한 방법으로 가장 효율적이고 정확하게 탐지하느냐는 매우 중요한 연구과제이다. 기존의 대부분 SHM기술에서는 구조물에 손상이 발생하기 이전에 측정해 놓은 탄성파신호를 손상 검출을 위한 기준 데이터로서 활용하고 있다. 본 연구에서는 Lamb파를 이용하는 pitch-catch (PC)-기법을 기반으로 기준 데이터를 필요로 하지 않는 새로운 SHM기술을 제안하였다. 또한 손상 신호에 이미지화 기법을 적용하여 손상의 위치를 이미지화 함으로써 손쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 SHM기술은 알루미늄 평판 시편에 대한 실험을 통해 응용 가능성을 고찰하였다.
항공기 구조물 표면에 발생하는 외부 충격은 크랙과 같은 손상을 발생시킬 수 있으며 이는 차후 큰 결함을 야기하기 때문에 충격과 손상을 탐지하고 위치를 추정하는 것은 구조 안정성 모니터링에 있어 중요한 부분이다. 본 연구에서는 능동, 수동 센싱기법을 조합한 L-형상 압전체 센서 배열을 사용하여 충격과 손상을 탐지할 수 있는 기법을 개발하였다. 수동 센싱기법으로 1개 센서군 당 3개의 센서를 L-형상으로 배치하여 충격 발생 각도를 추정하고 2개의 센서군을 사용하여 충격위치를 탐지하는 방법을 도입하였다. 이 수동 센싱기법을 유도초음파 기반의 능동 센싱기법에 확대 적용하여 동일한 압전소자로 충격 탐지와 더불어 손상을 탐지할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 기법은 방향에 따른 파동의 속도 변화와 같은 구조물에 대한 정보 없이도 위치 추정이 가능하여 비등방성 구조 내에서도 정확한 충격 및 손상 위치 정보를 얻을 수 있다. 개발된 기법을 날개 형태 구조물 및 CFRP 판에 적용하여 실험적으로 정확한 충격 및 손상 위치를 추정할 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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