Recently, there is a demand for a fast and efficient method for measuring displacement during construction or maintenance of new buildings. As the number of safety accidents caused by structural collapse increases, the integrated management plan of the measurement and management system has become a platform and data is shared with stakeholders, so that it is possible to establish safety management in advance according to the displacement of the structure.
최근 들어 지진발생 빈도의 증가와 더불어 초고층 빌딩, 장대교량 등과 같은 대형구조물의 경량화, 유연화로 인해 발생하는 구조물의 과도한 동적거동을 효과적으로 제어할 수 있는 제진시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 지진으로부터 구조물을 보다 효과적으로 보호하기 위해 자기장에 의해 역학적 성질을 변화시킬 수 있는 제어가 가능한 지능형재료인 자기민감 고무(Magneto-Sensitive Rubber)를 이용한 반 능동 기초격리 시스템을 제안하였다. 제안된 기초격리 시스템은 기존의 LRB(Lead-Rubber Bearing) 시스템과의 비교 분석을 통해 면진성능을 평가하였으며 이를 위해 몇 가지 역사적 지진들을 이용수치해석을 수행하였다. 제안된 자기민감 고무를 이용한 반 능동 기초격린 시스템은 기존의 수동 시스템보다 기초전단력이나 상부구조물에 가속도 전달을 차단함과 동시에 기초변위를 현저하게 감소시킬 수 있음을 보였다. 그러므로 자가민감 고무를 이용한 반 능동 기초격리 시스템은 지진으로부터 구조물을 효과적으로 보호할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 실질적인 최적화 구조물의 설계를 위한 시스템에 대한 것으로 퍼지이론에 바탕을 둔 자동 유한요소 생성 망 기술과 계산 기하학적 기술, 해석코드 및 솔리드모델러를 시스템에 통합시켰다. 최적해 또는 만족해는 자동해석 시스템과 함께 탐색공간을 위한 유전자 알고리즘을 이용하여 자동적으로 탐색되어 진다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용함으로써 본 설계 시스템은 다차원 해를 얻을 수 있다. 개발된 시스템은 터널전류에 바탕을 둔 마이크로 가속도계의 형상설계에 적용하였다.
열-기계-전기 하중이 완전 연계된 스마트 구조물의 응력과 변형을 정확히 예측할 수 있는 판 이론을 개발하였다. 두께 방향으로 변위와 온도장은 3차 곡선에 선형 지그재그 장을 중첩하여 구하였다. 횡 수직방향 변형을 고러하기 위해 횡 수직 변위를 두께방향으로, 포물선으로 가정하였다. 전기장은 선형지그재그 형태로 가정하였다. 스마트 구조물의 층에 의존하는 변위장과 온도장의 자유도를 층 사이의 연속조건과, 평판의 위 아래 횡 방향 전단응력이 존재하지 않는다는 조건으로부터, 기준면에 의한 자유도로 나타내었다. 수치 예를 통해 제안된 이론의 정확도와 효율성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 고차 지그재그 이론은 열 환경 하에서 두꺼운 지능 복합재료 평판의 정적, 동적 거동 해석에 사용될 수 있다.
마이크로 시스템은 감각 기관, 지능 기관, 운동 기관으로 구성되어 있으며 운동기관에 해당하는 액튜에이터의 마이크로화를 통하여 마이크로 시스템은 실현될 수 있다. 마이크로 시스템의 한예로 대두되고 있는 마이크로 로봇의 구현을 위해서는 마이크로 세계에서의 역학점 고려, 감각, 지능 기관의 극소화, 마이크로 부품 조립기술의 발달, 에너지 전달의 효율화 통신 기능 부여 등의 장벽을 극복해야 한다. 마이크로 시스템의 실용화는 큰 구동력을 필요로 하지 않는 미세광학, 세포 또는 고분자의 조작, STM 등의 미세 과학분야에 먼저 이루어질 것으로 예상하며 곧 구동력을 필요로 하는 국부 수술의 시행, 생체의 정보 취득, 인간의 범위가 닿지 않는 구조물의 결함 보수, 정보전용 로봇 등으로 전파되리라 본다.
아프거나 피로를 느낄 때 말 또는 신음소리로 호소하듯 다리나 건물도 지나친 피로가 겹치거나 무너질 정도의 압력이 걸리면 스스로 이런 위급사태를 알리는 방법은 없을까? 지진이 일어날 때 스스로 보강하고 금이 가면 자발적으로 틈새를 메우는 다리나 건물을 만들 수는 없을까? 또 생물처럼 필요하다면 스스로 구조를 바꾸고 피해를 입으면 수리하고 나이를 먹으면 우아하게 은퇴할 수 있는 구조물을 만들 수 없을까? 21세기에는 이런 살아있는 지능재료들이 등장하여 성수대교와 삼풍백화점과 같은 대형구조물의 붕괴사건을 미리 막을 수 있게 될지 모른다.
In this paper, the fuzzy controls for the structures subjected to seismic forces are studied The structural models of two and three degrees of freedom are considered in numerical examples. The related simulation results show that the technique of Fuzzy control is useful for reducing the relative displacement.
본 논문에서는 흡음 재료와 압전 재료를 부착시켜 넓은 대역에서 소음 저감을 향상 시키는 압전 지능패널(piezoelectric smart panel)을 구성한 후 이를 통하여 구조물로부터 복사되는 소음의 저감 성능을 실험적으로 고찰 하였다. 우선, 단빌 평판과 흡음 재료가 부학된 편판을 구성하여 소음 저감 성능을 즉정 하였다. 그리고 두 방법을 합성하여 광 대역에서의 소음을 저감 시키기 위해 흡음 재료와 압전 재료를 부착한 압전 지능패널을 이용하여 감지기로부터 측정된 신호를 적절한 부 이득(negative gain)을 거쳐 작동기에 되먹임 하였을 때의 소음 저감 성능을 측정 하고 앞의 두 결과와 비교하였다. 실험 결과로부터 수동적 방법과 능동적 방법을 복합적으로 구성한 압전 지능패널이 넓은 주파수 대역에서 소음을 저감 시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
CMAC을 이용하여 구조물의 지진응답을 예측하였다. CMAC은 매우 빠른 학습성능을 가지고 있는 것이 장점이며 구조물의 동적응답을 학습함에 있어서도 수 초 이내에 만족할 만한 정도로 학습을 끝낸다. 따라서 실시간 학습을 필요로 하는 분야에 매우 효과적으로 사용될 수 있다. 실시간 응답학습은 장기거동 등으로 역학적 특성이 변하거나 손상을 입은 구조물의 적응제어 등이 있다. 수치해석에서는 3층 전단건물의 지진응답을 CMAC을 통하여 학습하였으며 학습은 매우 빠르게 완수 되었다. 결론적으로 CMAC은 구조물의 진동제어 분야에서 매우 효과적으로 사용될 수 있는 인공지능의 하나이다.
본 논문는 개폐식 대공간 구조물의 지진하중에 대한 동적응답을 줄이기 위한 목적으로 파라메트릭 설계 기법을 적용한 TMD에 관한 연구이다. 인공지능 알고리즘을 이용하여 감쇠장치의 설치 위치를 자동 탐색하는 컴포넌트를 개발하였다. 이는 구조물의 동적응답을 실시간으로 확인하고, 구조물의 감쇠장치 최적의 위치를 찾을 수 있을 있다. 또한, 여러 대안에 대한 감쇠장치 질량의 최적 값을 찾아주며, 지붕의 열린 상태와 닫힌 상태에 모두 효과적으로 적용될 수 있는 설계안을 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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