This study is to reveal the periodical form of the 4 staged building sites with the size and the site composition of the master plan and floor plan of the Ungjindan (altar) from the Ungjindan excavation works in 2011. In order to project the research results aiming to the purpose of the study, the basic study was done with collecting data about shrine architecture for its architectural characteristics and case studies with ancestral facilities such as the Ak hae dok (national-level ancestral ritual to the big mountain, ocean and river) to understand the exact form of the site plan and architectural composition elements through the general information and excavation status. In addition, with the current situation and information from the excavation works the planned measurement scale will be calculated in inference for the size of the construction by stages and speculate the floor plan composition of the shrine architecture.
A weighing system calculates the bucket's excavation amount of an excavator. Usually, the excavation amount is computed by the excavator's motion equations with sensing data. But these motion equations have computing errors that are induced by assumptions to the linear systems and identification of the equation's parameters. To reduce computing errors, some commercial weighing system incorporates particular motion into the excavation process. This study introduces a linear regression model on an artificial neural network that has fewer predicted errors and doesn't need a particular pose during an excavation. Time serial data were gathered from a 30tons excavator's loading test. Then these data were preprocessed to be adjusted by MPL (Multi Layer Perceptron) or CNN (Convolutional Neural Network) based linear regression models. Each model was trained by changing hyperparameter such as layer or node numbers, drop-out rate, and kernel size. Finally ID-CNN-based linear regression model was selected.
본 본문에서는 도심지 지하굴착 및 터널현장의 예비설계 및 지반침하를 예측이 가능한 인공신경망 개발에 대한 내용을 다루었다. 인공신경망의 개발을 위해 먼저 다양한 도심지 터널 및 지하굴착 현장 계측자료를 수집하여 데이터베이스를 구축하고 이를 인공신경망 학습에 필용한 학습데이터를 구축하는데 활용하였다. 개발된 인공신경망은 학습에 활용되지 않은 검증 데이터 세트를 및 현장계측자료를 활용하여 결정계수(R2), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error; RMSE), 절대평균오차(Mean Absolute Error; MAE) 등 통계적 파라메타를 근거로 하여 신뢰도를 검증하였다. 개발된 인공신경망은 도심지 굴착현장의 예비 설계 및 이에 따른 주변침하를 예측하는데 효율적으로 활용될 수 있는 것으로 평가되었다.
Recently, deep excavation for high-rise buildings occurs frequently to accommodate the rapidly increasing population in urban area. The stability of the earth retaining structures for deep excavation becomes more critical. The behavior of the earth retaining structures should be accurately predicted in a design stage, but the predicted behavior is different from the measured data due to uncertain soil properties and problems in construction. In this study the back-analysis using Powell's optimization theory was performed to match the measured deflection and results obtained from back-analysis were presented.
소단은 굴착 후 지지구조물이 설치되기 전 벽체의 강성과 더불어 가설벽체의 안정성을 좌우하는 역할을 한다. 특히 굴착지반이 느슨하거나 연약한 경우 소단의 역할은 매우 중요하다. 본 연구에서는 소단을 이용한 도심지 버팀굴착현장의 계측결과와 수치해석을 사용하여 가설벽체의 최대수평변위에 미치는 소단의 규모(폭과 경사) 및 굴착깊이, 지반물성의 영향을 분석하였다. 계측결과 소단 폭이 짧아질수록 벽체의 수평변위는 증가하는 경향을 보였다. 수치해석 결과 소단의 경사가 급해질수록, 소단폭이 짧아질수록 최대수평변위량은 크게 나타나 소단이 벽체의 변위를 억제하는데 효과가 있음을 알 수 있었다. 또한 굴착심도가 깊어질수록 소단폭과 경사의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 동일한 소단 조건에서 지반물성이 높을수록 벽체의 최대수평변위를 억제하는 것으로 나타났다.
최근의 우리나라 지하굴착공사는 공법의 발전과 더불어 경제적인 부지활용을 위하여 대규모, 대심도화 되어가고 있는 추세이다. 굴착공사 대상은 자연상태의 지반으로 그 성상이 매우 복잡하며 다양한 특성을 지닌다. 지하굴착공사로 인하여 인접구조물에 변형을 주거나 과도한 토압으로 인한 벽체의 변형으로 흙막이벽 자체의 안정성에 심각한 문제가 생길 수 있다. 이에 흙막이 공사가 안정적으로 수행되기 위해서는 대상토질의 공학적 특성 및 지역적 특성을 충분히 고려하여 굴토계획을 수립하고 적절한 공법선정이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 흙막이벽의 수평변위 특성을 파악하기 위하여 기 시공된 현장 사례를 통해 굴착이 진행되면서 부터 완료되기까지의 계측자료와 수치해석 결과를 비교 분석하였다. 이를 위하여 기 시공된 6개 현장의 계측데이터를 분석하였고, 탄소성보법 해석 프로그램인 SUNEX를 이용하여 변위특성을 파악하였다. 계측 및 해석결과 얕은 심도에서의 일부 변위가 제안값을 미소하게 초과하는 경향을 보였으나 대체적으로 최대수평변위가 제안값 범위 내에 있으므로 흙막이 벽체가 안정함을 알 수 있었다.
TBM을 이용한 전력구 공사에서 수직구는 TBM 장비 및 전력선의 진출입을 위해 필수적인 구조물이다. 수직구는 지반을 수직으로 관통하여 굴착하기 때문에 암반을 굴착하는 경우가 많다. 암반 지반은 대부분 발파나 할암 공법을 적용하여 굴착하므로 이때 발생하는 소음 및 진동, 도로 점유로 인해 민원이 발생하고 있다. 따라서 기존 공법의 대안으로 기계식 굴착장비를 이용한 수직구 굴착을 고려하였다. 다만, 현 기술 수준에서 수직구 굴착장비는 암반의 압축강도 약 120 MPa 이상에서는 굴착성능이 현저히 저하되어 고강도 암반 지반 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 암반에서 기계식 굴착 성능 개선을 위해 연마재 워터젯 기술을 굴착 보조공법으로 활용하는 방안에 대해 검토하였다. 연마재 워터젯 절삭성능에 대한 검증을 위해 암석 절삭실험을 수행하고, 실험결과로부터 이격거리, 이송속도, 수압 조절을 통해 지반조건 변화에 대응하여 굴착성능을 확보하는 것이 적절할 것으로 판단하였다. 또한, 일축압축강도와 RQD, 굴진율의 관계를 이용하여 연마재 워터젯을 이용한 인위적인 절리생성을 통해 굴착성능을 향상시키는 방안을 제시하였다. 본 연구결과는 향후 수직구 기계식 굴착장비 도입을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Supporting system design and construction management for the soft and hard rock layers with fractured zones are very important theme for the safety of temporary retaining wall, surrounding ground and structures in the urban deep excavation for the construction of subway, railway, building etc. The prevailing design method of supporting system for the soft and hard rock layers in the deep excavation is mostly carrying out by simplification without proper consideration for the characteristic of rock discontinuities. Therefore the behaviors of rock discontinuities and fractured zones dominate the whole safety of excavation work in the real construction stage, serious disaster due to the failure of temporary retaining wall can be induced in the case of developing large deformations in the ground and large axial forces in the supporting system. This paper introduces examples of deep excavation where the soft and hard rock layers with fractured zones were designed to be supported by shotcrete and rock bolt, deformations of corresponding ground and supporting systems in the construction period and increments of axial force in the upper earth anchors and strut due to the these deformations were investigated through detailed analysis of measurement data, the results were so used for the management of consecutive construction that led to the safe and economical completion of excavation work. The effort of this article aims to improve and develop the technique of design and construction in the coming projects having similar ground condition and supporting method.
A disc cutter is an excavation tool on a tunnel boring machine (TBM) cutterhead; it crushes and cuts rock mass while the machine excavates using the cutterhead's rotational movement. Disc cutter wear occurs naturally. Thus, along with the management of downtime and excavation efficiency, abrasioned disc cutters need to be replaced at the proper time; otherwise, the construction period could be delayed and the cost could increase. The most common prediction models for TBM performance and for the disc cutter lifetime have been proposed by the Colorado School of Mines and Norwegian University of Science and Technology. However, design parameters of existing models do not well correspond to the field values when a TBM encounters complex and difficult ground conditions in the field. Thus, this study proposes a series of machine learning models to predict the disc cutter lifetime of a shield TBM using the excavation (machine) data during operation which is response to the rock mass. This study utilizes five different machine learning techniques: four types of classification models (i.e., K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine, Decision Tree, and Staking Ensemble Model) and one artificial neural network (ANN) model. The KNN model was found to be the best model among the four classification models, affording the highest recall of 81%. The ANN model also predicted the wear rate of disc cutters reasonably well.
International Journal of Ocean Engineering and Technology Speciallssue:Selected Papers
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제5권1호
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pp.40-45
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2002
The calculation of earthwork plays a major role in the planning and design phases of many civil engineering projects, such as seashore reclamation; thus, improving the accuracy of earthwork calculation has become very important. In this paper, we propose an algorithm for finding a cubic spline surface with the free boundary conditions, which interpolates the given three-dimensional data, by using B-spline and an accurate method to estimate pit-excavation volume. The proposed method should be of interest to surveyors, especially those concerned with accuracy of volume computations. The mathematical models of the conventional methods have a common drawback: the modeling curves form peak points at the joints. To avoid this drawback, the cubic spline polynomial is chosen as the mathematical model of the new method. In this paper, we propose an algorithm of finding a spline surface, which interpolates the given data, and an appropriate method to calculate the earthwork. We present some computational results that show the proposed method, of the Maple program, provides better accuracy than the method presented by Chen and Lin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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