Evaluation method for bonding state of shotcrete

본 발명은 종래의 충격반향기법을 이용한 숏크리트와 콘크리트 및 숏크리트와 지반사이의 접착상태 평가 장치 및 방법에 대한 것으로서, 보다 상세하게는 충격반향시험으로부터 획득한 가속도 신호로부터 숏크리트의 두께, 숏크리트와 배면 지반과의 접착상태, 및 배면 지반의 종류 등을 획득할 수 있는 신호처리 장치 및 해석기법에 관한 것으로, 숏크리트가 시공되는 터널 또는 토목 구조물에서 숏크리트의 건전도 평가 및 품질관리 기술로 사용될 수 있다

Effect of Spatial Distribution of Geotechnical Parameters on Tunnel Deformation

지반 설계 인자는 공간적으로 분포하는 특성이 있으며, 이는 터널의 설계와 시공과정 뿐만 아니라 장기 거동에 큰 영향을 미친다. 그러나 일반적으로 터널의 수치해석을 위한 설계 지반 인자는 대상 영역을 대표하는 값 또는 대상 영역의 광역적 평균값 등이 적용되고 있다. 특히, 지하공간의 크기가 증가할수록 설계 지반 인자의 불확실성 및 공간적 분포 또한 증가한다. 결국 이러한 불확실성과 공간적 분포 특성의 확대는 해석의 정확성 및 신뢰성 저하를 초래하게 된다. 따라서, 대형 터널의 구조적 안정성을 확보하기위해 지반 물성치들의 공간적인 분포에 대한 정량적인 조사가 설계시 포함되어야 한다. 본 연구에서는 지반 물성치 및 구조적 설계 인자의 공간적 분포가 터널의 변위에 미칠 수 있는 영향을 분석하였다. 여러 COV(Coefficient of Variation)에 따라 정규분포하는 지반 물성치의 공간적 특성이 이상화된 원형 터널의 변위에 미치는 영향에 대한 분석과, NATM(New Austrian Tunneling Method) 터널에서 숏크리트의 강도의 공간적 분포가 터널 변위에 미치는 영향을 분석하였다. 공간적 분포의 COV가 증가할수록 터널 주변 발생하는 변위량도 증가하는 것으로 나타났으며, 분석 결과 이들은 지반 물성치에 따라 고유한 계수를 갖는 삼차방정식으로 표현된다

Equivalent Design Parameter Determination for Effective Numerical Modeling of Pre-reinforced Zones in Tunnel

대단면 터널에서 시공되는 사전보강공법에 의한 보강영역의 보강효과를 수치해석적으로 모델링하기 위한 다양한 방법이 제시되고 있지만 실무자들은 공학적인 방법보다는 경험적인 방법과 문헌을 참고하여 설계를 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 상용 프로그램에서 직접적으로 적용할 수 있는 사전보강 영역의 물성치 결정에 있어서 거시적 접근법의 개념을 기반으로 미시적 접근법을 적용한 등가 물성치를 결정하는 기법을 제시하고 3차원 수치해석을 통한 실제모델 해석결과와 다른 여러 미시적 접근법들과의 비교 분석을 수행하여 타당한 보강영역 물성치 결정기법을 제시하였다. 해석 결과 구근과 강관의 병렬연결 강성이 원지반과 직렬로 연결되는 사전보강영역의 직병렬 강성 시스템과, 구근과 강관의 직렬 강성 시스템이 실해와 가장 근사한 변위를 예측하였으나 후자의 경우 그 모델링 과정이 복잡하므로 본 연구에서는 간편법으로써 직병렬 강성 시스템을 제안한다. 직병렬 강성 시스템은 천단변위에 대해 풍화암 지반에서는 약간 안전측으로, 내공변위와 지표면 변위에 대해서는 정밀모델의 결과와 거의 동일하게 거동하는 것으로 분석되었으며 풍화토와 풍화암 지반에서 동일한 변위 경향성을 나타낸다. 본 연구에서 제시된 사전보강영역의 직병렬 강성 시스템은 실제모델로 대표되는 보강지반의 거동 메카니즘을 효과적으로 나타내는 것으로 분석된다

터널거동에 영향을 미치는 주요요소의 평가 및 해석기법 : 공간적 지반 변이성, 숏크리트 접착상태, 사전보강

한국과학기술원 : 건설및환경공학과, 한국과학기술원 : 건설및환경공학과, 2009.2, [ xv, 279 p. ]The stability of a tunnel is affected by principal elements such as inherently heterogeneous ground, primary, and auxiliary supports, and seepage forces induced by groundwater. The effects of such principal elements are more significant as the tunnel scale increases. Thus, effective evaluation and analysis methods of these influential factors are required for reliable design, safe construction, and effective operation of tunnels. This dissertation focuses on the evaluation and analysis methods of the principal elements that affect tunnel behavior. The spatial variability of tunnel design parameters, such as geotechnical and structural properties, has a large effect on the behavior of tunnels both during and after construction, including long-term response. Interestingly, the uncertainty and spatial variation of design parameters increases with the scale of the tunnel. In order to design large, and structurally stable, tunnels, the design framework must include a quantitative investigation of design parameter variation. Literature surveys on statistical characteristics of rock have been carried out and the impacts of inherent spatial variability of geoproperties represented by COV (coefficient of variance) and correlation length on tunnels were analyzed using Monte Carlo simulation with finite difference modeling. A truncated non-Gaussian random field function is developed to aid in the simulation of the logical and effective correlated random field. Simulated random field elements are explicit in the numerical models. Strength parameters in Mohr-Coulomb and Hoek-Brown models and stiffness parameters (i.e., elastic modulus) are considered as random variables. Numerical results, normalized by deterministic cases, indicate that the tunnel excavation induced deformation increases with the variation and correlation lengths of geotechnical design parameters. Effects of heterogeneous elastic moduli on the variation of the elastic-plastic interface and the failure me...한국과학기술원 : 건설및환경공학과

충격반향기법을 이용한 역T형 기초의 깊이 추정

This study presents the impact echo method to estimate the depth of inverted T-shape foundations at fields. Effects of different impact sources and effects of using different accelerometers and geophones were investigated to optimize the testing system. the foundation depth was computed from the resonant frequency value and the P-wave velocity of the foundation. In addition, such presence of the multiple modes of longitudinal vibration in the inverted T-shape foundations were also confirmed in the numerical modeling results. Last, the field test results on more than 50 towers were compiled to examine the reliability of this method

Determination of Crack Signals Using the Deep Learning Technique Based on a 1D Convolutional Neural Network for Smart Detection of Structural Damage Cracking

초고층 빌딩, 대형 구조물 등의 건설이 일반화됨에 따라 점차 노후화 및 지진, 태풍 등의 자연재해에 의한 구조물의 손상 모니터링에 대한 필요도가 증가하고 있다. 특히, 하부구조인 구조물 기초에서의 손상은 구조물 전체의 건전도에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에, 이에 대한 감지는 매우 중요하다. 구조물 건전도 비파괴검사 방법으로는 대표적으로 음향, 진동 감지기법 등이 제안되었으며, 이에 음향, 진동 감지기에 의해 수집된 신호를 해석하여 균열의 발생 위치 및 균열의 크기, 내구도 등을 역으로 추정하는 방법에 관한 연구가 실험실 스케일에서 많이 수행되어왔다. 하지만 실제로 현장에서는 적용되는 경우가 극히 드문 데 그 이유는 평소 발생하는 노이즈 신호(정상 신호)와 손상파괴 신호(비정상 신호)를 구분하는 것이 어렵기 때문이다. 특히 노이즈 신호와 구조물 파괴 신호가 동시에 수집될 때 이를 구분하는 것은 더욱 어려워진다. 이에 본 연구에서는 노이즈 신호(정상 신호)와 손상파괴 신호(비정상 신호)를 수집하고, 무작위로 합성된 신호를 딥러닝 기법인 1D convolutional neural network model을 통해서 정상 신호와 비정상 신호를 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 사용하면 현장에서 실시간으로 수집된 신호를 구분할 수 있게 됨으로써 구조물 안전성 변화 예측을 통해 재산 및 인명 피해 위험성을 최소화할 수 있을 것으로 생각한다.