시스템 인식 기법에 의한 보강된 RC 교량의 구조 성능평가

Abstract

본 연구에서는 노후 또는 보강된 RC 슬래브교의 성능평가를 위하여 SI 기법을 사용하며, 처리시간의 단축, 오류 발생의 지양 등 전산처리기능의 향상을 위하여 마이크로 유전알고리즘(μ-GA)을 SI 기법으로 제안하였다. 또한 실제로 손상 또는 보강된 콘크리트 슬래브의 성능을 평가하기 위하여 실시간 모니터링이 가능한 주행하중에 의한 동적응답 정보를 이용하였다. 검증을 위하여 실제 교량은 현실에 가깝도록 정상상태, 손상상태 및 보강상태에 대하여 3차원 고체 유한 요소를 사용하여 모의 구현하였고, SI(System Identification) 기법의 수치해석 예제로는 2차원 판 요소를 사용하였다. 결과적으로 이 기술에 의해 구조물 내에 손상된 부분의 강성분포 뿐만 아니라, 손상의 크기 및 위치까지 예측할 수 있었다. 특히 이 기술로 FRP에 의해 보강된 콘크리트 슬래브에 대하여 손상상태에 대비한 성능향상 효과를 평가할 수 있었고, 전산처리의 효율성 측면에서도 우수성을 확인할 수 있었다.; This purpose deals with the system identification(SI) method for performance assessment of deteriorated of externally strengthened RC slab bridges. The novelty of this study is the application of concrete slab with arbitrary cracks and their dynamic response due to the anomalies in a structure subjected to moving load. To demonstrate the feasibility of the Micro-genetic algorithm (μ-GA) as a SI method, the algorithm is applied to a three-dimensional finite element model with defects. The technique described in this paper may allow us not only to detect the stiffness distribution of the damaged elements but also to find locations and the extent of damage. In addition, the results demonstrate the excellencies of the method from the standpoints of computation efficiency as well as its ability to investigate the stiffness improvements of strengthened bridges.