온라인 실험을 이용한 카올리나이트 점토의 일차원 압밀 시뮬레이션

권영철

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 권영철

저널정보: 대한토목학회 대한토목학회논문집 C 大韓土木學會論文集 제26권 제4 C호

발행연도: 2006.7

수록면: 247 - 254 (8page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

온라인 실험 방법은 실험 정보를 직접 수치 해석에 사용하는 수치 실험법의 하나로, 지반의 역학적 특성이 요소 시험체로 부터 실시간으로 수치해석에 업데이트되므로 이상화된 역학모델을 사용하지 않고 지반 해석을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 이 방법은 모래 지반을 주요한 대상으로 하는 지반내진공학 분야에서 주로 사용되어 왔으나 최근 압밀 문제에 적용할 수 있는 실험법이 개발되어 실내 검증과 현장검증이 시도되었다. 지금까지의 관련 연구에서는 압밀층 중앙에 요소 시험체를 위치시켜 평균적인 반응 거동만을 수치해석에 업데이트하는 방법이 주로 시용되어 왔으나, 이러한 경우에는 압밀층 두께가 두꺼워 질수록 해석 정도가 떨어질 수 있다는 점이 단점으로 지적되어 왔다, 따라서 압밀 문제에 대한 온라인 실험법의 유효성 및 가능한 해석 범위를 명확하게 하기 위해서는 이러한 영향요소를 완전히 배제할 수 있는 실험 조건을 적용하여 결과를 검토할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일한 조건 하에서 실시된 온라인 압밀 시험과 분할형 압밀시험 결과를 이용하여 점토 시료의 압밀 침하와 과잉간극수압 소산 재현 측면에서 온라인 압밀 실험 결과를 검토하였다. 실험결과, 온라인 압밀 실험은 재구성 카올리나이트 점토의 유효 응력에 따른 압축성 변화를 큰 모순 없이 재현해 내고 있었으며, 과잉간극수압 소산 속도 측면에서는 온라인 압밀 실험이 조금 빠른 것을 알 수 있었다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 점토 시료의 과잉간극수압 소산 거동을 보다 정도 높게 예측하기 위해서는 점토의 투수성도 리얼타임으로 업데이트 할 수 있는 방향으로 실험 절차가 개선이 되어야 한다는 점과 과잉간극수압 소산 후의 변형에 대해서는 추가적인 연구나 개선이 필요하다는 점을 알 수 있었다.

Online testing method is one of the numerical experiment methods using experimental information for a numerical analysis directly. The method has an advantage in that analysis can be conducted without using an idealized mechanical model, because mechanical properties are updated from element test for a numerical analysis in real time. The online testing method has mainly been used for the geotechnical seismic engineering, whose major target is sand. A testing method that may be applied to a consolidation problem has recently been developed and laboratory and field verifications have been tried. Although related research thus far has mainly used a method to update average reaction for a numerical analysis by positioning an element tests at the center of a consolidation layer, a weakness that accuracy of the analysis can be impaired as the thickness of the consolidation layer becomes more thicker has been pointed out regarding the method. To clarify the effectiveness and possible analysis scope of the online testing method in relation to the consolidation problem, we need to review the results by applying experiment conditions that may completely exclude such a factor. This research reviewed the results of the online consolidation test in terms of reproduction of the consolidation settlement and the dissipation of excess pore water pressure of a clay specimen by comparing the results of an online consolidation test and a separated-type consolidation test carried out under the same conditions. As a result, the online consolidation test reproduced the change of compressibility according effective stress of clay without a huge contradiction. In terms of the dissipation rate of excess pore water pressure, however, the online consolidation test was a little faster. In conclusion, experiment procedure needs to improve in a direction that hydraulic conductivity can be updated in real time so as to more precisely predict the dissipation of excess pore water pressure. Further research or improvement should be carried out with regard to the consolidation settlement after the end of the dissipation of excess pore water pressure.

#consolidation settlement #online test #separated-type consolidation test #compressibility of clay #압밀 침하 #온라인 실험 #분할형 압밀 시험 #점토의 압축성

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - / 2006 / 액상화 가능 지반의 진동 도중 및 후의 잔류 변형에 대한 정량적 예측을 위한 하이브리드 시뮬레이션 시스템 26 (1C) : 43 ~ 52

[학술지(정기간행물)] - / 2002181-195 / 神戶沖人工島地盤のオンライン地震應答實驗 701 (III-51) : 181 ~ 195

[학술지(정기간행물)] - / 2003 / 地盤耐震工學におけるオンライン實驗手法の適用 15 (2) : 19 ~ 22

[학술지(정기간행물)] - / 2001 / 分割型壓密試驗による構造を有する洪積粘性土の壓密擧動 40 (2) : 23 ~ 44

[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Delayed compression/consolidation of natural clay due to degradation of soil structure 40 (3) : 75 ~ 85

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

권영철

소속기관 유신

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학 공학 > 건축공학 > 환경공학

논문수 71 이용수 5,355

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-531-018582715

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (16)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)