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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 199 - 199 (1page)
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최근 대형화, 비정형화 되어가고 있는 건축 구조물에서 안전성, 사용성, 그리고 시공 품질의 확보를 위해 시공 단계에서부터 구조물의 변위 이력을 관리하고 있다. 하지만 건축 구조물은 매우 높은 자유도, 하중의 불확실성, 해석과 실제와의 큰 차이 등 다양한 원인으로 인해 변위를 계측하는 부분을 제외한 나머지 부분에 대한 변위는 현실적으로 알아내기 힘든 상황이다. 이에 본 연구에서는 부분적으로 계측한 횡 변위 데이터를 이용하여 구조물 전체의 횡 변위 분포를 예측하는 알고리즘을 다룬다. 예측된 구조물 전체의 횡 변위는 변위 이력 관리의 소기 목적 달성에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다. 본 예측 알고리즘은 1) 고층 건물의 몇 개의 층에서 계측한 상대 횡 변위, 2) GPS 시스템을 이용하여 계측한 최상층 절대 횡 변위의 두 가지 형태의 데이터와 대상 구조물의 '대표 구조 모델'을 이용한다. 여기서 '대표 구조 모델'의 수많은 파라미터와 하중은 실제 조건과 상이하기 때문에 확률이론을 통해 '대표 구조 모델'로부터 여러 개의 '가능 구조모델'들을 생성하는 것이 본 기법의 핵심이다. 전체 횡 변위 분포는 몇 개의 '가능 구조 모델'들을 적당한 가중치와 함께 중첩시켜 횡 변위 데이터와 가장 잘 일치하도록, '가능 구조 모델'들과 가중치의 크기를 결정함으로 얻을 수 있다. 개발된 알고리즘은 유한 요소 프로그램(OpenSees)를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 계측 데이터의 개수, '가능 구조 모델'의 개수, 확률적으로 결정할 파라미터의 개수와 적용한 확률분포 등에 따라서 예측의 정밀도가 좌우 되는 것을 확인하였다.
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