| 연구개발개요 |
- 본 연구는 방폭구조의 일반화를 위해서 설계와 평가하는 효율을 높이고 비용을 줄이기 위한 지능형 폭발해석과 성능평가 기술을 개발하려고 한다.- 이 기술은 AI 머신러닝 방법을 이용하여 여러 조건만 입력하면 신속한 폭발하중을 재공하거나 하중 조건을 입력하면 기존 구조물의 손상결과가 주어지며 방폭성능을 평가할 수 있다. - 머신러닝 기술을 이용하려면 수많은 입력 데이터가 필요하다. 이런 데이터들은 실험, 모니터링, 타 연구자들의 결과 등을 통해 얻으려면 많은 시간을 투자하더라도 데이터 수량이 부족하고 종류가 한정적인 가능성이 매우 높다.- 그래서 본 연구에서는 이런 데이터 수집과 동시에 정확도 높은 수치해석 기술을 기반으로 클러스터 시스템에서의 데이터베이스 구축과 데이터 마이닝 및 필터링 기술을 구현시킨다. 이 데이터베이스는 컴퓨터 환경에서 필요한 시나리오 생성 및 재현을 하고 이 데이터를 기반으로 자가 학습 알고리즘 개발을 통해 최종 프로그램을 개발한다.
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| 최종목표 |
- 본 연구에서는 방폭구조물의 일반화를 위한 인공지능 기술을 도입한 지능형 폭발해석과 성능평가 기술 개발을 최종목표로 한다. 목표달성을 위해서 폭발의 크기, 거리 등 요소를 고려한 구조물이 받는 폭발하중 산정이 필요하고 이 하중에 인한 구조물의 거동을 정확하게 도출하여 방폭성능에 대한 적절한 평가가 이루어져야 한다. 이 기술은 AI 머신러닝 방법을 이용하여 여러 조건만 입력하면 신속한 폭발하중을 재공하거나 하중 조건을 입력하면 기존 구조물의 손상결과가 주어지며 방폭성능을 평가할 수 있다.
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| 연구내용 및 범위 |
○ 연구개발의 내용 - 테러 등 위험이 군사 관련 시설물이 아닌 경제 중심지나 인구 밀집지역의 상업건물들에서 발생하고 있는 추세이며 이 상황을 대응하여 중점 시설물에서만 건설을 했던 방폭구조물의 일반화가 필요하다. 하지만 방폭구조물은 설계가 복잡하고 건설기술도 일반 구조물보다 복잡하여 비용이 많이 드는 현실을 직시하여 효율적인 방폭구조물의 일반화 기술이 필요하다. - 본 연구에서는 방폭구조물의 설계과정의 단순화에 도움이 될 수 있는 지능형 폭발해석 및 구조물 성능평가 기술이 개발된다. 여기에서는 다음과 같은 2가지 핵심기술이 개발된다. ● 기술1: 지능형 폭발하중 산정 기술 폭파하중은 상당히 큰 하나의 충격파로 이루어진 압력(Pressure) 하중으로 수천분의 1초에서 기껏해야 수 초동안의 아주 짧은 시간에 걸쳐 구조물에 직접적으로 작용하여 변형율 속도효과 (Strain Rate Effect)에 의해서 구조물은 공칭강도보다 훨씬 더 큰 하중에서 파괴에 이르게 된다. 또한 일반 폭발은 고온도 동반함으로 이로 인한 재료의 성질도 달라진다. 폭발설계를 위해서는 폭발에 인한 구조물이 받는 압력을 정하고 이 압력으로 인한 구조물의 손상 및 파편해석이 이루어져야 한다. 이 기술에서는 입자기반의 SPH 방법으로 폭발하중을 모델링하고 반복해석을 통한 데이터베이스 플랫폼 개발과 함께 시나리오의 생성 및 재현을 하고 이를 자가 학습하여 구조물이 받는 폭발하중을 산정한다. ● 기술2: 지능형 방폭성능 평가 기술연구자들이 발표해온 결과를 수집하는 동시에 기술1에서 산정된 폭발하중을 상용프로그램에 입력하여 해석걸과도 같이 데이터메이스로 사용한다. 이 데이터들을 이용한 머신러닝 기술을 통하여 구조물의 거동 및 손상을 얻는 알고리즘이 개발된다. ○ 연구개발 대상 - 폭발설계의 일반적 절차는 다음 그림과 같다. 여기서 발주처는 설계업무 범위를 결정하고 가상 시나리오 가정과 위험도 분석을 수행하며 건물설정 기준을 결정하여야 한다. 그리고 설계엔지니어는 폭발하중을 결정하고 구조시스템, 재료 등을 선택하며 구조해석 등을 실행한다. - 본 연구에서는 설계엔지니어의 직책에서 폭발하중 결정과 구조의 해석에 관심을 둔다. 본 연구를 통해 폭발의 위치와 위력이 주어지면 건물이 받는 하중의 크기가 결정되고 이로 인한 구조물의 변형, 크랙, 파편 등을 해석할 수 있다. 연구기간의 제한과 연구책임자의 영략을 고려하여 구조의 재료는 콘크리트에 국한한다.
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