Machine Learning-Based Residual Drift Limit State Prediction of Circular Reinforced Concrete Columns with SMA Rebars
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066542
교육부
한국연구재단
한양대학교
박준영
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 성동구
건설/교통 > 건설시공/재료 > 건설구조재료
본 연구의 최종 목표는 형상기억합금(SMA) 보강근을 적용한 원형 철근콘크리트(RC) 기둥의 잔류변위비 기반 한계상태를 머신러닝을 활용하여 예측하는 모델을 개발하는 것임. 기존 연구는 최대변위비를 기반으로 한계상태를 평가하였으나, 최대변위비는 지진 발생 순간에만 관측 가능하여 현장 적용에 한계가 있음. 반면 잔류변위비는 지진 후 육안 또는 간단한 계측으로 ...
본 연구는 0단계 선행연구를 포함한 총 3단계로 구성됨. 0단계에서는 과제 개시 전 OpenSees를 활용하여 SMA-RC 기둥 해석모델을 구축하고 단조하중 해석을 수행함. 재료의 응력-변형률 응답으로부터 한계상태를 판별하고, 기둥 설계변수 및 SMA 물성치를 입력변수로 하는 최대변위비 기반 한계상태 예측모델을 개발함. 1단계에서는 SuperelasticS...
본 연구의 성과는 과학기술적·사회경제적 두 측면에서 활용될 수 있음. 과학기술적 측면에서, 본 연구는 기존 반복적 비선형 수치해석을 대체할 수 있는 데이터 기반 손상 평가 체계를 제시하여 내진설계 분야의 머신러닝 적용 방법론 확립에 기여함. 또한 SMA-RC 기둥의 잔류변위비 기반 한계상태 정의 체계를 교량 시스템 전체의 지진 응답 평가로 확장하는 후속 연...