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액상화 가능 지반의 진동 도중 및 후의 잔류 변형에 대한 정량적 예측을 위한 하이브리드 시뮬레이션 시스템
권영철(Kwon Young Cheul) 대한토목학회 2006 대한토목학회논문집 C Vol.26 No.1
동적 지반 거동을 해석하기 위해 많은 모델들이 제안되어 사용되고 있지만 여전히 모델에 대한 이해와 합리적인 해석 파라미터의 평가는 매우 어려운 작업이다. 더욱이 지반 진동 해석에서 침투에 의해 추가적인 체적변화가 발생하는 경우에는 이를 설명할만한 적당한 모델이 아직까지 개발되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 공극수의 이동을 제어해 가면서 측방변위나 침하와 같이 액상화에 의해 일어나는 잔류변형을 정량적으로 산정할 수 있는 하이브리드 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 초기 전단을 받는 약간 기울어진 지반에 대한 일차원 동적 문제가 주요한 해석 대상이 되며 지반은 운동방정식과 연속조건식의 지배를 받는다. 또한, 이 시스템에서는 요소시험체가 흙의 구성관계를 대신하게 되며, 대상 지반의 동적 응답을 직접 공시체로부터 도입하며 해석을 수행하므로 액상화라고 하는 재료의 강한 비선형성을 재현하기 위한 파라미터의 입력과정을 생략할 수 있게 된다. 본 논문에서는 시스템의 기본 개념을 비롯한 여러 가지 구성요소에 대해 설명하며 해석 예제를 통해 지반 진동 해석에 있어서 투수성이 미치는 영향에 대해 검토하였다. 그 결과로 진동 도중 및 그 이후의 거동에도 체적 변화 특성이 모래의 동적 거동해석에 중대한 영향을 미치고 있음을 보였다. Despite several constitutive models have been proposed and applied, it is still difficult to choose a suitable model and to estimate adequate analysis parameters. Furthermore, a cyclic shear behavior under the volume change caused by the seepage is more complex. None of the constitutive model is available at present in the expression of the cyclic behavior of soil under an additional volume change condition by seepage. Therefore, a new geotechnical hybrid simulation system which can control the pore water immigration was developed. The system enables a quantitative evaluation of the residual deformation such as lateral spreading and settlement caused by the liquefaction. The seismic responses in a one-dimensional slightly inclined multi-layered soil system are taken into consideration, and the soils are governed by both equation of motion and the continuity equation. Furthermore, the estimation and the selection of the soil parameter for the representation of the strong nonlinearity of the material are not required, because soil behaviors under the earthquake motions are directly introduced instead of a numerical soil constitutive model. This paper presents the concept and specifications of the system. By applying the system to an example problem, the permeability effect on the seismic response during cyclic shear is studied. The importance of the volume change characteristics of sandy soil during and after cyclic shear is shown in conclusion.
터널 붕괴 위험도 지수(KTH-index)에 기반한 터널 설계안의 정량적 사전 위험도 시뮬레이션
신휴성,권영철,김동규,배규진,이홍규,신영완,Shin, Hyu-Soung,Kwon, Young-Cheul,Kim, Dong-Gyou,Bae, Gyu-Jin,Lee, Hong-Gyu,Shin, Young-Wan 한국터널지하공간학회 2009 한국터널지하공간학회논문집 Vol.11 No.4
이전 연구를 통하여 터널 굴진에 따른 터널 막장의 붕괴 위험에 대한 잠재 수준을 정량적으로 평가하기 위한 툴인 KTH-index(KICT Tunnel Collapse Hazard index) 지수화된 위험도 수준 표현 툴을 개발한바 있으며, 이는 다수의 시공현장에 성공적으로 적용되어 왔다. 본 연구에서는 제안된 터널 위험도 지수를 기반으로 수행된 터널 설계안의 전 종단구간에 대해 정량적인 위험도 수준을 시뮬레이션 하는 새로운 설계안 적정성 평가 방법을 제안하였다. 본 KTH-index 기반 시뮬레이션에서 가장 중요한 것은 시뮬레이션을 위한 입력항목의 결정이며, 대부분의 설계안 관련 항목과 시공관련 항목은 직접적으로 설계안으로부터 결정될 수 있으나, 불명확한 지반조건은 설계 당시 때 수행된 시추조사와 전기비저항 탐사를 기초로 준비된다. 이때, 낙관적 시나리오와 비관적 시나리오에 기반한 터널 종단 지반조건 시나리오가 설정되었다. 이러한 위험도 시뮬레이션을 통해서, 시뮬레이션 대상 설계안에 대한 위험도 수준을 사전에 파악할 수 있었으며, 사전에 파악된 요 주의구간은 시공단계와 연결시켜 시공 중 계측이나 막장관찰 시에 요긴하게 활용될 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다. A new indexing methodology so called KTH-index was developed to quantitatively evaluate a potential level for tunnel collapse hazard, which has been successfully applied to tunnel construction sites to date. In this study, an attempt is made to apply this methodology for validating an outcome of tunnel design by checking the variation of KTH-index along longitudinal tunnel section. In this KTH-index simulation, it is the most important to determine the input factors reasonably. The design factor and construction condition are set up based on the designed outcome. Uncertain ground conditions are arranged based on borehole test and electro-resistivity survey data. Two scenarios for ground conditions, best and worst scenarios, are set up. From this simulation, it is shown that this methodology could be successfully applied for providing quantitative validity of a tunnel design and also potential hazard factors which should be carefully monitored in construction stage. The hazard factors would affect sensitively the hazard level of the tunnel site under consideration.
미시추 구간의 정량적 지반 등급 분류를 위한 윈도우-쉬프팅 인공 신경망 학습 기법의 개발
신휴성,권영철,Shin, Hyu-Soung,Kwon, Young-Cheul 한국터널지하공간학회 2009 한국터널지하공간학회논문집 Vol.11 No.2
본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다. This study proposes a new methodology for quantitative rock classification in unsampled rock zone, which occupies the most of tunnel design area. This methodology is to train an ANN (artificial neural network) by using results from a drilling investigation combined with electric resistivity survey in sampled zone, and then apply the trained ANN to making a prediction of grade of rock classification in unsampled zone. The prediction is made at the center point of a shifting window by using a number of electric resistivity values within the window as input reference information. The ANN training in this study was carried out by the RPROP (Resilient backpropagation) training algorithm and Early-Stopping method for achieving a generalized training. The proposed methodology is then applied to generate a rock grade distribution on a real tunnel site where drilling investigation and resistivity survey were undertaken. The result from the ANN based prediction is compared with one from a conventional kriging method. In the comparison, the proposed ANN method shows a better agreement with the electric resistivity distribution obtained by field survey. And it is also seen that the proposed method produces a more realistic and more understandable rock grade distribution.