표제지
요지
Abstract
목차
제1장 서론 19
1.1. 연구 배경 19
1.2. 연구 목적 24
1.3. 연구 방법 26
1.4. 연구 범위 및 내용 29
제2장 선행 연구 조사 31
2.1. 변수 설정법 31
2.1.1. 확률분포 기반 변수 설정법 32
2.1.2. 랜덤필드 기반 변수 설정법 33
2.2. 노후 교각 모델링 기법 50
2.2.1. 환경적 요인 기반 비균일 노후 모델 50
2.2.2. 철근 부식 형태에 따른 비균일 노후 모델 54
2.3. 개별 교량 및 네트워크의 지진취약도 방법론 58
2.3.1. 개별 구조물의 부재 및 시스템 지진취약도 분석법 58
2.3.2. 교량 네트워크의 지진취약도 분석법 60
2.4. 소결 62
제3장 노후 교량 네트워크의 지진취약도 분석을 위한 제안 방법론 64
3.1. 노후 교량 네트워크 지진취약도 분석 프레임워크 64
3.2. 제안 상세 비균일 노후 교각 모델 71
3.2.1. 비정상성 랜덤필드 기반 환경적 요인 반영 73
3.2.2. 정상성 랜덤필드 기반 부식 형태 반영 78
3.2.3. 노후화에 따른 재료의 역학적 특성 변화 83
3.2.4. 노후화에 따른 철근 부착 슬립 모델 85
3.3. 교량 네트워크의 지진취약도 분석 절차 92
제4장 노후 교량 네트워크의 입력변수 설정 95
4.1. 대상 교량 네트워크 95
4.2. 네트워크 모델링 변수 설정 103
4.2.1. 확률분포 기반 재료 및 구조적 변수 설정 105
4.2.2. 랜덤필드 기반 환경 및 지반 변수 설정 110
4.3. 소결 131
제5장 상세 비균일 노후 모델 적용을 통한 교각 성능 평가 132
5.1. 상세 비균일 노후 모델 132
5.1.1. 환경에 따른 교각 부식 시작시간 132
5.1.2. 균일 노후 모델 기반 철근 부식량 산정 135
5.1.3. 제안 노후 모델 기반 철근 부식량 139
5.2. 제안 노후 모델 적용을 통한 교각 성능 분석 144
5.2.1. 노후 교각의 수치해석 모델링 144
5.2.2. 기존 실험데이터 기반 교각 수치해석 모델 검증 147
5.2.3. 노후 모델 적용에 따른 교각 성능분석 153
5.2.4. 시간에 따른 교각 성능 모델(Capacity model) 산정 157
5.3. 소결 160
제6장 개별 교량 및 네트워크의 노후화에 따른 지진취약도 분석 161
6.1. 개별 교량의 부재별 지진응답 산정 162
6.1.1. 네트워크 내 교량 제원 설정 162
6.1.2. 교량 수치해석 모델링 164
6.1.3. 사용 지진하중 167
6.1.4. 개별 교량 위치별 지반에 따른 지진하중 증폭 170
6.1.5. 개별 교량의 비선형 동적해석 175
6.2. 개별 교량의 지진취약도 분석 178
6.2.1. 지진응답 예측 모델 (PSDM) 178
6.2.2. 개별 교량의 지진취약도 곡선 산정 182
6.2.3. 개별 교량에 따른 지진취약도 분석 187
6.2.4. 개별 교량의 시간에 따른 지진취약도 분석 196
6.3. 교량 네트워크의 지진취약도 분석 205
6.3.1. 네트워크 내 거리에 따른 지진 감쇠 모델 205
6.3.2. 대상 네트워크의 지진취약도 분석 210
6.3.3. 민감도 분석을 통한 네트워크 내 주요 교량 분석 214
6.3.4. 네트워크의 시간에 따른 지진취약도 분석 218
6.4. 소결 223
제7장 결론 225
7.1. 주요 연구 결과 및 의의 225
7.2. 향후 연구 방향 제언 228
참고문헌 230
Table 4.1. Probability distribution of bridge specifications 100
Table 4.2. Information on network bridges 101
Table 4.3. Input parameters for the bridge network 104
Table 4.4. Probability distribution of material and structural parameters 106
Table 4.5. Material and structural parameters of each bridge 107
Table 4.6. Details of the random field model for the environmental parameters 115
Table 4.7. Environmental parameters of each bridge 118
Table 4.8. Details of the random field model for the soil parameters 124
Table 4.9. Soil parameters of each bridge for clay 125
Table 4.10. Soil parameters of each bridge for sand 127
Table 5.1. Corrosion initiation time of each bridge 134
Table 5.2. Parameters of probability distribution for pitting factor 139
Table 5.3. Limit states definition for bridge columns 158
Table 5.4. Changes in the limit state(LS₄) of each bridge in the different year 159
Table 6.1. Linear regression coefficients for the PSDM for column in the different year 181
Table 6.2. Capacity models of various bridge components in existing bridge 183
Table 6.3. Median of system fragility curve for each bridge 192
Figure 1.1. Current status of earthquakes in Korea 21
Figure 1.2. Framework of the multi-level network seismic fragility analysis 28
Figure 2.1. Examples of variable estimation using random field 37
Figure 2.2. Illustration of the stationary spatial covariance with reference point 41
Figure 2.3. Illustration of the non-stationary spatial covariance with reference point 43
Figure 2.4. Illustration of the multi-variate spatial covariance with reference point 46
Figure 2.5. Realizations of the multi-variate random fields 49
Figure 3.1. Framework for seismic fragility analysis of aging bridge network 65
Figure 3.2. Analysis method for capacity estimation of bridge member 67
Figure 3.3. Framework of seismic fragility analysis for individual bridge 69
Figure 3.4. Procedure of proposed detailed non-uniform aging model 72
Figure 3.5. Distribution of corrosion zones in column 74
Figure 3.6. Illustration of rebar diameters at coastal bridge from three models 77
Figure 3.7. Schematic of corroded rebar according to corrosion mechanism 80
Figure 3.8. Bond-slip effect on top lateral displacement of column 86
Figure 3.9. Bond-slip relationship 88
Figure 3.10. Strain distribution in development length for anchoraged bar 90
Figure 3.11. Flow chart of the fragility analysis for bridge network 94
Figure 4.1. Configuration of the example bridge network 96
Figure 4.2. Soil classification of bridge network 98
Figure 4.3. Material parameter set for bridge 1 109
Figure 4.4. Generic semivariogram showing the key parameters 112
Figure 4.5. Variogram model for surface chloride concentration (Cs) across the network[이미지참조] 113
Figure 4.6. Random fields of environmental parameters 117
Figure 4.7. Distribution of diffusion coefficient(w) between two bridges 121
Figure 4.8. Distribution of surface chloride concentration(CS) between two bridges[이미지참조] 122
Figure 4.9. Correlation between two soil parameters 130
Figure 5.1. Area loss of rebar due to uniform corrosion at different years 136
Figure 5.2. Mass loss of rebar according to height at 100 years of service life 138
Figure 5.3. Mass loss of rebar based on the three deterioration model (Coastal bridge 1) 141
Figure 5.4. Mass loss of rebar based on the three deterioration model (Inland bridge 19) 143
Figure 5.5. Numerical modeling of column 146
Figure 5.6. Test specification of pristine columns 148
Figure 5.7. Comparison of the analyses and experimental results for pristine columns 149
Figure 5.8. Test specification of corroded columns 151
Figure 5.9. Comparison of the analyses and experimental results for corroded columns 152
Figure 5.10. Variation of column performance in different years (Coastal bridge 1) 155
Figure 5.11. Variation of column performance in different years (Inland bridge 19) 156
Figure 6.1. General layout of bridge in network 163
Figure 6.2. Numerical model of the bridge 166
Figure 6.3. Distribution of magnitude, distance, and PGA 168
Figure 6.4. Spectral acceleration for ground motions 169
Figure 6.5. Numerical model of 1D soil column 172
Figure 6.6. Time history of ground motion for each bridge 174
Figure 6.7. Comparison of seismic response of bridge components in different years 177
Figure 6.8. Probabilistic seismic demand models for bridge 1 179
Figure 6.9. Correlation coefficients between the component responses 185
Figure 6.10. JPSDM between column and bearing responses 185
Figure 6.11. System fragility curve from JPSDM 186
Figure 6.12. Component fragility curves for each direction (Bridge 1) 188
Figure 6.13. System and component fragility curves (Bridge 1) 189
Figure 6.14. System fragility curve set (Bridge 1) 191
Figure 6.15. Comparison of the proposed fragility curve set and surrogate models for RC bridge 191
Figure 6.16. Difference of fragility curve according to region in the network 195
Figure 6.17. Comparison of pristine and aging fragility curves for bridge system and components 197
Figure 6.18. Comparison of system fragility curves in different years 199
Figure 6.19. Comparison of fragility curves for uniform and non-uniform deterioration models 200
Figure 6.20. Comparison of fragility curves for stationary and non-stationary deterioration models 202
Figure 6.21. Comparison of median according to region in the network 204
Figure 6.22. Procedure for estimating the ground motion at the target site 206
Figure 6.23. Seismic attenuation model considering spatial correlation 209
Figure 6.24. Origin and destination information in the bridge network 211
Figure 6.25. Comparison of network fragility curves for each path 213
Figure 6.26. Sensitivity of network fragility of two paths to individual bridges 217
Figure 6.27. Change in medians of network fragility according to time 220
Figure 6.28. Fragility surface of bridge network according to time 222