화재손상 이후 강구조 접합부 잔존강도 및 데이터셋 기반 성능평가 연구

Post-fire residual strength assessment of steel connections and dataset-driven performance evaluation

연구 내용

화재 후 조건에서 연결부 블록 전단강도를 유한요소로 평가하고, 화재손상 강구조 성능평가를 위한 머신러닝 데이터셋을 구축하는 연구

화재 발생 이후 강구조는 재료 열화와 형상 변화로 인해 잔존강도에 대한 불확실성이 커집니다. 연구실은 화재 후 조건을 반영한 유한요소해석을 통해 스테인리스 및 탄소강 이중 전단 볼트 연결의 블록 전단강도를 평가하는 방법을 구축합니다. 동시에 화재손상 강구조 성능평가를 위한 머신러닝 데이터셋을 체계적으로 구축하여, 실험·해석 기반 정보를 통합하고 성능예측의 입력 변수를 표준화하는 방향으로 연구를 수행합니다.

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1건

연구 흐름

초기에는 화재 후 조건을 고려한 연결부 거동을 수치적으로 재현하기 위한 모델링 체계를 확보하고, 블록 전단강도 관점에서 핵심 파괴 경향을 확인했습니다. 이후에는 단일 케이스 해석을 넘어 재료 열화 및 형상 조건을 변수로 확장하여 반복 적용이 가능한 평가 절차로 정리했습니다. 최근에는 머신러닝 기반 성능평가를 위해 화재손상 강구조 데이터셋을 구축하고, 예측 모델 개발에 필요한 데이터 품질과 분류 체계를 정립하는 연구로 발전시키고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

화재 후 잔존강도 예측
연결부 블록 전단 성능평가
화재손상 데이터셋 기반 모델링
내화 성능 진단 보조
보수·보강 의사결정 지원
구조 건전성 평가 자동화
열화 조건 변수 정규화
설계코드 반영을 위한 보정 로직
재해 시나리오 성능 시뮬레이션
사후 성능검증 프로토콜