As the number of the existing infrastructure has been gradually increased, its maintenance is one of the most important issues worldwide. By accurately assessing the state of the structures, it is possible to predict the upcoming issues, and conduct safety assessment. One example of assessing the state of the structures, FE model can be adaptive in many fields such as safety assessment, risk prediction, and risk assessment. However, there is a discrepancy between FE model and existing structure due to deterioration of material, unexpected loading, and so on. Therefore, FE model updating has been widely performed to reflect the existing structures. Based on measurement data, updating parameters are tuned to fit the target output. Updated model can be used as response prediction and condition. FE model updating can be divided into two categories: (1) single-objective optimization and (2) multi-objective optimization. In case of single-objective optimization, weighting factors can be set by user’s knowledge and experience. In other words, optimal solution cannot be obtained properly. Multi-objective optimization does not have to consider weighing factors. From Pareto-optimal front, optimal solution can be found. It needs excessive calculation time to obtain the solution. Therefore, Kriging surrogate model can apply on FE model updating to reduce the calculation time and obtain accurate result. In this study, AMALGAM of the multi-objective optimization algorithms is used as FE model updating with Kriging surrogate model. It is validated with field test data which are obtained in a steel plate girder bridge and PSC I girder bridge.
사회기반시설물의 증가에 따라, 전세계적으로 사회기반시설물 유지관리가 가장 중용한 문제 중 하나로 떠오르고 있다. 구조물의 상태를 정확하게 파악함으로써 현재 구조물의 상태 및 앞으로 다가올 일에 대해 대비를 할 수 있다. 이에 따라, 구조물에 대한 모델을 구축하고 이는 구조물 안전성 및 위험도 평가 등에 다양하게 적용되고 있다. 하지만, 구축된 모델의 경우 실제 구조물을 모사하는데 제한이 있다. 이러한 제한은 모델링 과정에서의 문제, 재료 성능의 악화 등이 있다. 따라서, 실 구조물에 대한 계측 데이터를 기반으로 모델 업데이팅을 수행함으로써 모델이 실제 교량을 정확하게 모사할 수 있도록 하게 한다. 업데이팅 된 모델은 현재 구조물의 상태를 파악하고 앞으로 겪을 문제에 대해 쉽게 파악할 수 있다. 모델 업데이팅의 경우 단일목적 함수를 통한 업데이팅과 다목적 함수를 통한 업데이팅으로 구분할 수 있다. 단일목적 함수의 경우 사용자의 지식 및 경험에 따라 가중치를 할당함으로써 이상적인 결과를 얻는 것에는 제한이 따른다. 따라서 정확한 결과를 얻기 위해 다목적 함수를 이용한 모델 업데이팅이 필요하다. 다목적 함수를 통한 모델 업데이팅을 통해 정해를 구하는 것이 아닌 교량의 어느 정도 수준을 나타낼 수 있다. 하지만 다목적 함수를 통한 모델 업데이팅의 경우 단일목적 함수를 이용한 업데이팅 대비 계산 시간이 많이 소요된다. 따라서, 대체모델을 활용하여 반복 계산 시간을 최소화함으로써 효율적인 결과를 최소 시간에 산출할 수 있다. 대체모델은 구조해석 모델의 변수에 따른 입출력 값의 관계를 수식적으로 표현하여 나타내기 때문에 한 번 대체모델을 구성하면 입출력 값에 따른 해석 모델의 변수들의 변화를 반복적인 구조해석 과정 없이 빠르게 알 수 있다. 본 연구에서는 다목적 함수 알고리즘 중 AMALGAM을 크리깅 대체모델 기반으로 모델 업데이팅을 실시하였으며 대상 교량은 중부내륙 고속도로 시험도로 삼승교(강판형교), 금당교(PSC I 거더교)에 대해 검증하였다.
