This thesis reviews in situ nondestructive evaluation of concrete structures. The surface-wave method for in-service inspection and the ultrasonic wave reflection method for early-age concrete are recommended. The first investigation is carried on with simulation of impact-generated surface waves. Numerical matching for the measured surface waveforms requires sophisticated technology including feature extraction and artificial intelligence algorithm. The proposed principal wavelet-component analysis extracts the feature pulse having the maximum energy density. Artificial neural networks with the extracted pulse estimate simulation parameters and then finite element method simulates the surface waveform. The principal wavelet-component analysis is also adopted to determine the Rayleigh wave velocity, where the extracted Gaus1-wavelet pulse uses early-arrived components without reflection and spurious oscillation. The proposed technique determines the representative Rayleigh wave velocity with short deviation and obtains the reasonable dispersion curve of Rayleigh waves. While the phase of Rayleigh wave is utilized for measuring the wave velocity for evaluating the stiffness, its amplitude determines the Rayleigh wave transmission characterizing damage of concrete. The proposed self-compensating frequency response function evaluates the Rayleigh wave transmission excluding noise and sensor response. The proposed procedure measures the surface-breaking cracks having the depth of 50 to 150 mm, where the resolution seems to be the order of 10 mm. On the other hand, the ultrasonic wave reflection method is satisfactory to measure the properties of early-age concrete inside formwork. The compressive strength of concrete can be estimated with the wave reflection since the measured properties of hydrates govern the failure of materials.
이 논문에서는 콘크리트 구조물의 비파괴평가를 위해, 현장 적용이 가능한 단일면 탐상법에 대해 검토하였다. 기설 구조물의 평가에 적합한 표면파 기법과 거푸집 내에 존치되어 있는 초기재령 콘크리트에 적용이 가능한 초음파반사법을 개선하여, 정량적 비파괴평가의 신뢰도를 증진시켰다.
(1) 충격가진으로 발생시킨 콘크리트 표면파의 시뮬레이션을 수행하여 응력파에 대한 이론적 배경을 확립하였다. 유한요소법을 이용한 시뮬레이션은 측정된 표면파 파형을 기반으로 콘크리트 재료의 수치모델 정립을 통해 완성된다. 이와 같은 역해석을 위해서는 특징추출 및 인공지능 알고리즘의 도입이 필요하다. 즉, 표면파 파형에서 최고 에너지 밀도를 갖는 파동을 특징인자로 추출하는 주요 웨이블렛 성분 분석을 제안하였다. 또한, 인공신경망을 이용하여 추출된 특징 파동으로부터 시뮬레이션 매개변수인 콘크리트의 재료상수를 추정하여, 시뮬레이션을 수행하였다.
(2) 제안된 주요 웨이블렛 성분 분석은 레일리파 속도를 결정하기 위한 신호처리 기법으로도 사용할 수 있다. 주요 웨이블렛 성분 분석은 측정된 표면파 파형의 앞부분 정보만을 추출하므로, 늦게 도달하는 반사파 및 잡음을 배제함으로써 안정적인 신호처리가 가능하다. 따라서 이를 이용하면, 표준편차가 작은 레일리파 속도의 대표값을 산정할 수 있으며, 주파수에 따른 레일리파의 속도의 신뢰도도 증진시킬 수 있다.
(3) 이와 같은 전달속도는 레일리파의 위상 정보를 이용하여 산정하며, 레일리파의 전달량을 레일리파의 진폭 정보를 통해 산정할 수 있다. 레일리파의 전달속도가 콘크리트의 강성을 평가하는 데 적합한 반면, 레일리파의 전달량은 콘크리트의 손상 평가에 적합하다. 여기서, 제안된 자기보정 주파수응답함수를 이용하면 잡음 및 센서 응답의 변동을 제거한 레일리파의 전달량을 산정하여, 콘크리트의 균열깊이를 측정할 수 있다. 본 연구에서는 약 150 mm 깊이의 균열까지 10 mm 정도의 해상도로 측정하여 그 타당성을 검증하였다.
(4) 거푸집에 존치되어 있는 초기재령 콘크리트의 비파괴평가를 위해 초음파반사법을 적용하여, 측정된 강성에 대한 고찰과 압축강도 예측을 위한 회귀분석을 수행하였다.