지식기반형 NATM 라이닝 최적 설계 시스템 개발
Development of Knowledge-based Study on Optimized NATM Lining Design System
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초록
본 연구에서는 해저 터널의 특수성을 고려한 NATM 2차 라이닝의 최적 설계 시스템을 개발하였다. 해저 터널은 일반적으로일정 수압 하의 토사나 암반 등으로 구성된 해저 지반 내에 시공된다. 본 설계 시스템은 특정 해저 터널 단면에서의 지반조건, 시공 조건 및 터널 조건을 고려하여 인공신경망 기반의 라이닝 부재력 예측 시스템을 구축하고, 시공성이 확보된 단면DB를 구축하여 해저터널에서 최적 단면 설계가 가능하도록 구성하였다. 단면 검토 및 설계에 사용되는 라이닝 부재력 예측은유한요소해석을 토대로 구축한 인공신경망을 통해 일반화한 후 별도의 추가 해석이 필요없이 유사 단면의 해저 터널 설계에적용이 가능하도록 하였다.
Abstract
This paper concerns the development of an optimized NATM secondary lining design system for a subsea tunnel. The subsea tunnel is normally laid down under the sea water and submarine ground which consists of soil or rock. The design system is the series of process which can predict lining member forces by ANN (artificial neural network system), analyze suitable section for the designated ground, construction and tunnel conditions. Finally, this lining design system aims to be connected for designing the subsea tunnel automatically. The lining member forces are predicted based on the ANN which was calculated by a FEM (finite element analysis) and it helps designers determine its lining dimension easily without any further FEM calculations.
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