교량의 안전진단을 위한 상태공간방정식 기반 하이브리드 디지털 트윈 = Hybrid Digital Twin Based on State-Space Equations for Bridge Safety Assessment

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 교량 안전 진단을 위한 새로운 접근법으로 상태공간방정식 기반 하이브리드 디지털 트윈을 개발하였다. 기존 3차원 모델 기반 디지털 트윈이 직면하는 데이터 과부하 문제를 해결하기 위해, 특정 목표 지점의 응답 데이터를 활용한 최적화된 모델을 개발하고자 하였다. 이를 위해 유한 요소(FE) 모델을 기반으로 구조적 특성을 분석하고, Guyan Reduction 기법을 적용하여 질량, 강성, 감쇠 계수를 포함한 상태공간방정식을 구성하였다. 상태공간방정식 모델은 구조물의 동적 거동을 정량적으로 분석할 수 있도록 설계하였으며, 실험 데이터를 이용하여 초기 매개변수를 보정하였다. 또한, 실시간 데이터 피드백을 적용하여 교량의 상태 변화를 지속적으로 반영할 수 있도록 설계하였으며, 다목적 최적화 알고리즘(gamultiobj)을 활용하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 최적화 과정에서는 실험 데이터와의 오차를 최소화하기 위해 질량, 강성, 감쇠계수를 조정하였으며, 이를 통해 디지털 트윈 모델이 보다 정밀한 구조 응답을 예측할 수 있도록 개선하였다. 개발된 하이브리드 디지털 트윈의 유효성을 평가하기 위해 모형 교량을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험에서는 다양한 하중 조건을 적용하여 모델의 예측 결과를 실제 계측된 변위데이터와 비교하였다. 그 결과, 디지털 트윈 모델은 실험 데이터와 높은 일치도를 보였으며, 최대 5 % 미만의 오차율을 기록하였다. 상태공간방정식 기반 하이브리드 디지털 트윈은 실시간 구조 응답을 반영하여 교량 상태 변화에 대한 민감도를 높일 수 있으며, 주기적인 상태 업데이트를 통해 보다 정밀한 유지보수 및 안전 진단이 가능함을 입증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, a state-space equation based hybrid digital twin system was developed as a novel approach for bridge safety assessment. To overcome the data overload issue faced by conventional 3D model-based digital twins, an optimized model was designed using response data from specific target points. For this purpose, structural characteristics were analyzed based on a finite element (FE) model, and the Guyan Reduction method was applied to construct a state-space equation incorporating mass, stiffness, and damping coefficients. The state-space equation model was designed to quantitatively analyze the dynamic behavior of the structure, with initial parameters calibrated using experimental data. Furthermore, real-time data feedback was integrated to continuously reflect changes in the bridge’s condition, and a multi-objective optimization algorithm was employed to enhance the model’s reliability. During the optimizationprocess, mass, stiffness, and damping coefficients were adjusted to minimize discrepancies with experimental data, thereby improving the digital twin model’s accuracy in predicting structural responses. To evaluate the effectiveness of the developed hybrid digital twin, experiments were conducted on a scaled bridge model. Various loading conditions were applied during the experiment, and the model’s predicted results were compared with actual measured displacement data. The results demonstrated a high correlation between the digital twin model and the experimental data, with an error rate of less than 5 %. The state-space equation-based hybrid digital twin system enhances sensitivity to bridge condition changes by reflecting real-time structural responses and enables more precise maintenance and safety diagnostics through periodic state updates.