Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.8
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pp.1503-1512
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1992
The strength evaluation and life prediction on the corrosion part of structure is one of the most important subjects, as a viewpoint of reducing economic loss by regular inspection, maintenance, repair and replace. For this purpose, it has been difficult to obtain the available data on growth of pit depth or growth rate of each pit which depends on time. In this paper, the life prediction and strength evaluation method was suggested for the structure with irregular stress concentration part by surface corrosion. The statistical distribution pattern of corrosion depth and the degree of fatigue strength decline were confirmed according to corrosion period by artificial corrosion of SS41 steel. The life prediction and the fatigue strength evaluation of materials with consideration of the corrosion period on the extreme value statistic analysis by the data of maximum depth of corrosion and on random variable was studied.
Rebar corrosion in a simulated pore solution (SPS) with chloride ion was analyzed by Tafel and AC impedance method and corrosion effects of surface roughness and iron oxide layer were also investigated. Corrosion estimation of rebar by electrochemical impedance spectroscopy is very useful, and the measured value can be adapted to proposed electrochemical equivalent circuit model. Corrosion potential increased to the cathodic direction as the concentration of chloride ions increased and corrosion current had the same tendency as above. Surface films were analyzed with scanning electron microscope and Auger electron spectroscopy. Thermally oxidized layer by torch flame for 15 sec was very poor at anti-corrosive property. The corrosion rate of rebar increased as the surface roughness increased. Also, higher temperatures above RT of SPS in initial stage caused a rebar to be corroded faster.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.3
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pp.142-154
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2011
This study predicted the probability of corrosion initiation of reinforced concrete tunnel boxes structures using the Monte Carlo Simulation. For the inner wall and outer wall in the tunnel boxes, exposed to airborne chloride ion and seawater directly respectively, statistical values of parameters like diffusion coefficient D, surface chloride content $C_s$, cover depth c, and the chloride threshold level $C_{lim}$ were examined from experiment or literature review. Their average values accounted for $3.77{\times}10^{-12}m^2/s$, 3.0% by weight of cement, 94.7mm and 45.5mm for outer wall and inner wall, respectively, and 0.69% by weight of cement for D, $C_s$, c, and $C_{lim}$, respectively. With these parametric values, the distribution of chloride contents at rebar with time and the probability of corrosion initiation of the tunnel boxes, inner wall and outer wall, was examined by considering time dependency of chloride transport. From the examination, the histogram of chloride contents at rebar is closer to a gamma distribution, and the mean value increases with time, while the coefficient of variance decreases with time. It was found that the probability of corrosion initiation and the time to corrosion were dependent on the time dependency of chloride transport. Time independent model predicted time to corrosion initiation of inner wall and outer wall as 8 and 12 years, respectively, while 178 and 283 years of time to corrosion was calculated by time dependent model for inner wall and outer wall, respectively. For time independent model, the probability of corrosion at 100 years of exposure for inner wall and outer wall was ranged 59.5 and 95.5%, respectively, while time dependent model indicated 2.9 and 0.2% of the probability corrosion, respectively. Finally, impact of $C_{lim}$, including values specified in current codes, on the probability of corrosion initiation and corrosion free life is discussed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1027-1031
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2008
본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.
Lee, Kwang Min;Cho, Hyo Nam;Cha, CheolJun;Kim, Seong Hun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1A
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pp.75-89
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2006
This paper presents a practical and realistic Life-Cycle Cost (LCC) optimum design methodology of steel bridges considering time effect of bridge reliability under environmental stressors such as corrosion and heavy truck traffics. The LCC functions considered in the LCC optimization consist of initial cost, expected life-cycle maintenance cost and expected life-cycle rehabilitation costs including repair/replacement costs, loss of contents or fatality and injury losses, road user costs, and indirect socio-economic losses. For the assessment of the life-cycle rehabilitation costs, the annual probability of failure which depends upon the prior and updated load and resistance histories should be accounted for. For the purpose, Nowak live load model and a modified corrosion propagation model considering corrosion initiation, corrosion rate, and repainting effect are adopted in this study. The proposed methodology is applied to the LCC optimum design problem of an actual steel box girder bridge with 3 continuous spans (40 m+50 m+40 m=130 m), and various sensitivity analyses of types of steel, local corrosion environments, average daily traffic volume, and discount rates are performed to investigate the effects of various design parameters and conditions on the LCC-effectiveness. From the numerical investigation, it has been observed that local corrosion environments and the number of truck traffics significantly influence the LCC-effective optimum design of steel bridges, and thus realized that these conditions should be considered as crucial parameters for the optimum LCC-effective design.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.4
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pp.111-118
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2010
Reinforced steel corrosion due to concrete carbonation is one of main factors on the durability of RC structure. The carbonation velocity have an effect on carbon dioxide density, concrete quality and structural shape. Specially, these problems have increased in urban area. This study investigates the carbonation status of the bridges and quantifies the effect of carbonation based on various domestic field data. The failure probability of durability is evaluated on the basis of reliability concept. According to experimental results of the carbonation depth, the carbonation depth increased with structural age and carbonation velocity decreased with high strength of concrete. In most cases, the failure probability of durability by carbonation was more than 10%. Also, The results requires the minimum cover thickness of 70-80mm for target safety index(${\beta}$=1.3) proposed by Korean concrete specification.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.9
no.2
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pp.121-128
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2005
This study focuses on evaluating the reliability index of a deck of RC slab having chloride contamination and studying the relation of grades of rebar corrosion and the reliability index of a bridge deck For this purpose, first, the failure probability related to flexural strength was calculated using a model for deterioration, which contains the application of deicing salts that usually causes significant long-term deterioration and reduction in the structural safety for strength of structure. And also, according to the depth of covering, the chloride contents depending on time due to depths of RC slab deck, the appearance time for initial corrosion of rebar and the occurrence time for split of covering were investigated using a MCS method.
This paper presents a practical and realistic Life-Cycle Cost (LCC) optimum design methodology for steel bridges considering the long-term effect of environmental stressors such as corrosion and heavy truck traffics on bridge reliability. The LCC functions considered in the LCC optimization consist of initial cost, expected life-cycle maintenance cost, and expected life-cycle rehabilitation costs including repair/replacement costs, loss of contents or fatality and injury losses, road user costs, and indirect socio-economic losses. For the assessment of the life-cycle rehabilitation costs, the annual probability of failure, which depends upon the prior and updated load and resistance histories, should be accounted for. For the purpose, Nowak live load model and a modified corrosion propagation model, which takes into consideration corrosion initiation, corrosion rate, and repainting effect, are adopted in this study. The proposed methodology is applied to the LCC optimum design problem of an actual steel box girder bridge with 3 continuous spans (40m+50m+40m=130m). Various sensitivity analyses are performed to investigate the effects of various design parameters and conditions on the LCC-effectiveness. From the numerical investigation, it has been observed that local corrosion environments and the volume of truck traffic significantly influence the LCC-effective optimum design of steel bridges. Thus, these conditions should be considered as crucial parameters for the optimum LCC-effective design.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.36
no.4
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pp.137-146
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1999
Inspection becomes to be important in the safety of structure and economical viewpoint, because structural damage accompanies lots of economical cost and social problems. Especially ship structure is composed of a lot of members and it is impossible to inspect all members continuously. The purpose of this paper is to get optimal inspection plan containing inspection time and method. Crack is one of major modes on the structural failure and can lead to collapse of structure. In this paper, the deteriorating process, which contains inspection to detect the crack before the propagation to large crack, is idealized as Markov chain model. Genetic algorithm is also used to accomplish the optimization of inspection plan. Especially, the probabilistic characteristics of cracks are changed, because ship is operating in corrosive environments and the scantling of structural members is reduced due to corrosion. Non-stationary Markov chain model is used to represent the process of corrosion in structural members. In this paper, the characteristics of indivisual inspection plan are compared by numerical examples for the change of corrosion rate, the cost due to scheduled system down and target failure probability. From the numerical example, it can be seen that the improvement of fatigue life for the members with short fatigue life is the most effective way in order to reduce total maintenance cost.
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