A girder height limitation is the critical parameter for rapid construction of bridge deck and construction space limitation especially in urban area such as high population area and high density habitats. A standard post-tensioned I-shaped concrete girder usually demands relatively higher girder height in order to retain sufficient moment arm between compression force and tensile force. To elaborate this issue, a small U-shaped section with wide flanges can be used as a possible replacement of I-shaped standard girder. This prestressed concrete box girder allows more flexible girder height adjustment rather than standard I-shaped post-tensioned girder plus additional torsion resistance benefits of closed section. A 30m-long, 1.7m-high and 3.63m-wide actual small prestressed concrete box girder is designed and a laboratory test for its static behaviors by applying 6,200kN amount of load in the form of 4-point bending test was performed. The load-deflection curve and crack patterns at different loading stage are recorded. In addition, to extracting the dynamic characteristics such as natural frequency and damping ratio of this girder, several excitation tests with artificial mechanical exciter with un-symmetric mass are carried out using operational frequency sweep-up. Nonlinear finite element analysis of this 4 point bending test under monotonic static load is investigated and discussed with aids of concrete damaged plasticity formulation using ABAQUS program.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.3
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pp.333-340
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2011
We evaluated the stress-reduction effect for different shapes of a composite adherend with or without a spew fillet. Six different single-lap joint specimens were modeled and assessed using nonlinear finite element analysis. Moreover, we investigated the effect of the stiffness ratio of the adherend and adhesive. The single-lap joint with normal tapering had the highest stress values, and the single-lap joint with reverse tapering and a spew fillet had the lowest stress values. The composite adherends with higher stiffness had lower stress values, and the adhesives with lower stiffness had lower stress values.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.5
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pp.635-643
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2018
In the present study, influence of earthquake intensity range on seismic fragility analysis of a RC bridge has been evaluated. For this purpose, a RC bridge damaged by a past earthquake has been selected, and analytical model of the bridge has been developed for nonlinear dynamic time-history analysis. A total of 25 recorded earthquake motions have been employed for the nonlinear analysis from which maximum lateral drift ratio of piers are obtained. Then, seismic fragility analysis has been conducted for the bridge using the nonlinear analysis results. Probability of exceeding damage has been computed in terms of using the maximum likelihood estimation, and effect of earthquake intensity range of the motions on seismic fragility curves has been assessed analytically. Analytical predictions indicate that the earthquake intensity range is of utmost significance for rationale seismic fragility analysis reflecting a physical damage state of a bridge and seismic performance evaluation of such bridge.
This study was conducted to explore the tensile strength models in granular soil at the full range of unsaturated state. Direct tension experiments were carried out with a newly developed direct tension technique. The measured experimental data were compared with theoretical models developed by Rumpf and Schubert for monosized ideal particulate solids at the unsaturated state. To do this, the soil-water characteristic curve obtained from a suction-saturation experiment was used to define the unsaturation state and the negative pore water pressure with different water content levels, which are important factors in theoretical tensile strength models. The nonlinear behavior of the tensile strength for unsaturated granular soil at the pendular state is appropriately simulated with Rumpf's model. For the funicular and capillary states, the predicted trend by Schubert's model is properly matched with the experimental data: tensile strength steadily increases and reaches a maximum value and then decreases until it reaches zero. This comparison supports the concept that the tensile strength of unsaturated real granular soil can be approximately simulated with theoretical models.
Big data has been generated in various fields. Many companies have now tried to make profits by building a system capable of analyzing big data based on artificial intelligence (AI) techniques. Integrating AI technology has made analyzing and utilizing vast amounts of data increasingly valuable. In particular, demand forecasting with maximum accuracy is critical to government and business management in various fields such as finance, procurement, production and marketing. In this case, it is important to apply an appropriate model that considers the demand pattern for each field. It is possible to analyze complex patterns of real data that can also be enlarged by a traditional time series model or regression model. However, choosing the right model among the various models is difficult without prior knowledge. Many studies based on AI techniques such as machine learning and deep learning have been proven to overcome these problems. In addition, demand forecasting through the analysis of stereotyped data and unstructured data of images or texts has also shown high accuracy. This paper introduces important areas where demand forecasts are relatively active as well as introduces machine learning and deep learning techniques that consider the characteristics of each field.
In this paper, Artificial Neural Network(ANN) is applied to automatic berthing control for a ship. ANN is suitable for a maneuvering such as ship's berthing, because it can describe non-linearity of the system. Multi-layer perceptron which has more than one hidden layer between input layer and output layer is applied to ANN. Using a back-propagation algorithm with teaching data, we trained ANN to get a minimal error between output value and desired one. For the automatic berthing control of a containership, we introduced low speed maneuvering mathematical models. The berthing control with the structure of 8 input layer units in ANN is compared to 6 input layer units. From the simulation results, the berthing conditions are satisfied, even though the berthing paths are different.
Kim, Jong-Hwan;Lee, Jeong-Ho;Kim, Seul-Kee;Chun, Min-Sung;Lee, Jae-Myung
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.41
no.3
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pp.222-229
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2017
High manganese steel exhibits excellent mechanical properties with respect to strength and durability at low temperatures. Recently, high manganese steel has been considered as an alternative to existing materials, such as nickel steel and SUS304L for application as tank material for Liquefied Natural Gas (LNG) cargo containment systems. In the present study, tensile tests were performed at room and cryogenic temperatures in order to investigate the mechanical properties and non-linear tensile behavior of high manganese steel. In addition, elasto-plastic damage model was applied using the finite element analysis software ABAQUS via a user defined material subroutine (UMAT) to describe the material behavior. Finally, the results of the finite element simulations using the UMAT were compared to those of the tensile tests in order to validate the proposed UMAT. It has been demonstrated that the UMAT can effectively describe the non-linear tensile behavior of high manganese steel.
Kim, Jong-Man;Kim, Yeong-Min;Kim, Won-Sop;Sin, Dong-Yong
Proceedings of the KIEE Conference
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2008.09a
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pp.255-257
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2008
초고속 전기정보의 전송 시대와 U-정보전자시대에 응용하는 최신 정보기기와 의료기기 및 군사정보의 실시간 전송을 위하여 많은 실시간 알고리즘과 모델링의 연구가 필수적이다. 또한 원격지에 많은 전기 및 전력정보를 비선형적 특성이 있는 환경하에서도 정보의 오차가 없이 실시간으로 전송하는 기술은 현대 정보사회에서 해결해야 할 매우 중요한 요소중에 하나이다. 이러한 내용으로 수행되어지는 신경회로망을 이용한 실시간 모델링을 제안하고자 한다. 이와 관련한 일반적인 방법으로 역전파 학습 알고리즘을 들 수 있다. 파라미터에도 덜 민감하며, 특히 온라인으로 인식과 제어가 가능하도록 수렴속도를 향상 시켜야하는 새로운 모델의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 신경회로망이 가지고 있는 여러 단점들을 개선하고자 새로운 학습 알고리즘과 새로운 구조의 신경회로망을 제시한다. 또한 제시한 알고리즘을 이용하여 불규칙적 시스템 모델망과 다양한 센서 모델링 등에 연결하여 다양한 실험을 수행하여 그 결과를 보여 실시간 특성을 갖는 것을 입증해 보였다.
비선형성을 가지는 실제 플랜트의 제어기를 설계하기 위해서는 플랜트와 외부환경에 대한 충분한 정보를 필요로 한다. 그러나, 제어기 설계 시에는 실제 플랜트의 수학적 해석의 어려움, 모델링 오차와 외란 등의 원인으로 고려해야 할 복잡한 사항들이 있다. 이를 해결 하기 위한 기존 연구로는 플랜트에 대한 시스템 식별과 선형화를 통하여 공칭모델을 선정하고, 이를 제어하는 Model-based 방법과 모델이 아닌 실제 플랜트의 입출력 데이터를 토대로 제어기의 게인들을 반복 조절하는 Model-free 방법 등이 있다. 본 논문에서는 Model-free 방법 중에 하나인 반복 게인 조절 알고리즘을 기반으로 이 방법의 단점인 수렴속도지연을 보상하기 위한 목적으로 Model-based 방법 중에 하나인 외란 관측기(Disturbance Observer)를 결합한 새로운 제어 알고리즘을 제안하고, ODD(Optical Disk Drive)에서 사용되는 플 랜트에 적용한 모의 실험을 통하여 그 유용성을 보였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.367-372
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2003
In the framework of Lorentzian warped products, we study the Friedmann - Robertson - Walker cosmological model to investigate non-smooth curvatures associated with multiple discontinuities involved in the evolution of the universe. In particular we analyze non-smooth features of the spatially flat Friedmann-Robertson-Walker universe by introducing double discontinuities occurred at the radiation- matter and matter-lambda phase transitions in astrophysical phenomenology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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