Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.3
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pp.39-47
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2022
In this paper, we proposed a thickness measurement method of concrete slab using GPR, and the verification of the suggested algorithm was carried out through real-scale experiment. The thickness measurement algorithm developed in this study is to set the relative dielectric constant based on the unique shape of parabola, and time series data can be converted to thickness information. GPR scanning were conducted in four types of slab structure for noise reduction, including finishing mortar, autoclaved lightweight concrete, and noise damping layer. The thickness obtained by GPR was compared with Boring data, and the average error was 1.95 mm. In order to investigate the effect of finishing materials on the slab, additional three types of finishing materials were placed, and the following average error was 1.70 mm. In addition, sampling interval from device, the effect of radius on the shape of parabola, and Boring error were comprehensively discussed. Based on the experimental verification, GPR scanning and the suggested algorithm have a great potential that they can be applied to the thickness measurement of finishing mortar from concrete slab with high accuracy.
Purpose: An experiment was conducted to analyze the characteristics of the settlement of soft clay soil in the central region of the west coast of Korea, which has a high silt content and is difficult to predict settlement due to various stress histories. Method: Field experiments were conducted for three cases. The settlement amount of the subsidence plate was measured in each case, and the following conclusions were drawn by analyzing Terzaghi's one-dimensional consolidation settlement amount, both the hyperbolic method and the Asaoka method. Result: The predicted value by Terzaghi was analyzed to be the largest in all cases, and it was predicted to be 111% to 187% larger than the subsidence plate settlement value. That is, the subsidence plate settlement value, which is the amount of settlement of the actual ground, showed a settlement of 53.4~89.9% compared to the predicted value of Terzaghi. Therefore, it was analyzed that the expected settlement of the Terzaghi method in the clay soft ground of the central west coast of Korea is more than the actual settlement. Conclusion: It was analyzed that the Asaoka method and the hyperbolic method presented relatively similar results, and in practice, predicting the settlement amount smaller than the actual settlement amount may cause a risk, so the hyperbola analysis method predicted 6~14% larger than the actual settlement amount can be used as a safety side.
The travel time of flash floods along mountain streams is mainly governed by reach-average velocity, rather than by the point velocity of the locations of interest. Reach-average velocity is influenced by various factors such as stream geometry, streambed materials, and the hydraulic roughness of streams. In this study, the reach-average velocity in mountain streams was measured for storm periods using rhodamine dye tracing. The point cloud data obtained from a LiDAR survey was used to extract the average hydraulic roughness height, such as Ra, Rmax, and Rz. The size distribution of the streambed materials (D50, D84) was also considered in the estimation of the roughness height. The field experiments revealed that the reach-average velocities had a significant relationship with flow discharges (v = 0.5499Q0.6165 ), with an R2 value of 0.77. The root mean square error in the roughness height of the Ra-based estimation (0.45) was lower than those of the other estimations (0.47-1.04). Among the parameters for roughness height estimation, the Ra -based roughness height was the most reliable and suitable for developing the reach-average velocity equation for estimating the travel time of flood waves in mountain streams.
To investigate the stability of temporary retaining walls during excavation, it is essential to develop reverse analysis technologies capable of precisely evaluating the properties of the ground and a learning model that can assess stability by analyzing real-time data. In this study, we targeted excavation sites where the C.I.P method was applied. We developed a Deep Neural Network (DNN) model capable of evaluating the stability of the retaining wall, and estimated the physical properties of the ground being excavated using a Differential Evolution Algorithm. We performed reverse analysis on a model composed of a two-layer ground for the applicability analysis of the Differential Evolution Algorithm. The results from this analysis allowed us to predict the properties of the ground, such as the elastic modulus, cohesion, and internal friction angle, with an accuracy of 97%. We analyzed 30,000 cases to construct the training data for the DNN model. We proposed stability evaluation grades for each assessment factor, including anchor axial force, uneven subsidence, wall displacement, and structural stability of the wall, and trained the data based on these factors. The application analysis of the trained DNN model showed that the model could predict the stability of the retaining wall with an average accuracy of over 94%, considering factors such as the axial force of the anchor, uneven subsidence, displacement of the wall, and structural stability of the wall.
Jong-Chul Kim;Yeong-Bae Kim;Tae-Hyun Hwang;Kang-Il Lee
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.22
no.2
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pp.35-45
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2023
In accordance with the urban development project, cases of constructing temporary wall structures for ground excavation in the vicinity of railway structures are increasing. In addition, the complaints about train vibration are also increasing from people living in large buildings newly built after installing the temporary wall structures. In order to solve this problem, a method for reducing train vibration is considered from the design stage of the building, and a vibration reduction system is installed on the structure when the building is newly constructed. However, the vibration reduction method established at the structure design stage can be determined through the results of field measurements or dynamic numerical analysis for a specific area, and there is a limit to evaluating whether the established vibration reduction method is appropriate due to the lack of objective research data. Therefore, in order to provide objective basic data when establishing a vibration reduction method, this study performed the dynamic numerical analysis for a operating train with a speed 80km/h by applying differently the depths of railway structures, the distances between railways and temporary wall structures, and ground conditions. It was found that the range of influence of a train operating at 80 km/h was within 4.5D of the lateral distance from the railway structure in the case of the condition where the temporary wall was installed.
The purpose of this study is to develop a new technique to quickly assess the quantitative stability of a tunnel by using measured displacement at the tunnel construction site. To achieve this purpose, in this study, a critical strain concept was introduced for the first time and applied to an assessment of a tunnel under construction. The new technique calculates numerically the strains of the surrounding ground by using displacements measured during tunnel excavation. The techniques considering the relative displacement, shotcrete, and anisotropic characteristics of ground were newly introduced after reinvestigating the existing analysis technique. In addition, an analysis module was developed based on the proposed analysis technique in this study, and the applicability of the developed module was verified. To verify the module, first of all, the calculated excavation displacements of a cylindrical tunnel by analytic method and commercial programs (Pentagon-3D, Flac-2D) were compared for the confirmation of applicability of commercial programs. Then, the calculated excavation displacements under the same initial condition, both with and without a shotcrete lining, by two commercial programs were compared. finally, we assess the load condition and material properties of in-situ ground by inputting tunnel excavation displacement, which was calculated by a commercial program, into the developed analysis module (FAST-Ver. 1.2, feedback Analysis System for Tunneling), and checked whether the assessed results conform to the originally assumed values.
Recently, there have been many construction projects on soft ground with growth of industry and various construction problems concerning soft soil behavior also have been reported. Especially, foundation piles of abutments and (or) buildings which were constructed on the soft ground have been suffering from a lot of stability problems of inordinary displacement due to lateral flow of soft ground. Although many researches for this phenomena have been carried out, it is still difficult to assess the mechanism of lateral flow on soft ground quantitatively. And reliable design method for judgement of lateral flow occurrence is not established yet. In this study, PNN (probabilistic neural network) and CNN (committee neural network) theories were applied for judgment of lateral flow occurrence based on eat data compiled from Korea and Japan. Predictions of PNN and CNN models for new data which were not used during model development are compared with those predicted by conventional empirical methods. It was found that the developed PNN and CNN models can predict more precise and reliable judgment of lateral flow occurrence than conventional empirical methods.
Kim, Dong-Sik;Chae, Young-Su;Kim, Young-Su;Kim, Hyun-Dong
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.23
no.7
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pp.17-25
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2007
Various geotechnical problems due to insufficient bearing capacity or excessive settlement are likely to occur when constructing roads or large complexes on soft ground. Accurate predictions of the magnitude of settlement and the consolidation time provide numerous options of ground improvement methods and, thus, enable to save time and expense of the whole project. Asaoka's method is probably the most frequently used one for settlement prediction and the empirical formulae such as Hyperbolic method and Hoshino's method are also often used. To find an elaborate method of predicting the embankment settlement, two recurrent type neural network models, such as Jordan model and Elman-Jordan model, are adopted. The data sets of settlement measured at several domestic sites are analyzed to obtain the most suitable model structures. It was shown from the comparison between predicted and measured settlements that Jordan model provides better predictions than Elman-Jordan model does and that the predictions using CPT results are more accurate than those using SPT results. It is believed that RNN using cone penetration test results can be a highly efficient tool in predicting settlements if enough field data can be obtained.
In case of cut-slopes or shallow-depth tunnels, sliding along with discontinuities or rotation could play a critical role in judging stability. Although numerical analysis is widely used to check the stability of these cut-slopes and shallow-depth tunnels in early design process, common analysis programs are based on continuum model. Performing continuum model analysis regarding discontinuities is possible by reducing overall strength of jointed rock mass. It is also possible by applying ubiquitous joint model to Mohr-Coulomb failure criteria. In numerical analysis of cut-slope, main geotechnical properties such as cohesion, friction angle and elastic modulus can be evaluated by empirical equations. This study tried to compare two main systems, RMR and GSI system by applying them to in-situ hazardous cut-slopes. In addition, this study applied ubiquitous joint model to simulation model with inputs derived by RMR and GSI system to compare with displacements obtained by in-situ monitoring. To sum up, numerical analysis mixed with GSI inputs and ubiquitous joint model proved to provide most reliable results which were similar to actual displacements and their patterns.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.11
no.4
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pp.373-385
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2009
A new indexing methodology so called KTH-index was developed to quantitatively evaluate a potential level for tunnel collapse hazard, which has been successfully applied to tunnel construction sites to date. In this study, an attempt is made to apply this methodology for validating an outcome of tunnel design by checking the variation of KTH-index along longitudinal tunnel section. In this KTH-index simulation, it is the most important to determine the input factors reasonably. The design factor and construction condition are set up based on the designed outcome. Uncertain ground conditions are arranged based on borehole test and electro-resistivity survey data. Two scenarios for ground conditions, best and worst scenarios, are set up. From this simulation, it is shown that this methodology could be successfully applied for providing quantitative validity of a tunnel design and also potential hazard factors which should be carefully monitored in construction stage. The hazard factors would affect sensitively the hazard level of the tunnel site under consideration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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