Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.5
s.51
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pp.63-71
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2006
In seismic response analysis of building structures, the input ground accelerations have considerable effect on the nonlinear response characteristics of structures. The characteristics of soil and the locality of the site where those ground motions were recorded affect on the contents of earthquake waves. Therefore, it is difficult to select appropriate input ground motions for seismic response analysis. This study describes a generation of artificial earthquake wave compatible with seismic design spectrum, and also evaluates the nonlinear response spectra by the simulated earthquake motions. The artificial earthquake wave are generated according to the previously recorded earthquake waves in past earthquake events. The artificial wave have identical phase angles to the recorded earthquake wave, and their overall response spectra are compatible with seismic design spectrum with 5% critical viscous damping. Each simulated earthquake wave has a identical phase angles to the original recorded ground acceleration, and match to design spectra in the range of period from 0.02 to 10.0 seconds. The seismic response analysis is performed to examine the nonlinear response characteristics of SDOF system subjected to the simulated earthquake waves. It was concluded that the artificial earthquake waves simulated in this paper are applicable as input ground motions for a seismic response analysis of building structures.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1998.10a
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pp.447-454
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1998
The paper describes the second half of the research for the development of Neural-Networks-based model for the generation of an Artificial earthquake and a Response Spectrum(NNARS). Based on the redefined traditional processes related to the generation of an earthquake acceleration response spectrum and design spectrum, four neural-networks-based models are proposed to substitute the traditional processes. RS_NN tries to directly generate acceleration response spectrum with basic data that are magnitude, epicentral distance, site conditions and focal depth. The test results of RS_NN are not good because of the characteristics of white noise, which is randomly generated. ARS_NN solve this problem by the introduction of the average concept. IARS_NN has a role to inverse the ARS_NN, so that is applied to generate a ground motion accelerogram compatible with the shape of a response spectrum. Additionally, DS_NN directly produces design spectrum with basic data. As these four neural networks are simulated as a step by step, the paper describes the methods to generate a response spectrum and a design spectrum using the neural networks.
Park, Kyung-Rock;Jeon, Bub-Gyu;Kim, Nam-Sik;Seo, Ju-Won
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.15
no.5
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pp.35-44
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2011
PGA (Peak Ground Acceleration) is the parameter which indicates the peak value for strong ground motion and is mainly due to the intensity of the seismic wave. Usually, seismic waves can consist of different characteristics and can have different effects on structures. Therefore, it may be undesirable that the effects of a seismic wave are evaluated only based on the PGA. In this study, time history analysis was executed with a single degree of freedom model for inelastic seismic analysis. The numerical model was assumed to be a perfect elasto-plastic model. Input accelerations were made with El Centro NS (1940), other earthquake records and artificial earthquakes. The displacement ductility demand and cumulative dissipated energy, which were calculated from other artificial earthquakes, were compared. As a result, different responses from other seismic waves which have the same PGA were identified. Therefore, an index which could reflect both seismic and structural characteristics is needed. The SI (Spectrum Intensity) scale which could be obtained from integration by parts of the velocity response spectrum could be an index reflecting the inelastic seismic response of structures. It can be possible to identify from correlation analysis among the SI scale, displacement ductility demand and cumulative dissipated energy that the SI scale is sufficient to be an index for the inelastic response of structures under seismic conditions.
Urban railway systems are located under populated areas and are mostly constructed for underground structures which demand high standards of structural safety. However, the damage progression of underground structures is hard to evaluate and damaged underground structures may not effectively stand against successive earthquakes. This study attempts to examine initial damage-stage and to access structural damage condition of the ground structures using Earthquake Damage Monitoring (EDM) system. For actual underground structure, vulnerable damaged member of Ulchiro-3ga station is chosen by finite element analysis using applied artificial earthquake load, and then damage pattern and history of damaged members is obtained from measured acceleration data introduced unsupervised learning recognition. The result showed damage index obtained by damage scenario establishment using acceleration response of selected vulnerable members is useful. Initial damage state is detected for selected vulnerable member according to established damage scenario. Stiffness degrading ratio is increasing whereas the value of reliability interval is decreasing.
Ghaffarzadeh, Hossein;Izadi, Mohammad Mahdi;Talebian, Nima
Earthquakes and Structures
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v.4
no.5
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pp.509-525
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2013
In this paper, learning capabilities of two types of Arterial Neural Networks, namely hierarchical neural networks and Generalized Regression Neural Network were used in a two-stage approach to develop a method for generating spatial varying accelerograms from acceleration response spectra and a distance parameter in which generated accelerogram is desired. Data collected from closely spaced arrays of seismographs in SMART-1 array were used to train neural networks. The generated accelerograms from the proposed method can be used for multiple support excitations analysis of structures that their supports undergo different motions during an earthquake.
Korean fisheries industry is surrounding by domestic and international difficulties due to the effectuation of the UN Convention on the Law of the Sea and declaration by many coastal states of 200-mile Exclusive Economic Zone and acceleration of ocean pollution in global recognition increasing of the importance of the ocean Resource enhancement policy in Korea fisheries industry is very important strategy fer the fostering of the fisheries resource and proper conservation and management of the coastal and off-shore living marine. Among resource enhancement policy, artificial reefs project has been the most effective strategy. The objectives of this paper are to find the economic effects of artificial reefs. The sampling artificial reefs is constructed at Suiido with 6~7m height. In order to analyze the fishing effect of artificial reefs, a few research have been conducted since 1975. For these analysis focuses on the side of scientific effect of artificial reefs, we analyzed on the side of economic effect. The results of the economic effects of artificial reefs are as follows ; First, the fishing effect analysis by using the NPV method in artificial reefs of Suiido ground prove to be economic feasibility. Second, the major socio-economic effect from artificial reefs include the increasing of recreation fishing, maintenance of fishing community, protection illegal fishing, conservation of coastal environment, and enlargement of advanced fisheries supply. Based on the above results, we conclude that artificial reefs project not only contributes to the welfare of fishermen by increasing of economic income, but enlarges to socio-economic gains by protection of illegal fishing and conservation coastal environment and so on.
This paper proposes a method of estimating the pose of a mobile robot by using a learning model. When estimating the pose of a mobile robot, wheel encoder and inertial measurement unit (IMU) data are generally utilized. However, depending on the condition of the ground surface, slip occurs due to interaction between the wheel and the floor. In this case, it is hard to predict pose accurately by using only encoder and IMU. Thus, in order to reduce pose error even in such conditions, this paper introduces a pose estimation method based on a learning model using data of the wheel encoder and IMU. As the learning model, long short-term memory (LSTM) network is adopted. The inputs to LSTM are velocity and acceleration data from the wheel encoder and IMU. Outputs from network are corrected linear and angular velocity. Estimated pose is calculated through numerically integrating output velocities. Dataset used as ground truth of learning model is collected in various ground conditions. Experimental results demonstrate that proposed learning model has higher accuracy of pose estimation than extended Kalman filter (EKF) and other learning models using the same data under various ground conditions.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.04a
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pp.73-76
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2008
The damage of earthquakes have to achieve by probabilistic evaluation because of uncertainty of earthquake. Fragility analysis is a useful tool for predicting the probability of damage induced by the probable earthquake. This paper presents the probability of damage as a function of peak ground acceleration and estimates the probability of five damage levels for the pier of prestressed concrete (PSC) bridge subjected to given ground acceleration. At each 100 artificial earthquake motions were generated in terms of soil conditions, and nonlinear time domain analyses were performed for the damage states of the pier of PSC bridge structures. These damage states are described by displacement ductility result from seismic performance based on existing research results. Using the damage states and ground motion parameters, five fragility curves for the pier of PSC bridges with five types of dominant frequencies were constructed assuming a log-nomal distribution. It was found that there was a significant effect on the fragility curves due to the dominant frequencies.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.3
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pp.71-79
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2023
It is not efficient to install a maintenance system that measures seismic acceleration and displacement on all bridges and buildings to evaluate the safety of structures after an earthquake occurs. In order to maintain this, an on-site investigation is conducted. Therefore, it takes a lot of time when the scope of the investigation is wide. As a result, secondary damage may occur, so it is necessary to predict the safety of individual structures quickly. The method of estimating earthquake damage of a structure includes a finite element analysis method using approved seismic information and a structural analysis model. Therefore, it is necessary to predict the seismic information generated at arbitrary location in order to quickly determine structure damage. In this study, methods to predict the ground response spectrum and acceleration time history at arbitrary location using linear estimation methods, and artificial neural network learning methods based on seismic observation data were proposed and their applicability was evaluated. In the case of the linear estimation method, the error was small when the locations of nearby observatories were gathered, but the error increased significantly when it was spread. In the case of the artificial neural network learning method, it could be estimated with a lower level of error under the same conditions.
This paper investigates the seismic response of lightweight acceleration-sensitive non-structural components (NSCs) mounted on irregular reinforced concrete (RC) primary structures (P-structures) using non-linear dynamic finite element (FE) analysis. The aim of this paper is to study the influence of NSC to P-structure vibration period ratio, peak ground acceleration, NSC to P-structure height ratio, and P-structure torsional behaviour on the seismic response of the NSCs. Representative constitutive models were used to simulate the behaviour of the RC P-structures. The NSCs were modelled as vertical cantilevers fixed at their bases with masses on the free ends and varying lengths so as to match the frequencies of the P-structures. Full dynamic interaction is considered between the NSCs and P-structures. A set of 21 natural and artificial earthquake records were used to evaluate the seismic response of the NSCs. The numerical results indicate that the behaviour of the NSCs is significantly influenced by the investigated parameters. Comparison between the FE results and Eurocode (EC8) predictions suggests that EC8 underestimates the response of NSCs mounted on the flexible sides of irregular RC P-structures when the fundamental periods and heights of the NSCs match those of the P-structures. The perceived cause of this discrepancy is that EC8 does not take into account the amplification in the dynamic response of NSCs induced by the torsional behaviour of RC P-structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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