A novel approach to modeling concrete behavior at the stage of its maturing is presented in this paper. This approach assumes that at any point in the structure, concrete is composed of a set of layers that are activated in time layer by layer, based on amount of released heat that is produced during process of the concrete's maturing. This allows one to assume that each newly created layer has nominal stiffness moduli and tensile/compressive strengths. Hence introduction of explicit stiffness moduli and tensile/compressive strength dependencies on time, or equivalent time state parameter, is not needed. Analysis of plain concrete (PC) and reinforced concrete (RC) structures, especially massive ones, subjected to any kind of straining in their early stage of existence, mostly due to external loads but especially by thermal loading and shrinkage, is the goal of the approach. In this article a simple elasto-plastic softening model with creep is used for each layer and a general layered model behavior is illustrated on one-dimensional (1D) examples.
Shear thickening is an intriguing phenomenon in the fields of chemical engineering and rheology because it originates from complex situations with experimental and numerical measurements. This paper presents results from the numerical modeling of the particle-fluid dynamics of a two-dimensional mixture of colloidal particles immersed in a fluid. Our results reveal the characteristic particle behavior with an application of a shear force to the upper part of the fluid domain. By combining the lattice Boltzmann and discrete element methods with the calculation of the lubrication forces when particles approach or recede from each other, this study aims to reveal the behavior of the suspension, specifically shear thickening. The results show that the calculated suspension viscosity is in good agreement with the experimental results. Results describing the particle deviation, diffusivity, concentration, and contact numbers are also demonstrated.
The purpose of this study is to examine what sort of causes have the effect on the coping behavior of the unemployed against their job loss. For the purpose of the study, following independent variables have been selected, locus of control, self-efficacy and autotelic personality. As dependent variables, two types of coping behaviors of individual have been used, problem-focused coping strategies and symptom-focused coping strategies. To test the hypotheses, structural equation modeling was employed. The model showed adequate fit to the data. The results of structural equation modeling exhibit that internal locus of control, self-efficacy and autotelic personality were positively related problem-focused coping strategies. And self-efficacy was negatively related to symptom-focused coping strategies. Implications are discussed and future research directions are outlined.
In this study, we have developed a prediction model for expansion and contraction behaviors of expansion joint in Gwangan Bridge using machine learning techniques and bridge monitoring data. In the development of the prediction model, two famous machine learning techniques, multiple regression analysis (MRA) and artificial neural network (ANN), were employed. Structural monitoring data obtained from bridge monitoring system of Gwangan Bridge were used to train and validate the developed models. From the results, it was found that the expansion and contraction behaviors predicted by the developed models are matched well with actual expansion and contraction behaviors of Gwangan Bridge. Therefore, it can be concluded that both MRA and ANN models can be used to predict the expansion and contraction behaviors of Gwangan Bridge without actual measurements of those behaviors.
Taylor rod impact tests have been the subject of many theoretical and experimental investigations. This paper discusses the numerical methods for simulating the Taylor impact test, which is widely used to obtain constitutive equations and failure conditions under high-velocity collisions of materials. With this in mind, a particle-based MPM (material point method) for linear viscoelastic solid materials was implemented, and MPM simulations for viscoelastic deformation behavior were numerically verified and confirmed by comparing the MPM and FEM results. In addition, this modeling and numerical approach could be extended to more complex viscoelastic models for basic understanding and to analyze the deformation and fracture behavior of more complicated viscoelastic material systems.
From the past until now, political and economic relations among countries have been one of the most important issues among analysts and numerous studies have tried to analyze these relations from different theoretical perspectives. The dynamic system of games has introduced a new modeling method in the game theory. In this study, we use behavioral models (level- k) along with the dynamic system in games to model rational agent behavior. As an application, we study Russia- Norway economic and political relations (1970-2019). The dynamic system in games along with behavioral games theory can be used to predict the players behavior in the future.
In this study, the modeling of the transverse connection of fully precast steel-UHPC (Ultra-High-Performance Concrete) lightweight composite bridges were conducted. The transverse connection between precast components plays a critical role in the overall performance and safety of the bridge. To achieve an accurate and reliable simulation of the interface behavior, the cohesive model in ABAQUS was employed, considering both bending-tension and compression-shear behaviors. The parameters of the cohesive model are obtained through interface bending and oblique shear tests on UHPC samples with different surface roughness. By validating the numerical simulation against actual joint tests, the effectiveness and accuracy of the proposed model in capturing the interface behavior of the fully precast steel-UHPC lightweight composite bridge were demonstrated.
A metallurgical model for bainite transformation kinetics in the coarse-grained heat affected zone(CGHAZ) on the basis of an Avrami-type equation was studied. Isothermal transformation tests were carried out to obtain the empirical equations for incubation time and Avrami kinetic constants for C-Mn-Mo-Ni steel. The effect of prior austenite grain size(PAGS) on the reaction rate of bainite was also investigated. Compared with experimental transformation behavior of bainite, the predicted behavior was in good agreement. It was also found that a smaller grain size retard the bainite reaction rate, contrary to the classical grain size effect and this is considered to be caused by constraint of grain size to bainite growth.
The numerical study focuses on the analysis of the structural behavior of concrete beams containing outdated concrete and offers an innovative method of strengthening them using carbon-fiber-reinforced polymer sheets (CFRP). The focus is on modeling and analyzing the performance of aged concrete beams strengthened by CFRP in the flexural direction. This study presents an ultimate load model for CFRP-strengthened RC beams featuring outdated concrete layers. Validation through four-point bending tests and finite element modeling demonstrated the efficacy of the model. Findings indicate that CFRP sheets significantly enhance beam strength, particularly in structures with outdated concrete layers, resulting in increased ultimate load capacity. Moreover, an inverse relationship between ultimate load and concrete layer height was observed, with the CFS-21-15-30 sample exhibiting the most substantial reduction. Validation of the model was achieved using finite element analysis con-ducted in Abaqus software.
This study investigated knowledge browsing behavior as the factor affecting the increase of knowledge sharing intention. To conduct this study in the specific context of knowledge seeking and sharing behavior of virtual community members, literature on knowledge seeking behavior, meta-knowledge, and knowledge sharing intention was reviewed. Structural Equation Modeling was conducted to analyze survey data to test the research model of this study. The result showed that knowledge browsing have positive effects on creating of virtual community members' subject knowledge and meta-knowledge, which, in turn, affected positively their knowledge sharing intention. One of the main contributions of this study is that knowledge seeking behavior influence one's knowledge sharing intention in a virtual community. Organization managers should consider knowledge seeking behavior as not only a self-interested, consuming activity, but also a productive one through its function of constructing subject knowledge and meta-knowledge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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