Based on the random vibration theory, a response spectrum method is developed for seismic response analysis of linear, multi-degree-of-freedom structures under multi-support excitations is developed. Various response quantities, including the mean and variance of the peak response, the response mean frequency, are obtained from proposed combination rules in terms of the mean response spectrum. This method makes it possible to apply the response spectrum to the seismic reliability analysis of structures subjected to multi-support excitations. Considering that the tedious numerical integration is required to compute the spectral parameters and correlation coefficients in above combination rules, this paper further offers simplified procedures for their computation, which enhance dramatically the computational efficiency of the suggested method. The proposed procedure is demonstrated for tow numerical examples: (1) two-span continuous beam; (2) two-tower cabled-stayed bridge by using Monte Carlo simulation (MC). For this purpose, this paper also presents an approach to simulation of ground motions, which can take into account both mean and variation properties of response spectrum. Computed results based on the response spectrum method are in good agreement with Monte Carlo simulation results. And compared with the MSRS method, a well-developed multi-support response spectrum method, the proposed method has an incomparable computational efficiency.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.51
no.5
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pp.396-408
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2014
In this study, uncertainty analysis based on ITTC(International Towing Tank Conference) Recommended Procedures is carried out in the towing-tank experiment for motion responses and added resistance. The experiment was conducted for KVLCC2 model in head sea condition. The heave, pitch and added resistance were measured in different wave conditions, and the measurement was repeated up to maximum 15 times in each wave condition in order to observe the uncertainty of measured data. The uncertainty analysis was carried out by adopting the ISO-GUM(International Organization for Standardization, Guide to the Expression of Uncertainty in Measurements) method recommended by ITTC. This paper describes the details about the analysis method, uncertainty and the measured uncertainty for each source. The uncertainty analysis results are summarized as a tabular form. To validate the accuracy of the present measurement, the experimental results are compared with the results of numerical computation and other experiment. From the present uncertainty analysis, the main sources of uncertainty are identified, which can be very useful to improve the accuracy for added resistance experiment.
The objective of this paper is to develop a program for distortional analysis of steel box girder bridges. This program is formulated by using MSDM(modified slope deflection method). Two examples are carried out to verify the validity of the developed technique and its computation procedures. The analyzed results are compared with the previously proposed methods, BEF(beam on elastic foundation) and EBEF(equivalent beam on elastic foundation). The BEF method is limited only to prismatic straight box girders. In the EBEF method, stiffness of the intermediate diaphragms is infinitely considered. On the other hand, stiffness of the intermediate diaphragms is idealized as spring contant in this study. And then, nonprismatic straight box girders can be analyzed using the same procedure. Therefore, the comparison shows that the MSDM algorithm proposed in this paper is more efficient and reliable. Also parametric studies are perfomed using the proposed algorithm.
Within the context of Structural Health Monitoring (SHM), it is often the case that structural systems are described by uncertainty, both with respect to their parameters and the characteristics of the input loads. For the purposes of system identification, efficient modeling procedures are of the essence for a fast and reliable computation of structural response while taking these uncertainties into account. In this work, a reduced order metamodeling framework is introduced for the challenging case of nonlinear structural systems subjected to earthquake excitation. The introduced metamodeling method is based on Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input (NARX), able to describe nonlinear dynamics, which are moreover characterized by random parameters utilized for the description of the uncertainty propagation. These random parameters, which include characteristics of the input excitation, are expanded onto a suitably defined finite-dimensional Polynomial Chaos (PC) basis and thus the resulting representation is fully described through a small number of deterministic coefficients of projection. The effectiveness of the proposed PC-NARX method is illustrated through its implementation on the metamodeling of a five-storey shear frame model paradigm for response in the region of plasticity, i.e., outside the commonly addressed linear elastic region. The added contribution of the introduced scheme is the ability of the proposed methodology to incorporate uncertainty into the simulation. The results demonstrate the efficiency of the proposed methodology for accurate prediction and simulation of the numerical model dynamics with a vast reduction of the required computational toll.
Danielson, Kent T.;Adley, Mark D.;O'Daniel, James L.
Computers and Concrete
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v.7
no.2
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pp.159-167
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2010
This paper demonstrates numerical techniques for complex large-scale modeling with microplane constitutive theories for reinforced high strength concrete, which for these applications, is defined to be around the 7000 psi (48 MPa) strength as frequently found in protective structural design. Applications involve highly impulsive loads, such as an explosive detonation or impact-penetration event. These capabilities were implemented into the authors' finite element code, ParaAble and the PRONTO 3D code from Sandia National Laboratories. All materials are explicitly modeled with eight-noded hexahedral elements. The concrete is modeled with a microplane constitutive theory, the reinforcing steel is modeled with the Johnson-Cook model, and the high explosive material is modeled with a JWL equation of state and a programmed burn model. Damage evolution, which can be used for erosion of elements and/or for post-analysis examination of damage, is extracted from the microplane predictions and computed by a modified Holmquist-Johnson-Cook approach that relates damage to levels of inelastic strain increment and pressure. Computation is performed with MPI on parallel processors. Several practical analyses demonstrate that large-scale analyses of this type can be reasonably run on large parallel computing systems.
The application of ML approaches in determining the resisting capacity of fire damaged RC columns is introduced in this paper, on the basis of analysis data driven ML modeling. Considering the characteristics of the structural behavior of fire damaged RC columns, the representative five approaches of Kernel SVM, ANN, RF, XGB and LGBM are adopted and applied. Additional partial monotonic constraints are adopted in modelling, to ensure the monotone decrease of resisting capacity in RC column with fire exposure time. Furthermore, additional suggestions are also added to mitigate the heterogeneous composition of the training data. Since the use of ML approaches will significantly reduce the computation time in determining the resisting capacity of fire damaged RC columns, which requires many complex solution procedures from the heat transfer analysis to the rigorous nonlinear analyses and their repetition with time, the introduced ML approach can more effectively be used in large complex structures with many RC members. Because of the very small amount of experimental data, the training data are analytically determined from a heat transfer analysis and a subsequent nonlinear finite element (FE) analysis, and their accuracy was previously verified through a correlation study between the numerical results and experimental data. The results obtained from the application of ML approaches show that the resisting capacity of fire damaged RC columns can effectively be predicted by ML approaches.
The susceptibility of Reinforced Concrete (RC) buildings to earthquake-induced damage is a critical concern, primarily attributed to their inadequate seismic performance. The existing earthquake-resistant design code of India prescribes guidelines to minimize seismic damage but does not provide any means for evaluating the actual seismic performance and damage. To ascertain the seismic performance of the structures quantitatively, it is crucial to classify damage into measurable damage states. Damage Index (DI) acts as an important tool for this purpose. Among various procedures for computation of DI, the modified Park and Ang Damage Index appears to be highly accurate. However, the major drawback of this method is that it is lengthy and time-consuming. On the other hand, structural performances can be evaluated using various performance parameters such as interstory drift ratio (IDR), inelastic deformation, etc., as described in FEMA-356 and ASCE-41 17. The present study explores the correlation between seismic DI and structural performance in RC frame buildings designed according to IS code. Sixteen building models, incorporating diverse configurations, are examined using nonlinear static and time history analyses. A simplified equation is developed by regression analysis to predict DI based on IDR, offering a computationally efficient alternative. Validation tests are done to confirm the equation's accuracy. Furthermore, a unified damage scale integrating DI and seismic performance is also proposed for seismic damage evaluation of buildings designed by IS code.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.5
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pp.149-158
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2010
Recent rainfall patterns in Korea show that both of the total amount of rainfall and the total number of heavy rain days have been increased. Therefore, the damage resulted from flood disaster has been dramatically increased in Korea. The purpose of the present study is to analyze flooding in an urban area using SWMM linked with FLUMEN. The study area is Suyeong-Mangmi lowland area, Busan, Korea. Suyeong-Mangmi lowland area have been a flooding hazard zone since 1995. The last flooding cases of this area occurred on July 7th and 16th, 2009, and the later flooding case was analyzed in this study. The first step of computation is calculating flow through storm sewers using the urban runoff simulation model of SWMM. The flooding hydrographs are used in the inundation analysis model of FLUMEN. The results of inundation analysis were compared with the real flooding situation of the study area. The real maximum inundation depth was guessed by 1.0 m or more on July 16th. The computation yields the maximum inundation depth of 1.2 m and the result was somewhat overestimated. The errors may be resulted from the runoff simulation and incapability of simulation using FLUMEN for flow into buildings. The models and procedures used in this study can be applied to analysis of flooding resulted from severe rainfall and insufficiency of drainage capacity.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.25
no.2
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pp.110-116
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2005
It is very important to reduce the computational processing time for the application of the vision system in real time such as inspection, the determination of object's dimension and welding etc, because the vision system model involves a lot of measurement data acquired by CCD camera. Also, a lot of computation time is required in estimating the parameters in the vision system model if the iterative batch estimation method such as Newton Raphson is used. Thus, the effective computation method such as the Extended Kalman Filtering(EKF) is required to solve the above problems. The EKF has much advantages in that it takes explicitly into account the measurement uncertainties, and is a simple and efficient recursive procedures. Thus, this study is to develop the EKF algorithm to compute the parameters in the vision system model in real time. This vision system model involves the six parameters to account for the cameras inner and outer parameters. Also the EKF is applied to estimate the object's dimension. Finally, practicality of the estimation scheme of the vision system based on the EKF is verified experimently by performing the estimation of object's dimension.
In this paper, we propose the methodology of prediction of field strength for a digital television (DTV) receiver by virtue of Recommendation ITU-R P.1546. The curves shown in this recommendation represent the point-to area field strength for 1.0 kW effective radiated power in the 30 MHz ~ 3000 MHz. Based upon the procedures described in this Recommendation, computation results are presented here from the derived formulation of field strength for DTV receiver. To show the validity of this method, some results are compared with the analysis by Okumura-Hata model and it was shown that the error of field strength is in the range of 6.9 ~ 11.5 %. The presented method provides not only the predicted values of field strength for DTV receiving area to check the quality of transmitted signal, but also an appropriate site selection for obtaining good propagation environment. In addition, it can be directly used for analyzing the protection ratio or separated distance for frequency sharing in the same band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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