In-service reinforced concrete structures are simultaneously subjected to a combination of multi-deterioration environmental actions and mechanical loads. The combination of two or more deteriorative actions in environments can potentially accelerate the degradation and aging of concrete materials and structures. This paper reviews the coupling and synergistic mechanisms among various deteriorative driving forces (e.g. chloride salts- and carbonation-induced reinforcement corrosion, cyclic freeze-thaw action, alkali-silica reaction, and sulfate attack). In addition, the effects of mechanical loads on detrimental environmental factors are discussed, focusing on the transport properties and damage evolution in concrete. Recommendations for advancing current testing methods and predictive modeling on assessing the long-term durability of concrete with consideration of the coupling effects are provided.
It is necessary to better understand the effect of age-related degradation on the performance of reinforced concrete shear walls in nuclear power plants in order to ensure their structural safety in the event of earthquakes. Therefore, this paper studies seismic fragility of the typical shear wall in nuclear power plants under earthquake excitation Reinforced concrete shear wall is composed of wall, horizontal and vertical flanges. Due to characteristics of its geometry, it is difficult to predict the ultimate behavior of shear wall under earthquake excitation. In this study, for more realistic numerical simulation, the Latin Hyper-Cube (LHC) simulation technique was used to generate uncertain variables for the material properties of concrete shear walls. The effects of crack, characteristics of inelastic behavior of concrete, and loss of cross section were considered in the nonlinear finite element analysis. The effects of aging-related deterioration were investigated on the performance of reinforced concrete shear walls through analysis of undegraded concrete shear walls and degraded concrete shear walls. The resulting seismic fragility curves present the change of performance of concrete shear wall due to age-related degradation.
철근콘크리트(reinforced concrete) 구조부재에서 철근의 부식으로 인한 문제점을 개선하고자 섬유보강 복합재료(FRP) 보강근(rebar)을 사용하는 것에 대한 연구가 꾸준히 진행되어져 오고 있다. 하지만 이러한 FRP 보강근을 사용한 콘크리트 부재의 환경에 대한 장기거동에 대한 연구가 아직도 미흡한 수준이다. 이 연구는 GFRP(glass fiber reinforced polymer) 보강근을 사용한 콘크리트 부재를 온도 약 $46^{\circ}C$와 습도가 80%인 인위적인 실험실에서 최대 300일까지 노출시킨 후의 장기 거동에 대한 실험적 연구를 제시하였다. 비교를 위하여 두가지 서로 다른 GFRP 보강근과 철근을 보강한 콘크리트 보 시험체를 제작하였다. 실험 결과, 장기 노출환경에서도 GFRP 보강근을 보강한 콘크리트 보 시험체의 파괴형태는 철근 보강 콘크리트 보시험체와 매우 유사한 파괴형태를 나타내었으며, 노출 시간에 따른 하중저항 감소값은 철근이 보강된 경우가 GFRP 보강근이 보강된 경우보다 하중저항 감소값이 크게 일어났다. 또한 GFRP 보강근 보강 콘크리트 보 시험체를 설계할 시에는 철근 보강보다 취성파괴에 대한 충분한 대비가 요구됨을 알 수 있었다. 그리고 압축파괴에 대한 변형도 계수(deformability factor)는 모든 경우에서 노출시간에 관계없이 큰 변화가 없음을 알 수 있었다.
Civil engineering infrastructure is aging and requires cost-effective maintenance strategies to enable infrastructure systems operate reliably and sustainably. This paper presents an approach for determining risk-cost balanced repair strategy of corrosion damaged reinforced concrete structures with consideration of uncertainty in structural resistance deterioration. On the basis of analytical models of cover concrete cracking evolution and bond strength degradation due to reinforcement corrosion, the effect of reinforcement corrosion on residual load carrying capacity of corroded reinforced concrete structures is investigated. A stochastic deterioration model based on gamma process is adopted to evaluate the probability of failure of structural bearing capacity over the lifetime. Optimal repair planning and maintenance strategies during the service life are determined by balancing the cost for maintenance and the risk of structural failure. The method proposed in this study is then demonstrated by numerical investigations for a concrete structure subjected to reinforcement corrosion. The obtained results show that the proposed method can provide a risk cost optimised repair schedule during the service life of corroded concrete structures.
We present a methodology to validate with monitoring data finite element models of existing concrete dams: numerical analyses are performed to assess the structural response under the effects of seasonal loading conditions, represented by hydrostatic pressure on the upstream-downstream dam surfaces and thermal variations as recorded by a thermometers network. We show that the stiffness effect of the rock foundation and the surface degradation of concrete due to aging are crucial aspects to be accounted for a correct interpretation of the real behavior. This work summarizes some general procedures developed by this research group at Politecnico di Milano on traditional static monitoring systems and two significant case studies: a buttress gravity and an arch-gravity dam.
Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms-specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms-to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.
Epoxy coating and sealing used in nuclear plants for the protection of radiation degrades with aging and hazardous atmosphere. In order to evaluate the degradation of the epoxy, dependence of the acoustic impedance on the change of mechanical properties has been used. Unlike metals, the surface of the epoxy coating on a concrete liner is so wavy that the acoustic impedance is difficult to measure by using the reflectivity of the ultrasound on the interface surface because of the irregular reflection and propagation from the epoxy surface. SA(simulated annealing) algorithm is applied to calculate the acoustic impedance using a reflection wave from the rough epoxy surface. The surface waviness and acoustic impedance are taken into account and determined by SA method to evaluate the state of degradation quantitatively.
Mehboob, Saqib;Khan, Qaiser Uz Zaman;Ahmad, Sohaib;Anwar, Syed M.
Earthquakes and Structures
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제22권2호
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pp.185-201
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) is used to provide reliable information about the structure's integrity in near realtime following extreme incidents such as earthquakes, considering the inevitable aging and degradation that occurs in operating environments. This paper experimentally investigates an integrated wireless sensor network (Wi-SN) based monitoring technique for damage detection in concrete structures. An effective SHM technique can be used to detect potential structural damage based on post-earthquake data. Two novel methods are proposed for damage detection in reinforced concrete (RC) building structures including: (i) Jerk Energy Method (JEM), which is based on time-domain analysis, and (ii) Modal Contributing Parameter (MCP), which is based on frequency-domain analysis. Wireless accelerometer sensors are installed at each story level to monitor the dynamic responses from the building structure. Prior knowledge of the initial state (immediately after construction) of the structure is not required in these methods. Proposed methods only use responses recorded during ambient vibration state (i.e., operational state) to estimate the damage index. Herein, the experimental studies serve as an illustration of the procedures. In particular, (i) a 3-story shear-type steel frame model is analyzed for several damage scenarios and (ii) 2-story RC scaled down (at 1/6th) building models, simulated and verified under experimental tests on a shaking table. As a result, in addition to the usual benefits like system adaptability, and cost-effectiveness, the proposed sensing system does not require a cluster of sensors. The spatial information in the real-time recorded data is used in global damage identification stage of SHM. Whereas in next stage of SHM, the damage is detected at the story level. Experimental results also show the efficiency and superior performance of the proposed measuring techniques.
전 세계적으로 이상 기후 및 자연재난 등으로 인하여 철근콘크리트 구조물의 부식 및 열화 현상이 빈번히 발생됨에 따라 구조물의 노후화가 가속화되고 있다. 건설 분야에서는 이러한 내하력 저하에 대응하기 위하여 최근 저 중량 고강도 재료 장점을 가진 유리섬유 복합재료(GFRP)를 활용하여 많은 노후 구조물에 대하여 보수·보강을 수행하고 있다. 본 연구에서는 유리섬유에 비하여 보다 경제적이고 친환경적인 바잘트 섬유 복합재료(BFRP)를 활용하여 콘크리트 압축부재의 내진보강을 위한 횡구속 효과를 더욱 효과적으로 제공할 수 있는 보강재를 개발하고 그 성능을 평가하였다. 실험 시 고려된 주요 변수로는 바잘트섬유 복합재료(BFRP) 시공 시 적용되는 함침 수지의 양생 온도와 대상 콘크리트 압축부재의 재료 특성을 고려하였다. 콘크리트 압축부재의 재료 특성에 따른 횡구속 보강효과를 조사하기 위하여 본 연구에서는 일반 콘크리트와 섬유 보강을 통하여 내구성능이 개선된 콘크리트 시험체를 각각 제작하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 일반 콘크리트의 경우 3.15배, 섬유 보강 콘크리트의 경우 약 3.72배의 보강 효과가 나타났으며 압축부재 내구특성 개선에 따른 보강 효과의 차이는 크지 않음을 알 수 있었다. 마지막으로 GFRP 압축부재 보강재에 대한 선행연구 결과를 통하여 바잘트 보강 복합재료의 성능을 비교한 결과 BFRP 보강재의 횡구속 보강효과가 상대적으로 약 1.18배 GFRP 보강재에 비하여 성능이 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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