This research presents the effect of anisotropy of the hollow disc mode under Brazilian test using PFC3D. The Brazilian tensile strength test was performed on the hollow disc specimens containing the bedding layers and then these specimens were numerically modeled by using the two dimensional discrete element code (PFC3D) to calibrate this computer code for the simulation of the cracks propagation and cracks coalescence in the anisotropic bedded rocks. The thickness of each layer within the specimens varied as 5 mm, 10 mm and 20 mm and the layers angles were changed as $0^{\circ}$, $25^{\circ}$, $50^{\circ}$, $75^{\circ}$ and $90^{\circ}$. The diameter of internal hole was taken as 15 mm and the loading rate during the testing process kept as 0.016 mm/s. It has been shown that for layers angles below $25^{\circ}$ the tensile cracks produce in between the layers and extend toward the model boundary till interact and break the specimen. The failure process of the specimen may enhance as the layer angle increases so that the Brazilian tensile strength reaches to its minimum value when the bedding layers is between $50^{\circ}$ and $75^{\circ}$ but its value reaches to maximum at a layer angle of $90^{\circ}$. The number of tensile cracks decreases as the layers thickness increases and with increasing the layers angle, less layer mobilize in the failure process.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.35
no.1
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pp.11-19
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2019
Recently, with the development of the fourth industrial revolution that has been achieved through the fusion of information and communication technology (ICT), the technologies of AI, IOT, BIG-DATA, it is increasing utilization rate by industry and research and development of application technologies are being actively carried out. Especially, in the case of unmanned aerial vehicles, the construction market is expected to be one of the most commercialized areas in the world for the next decade. However, research on utilization of unmanned aerial vehicles in the construction field in Korea is insufficient. In this study, We have developed a quantitative building inspection method using the unmanned aerial vehicle and presented the protocol for it. The proposed protocol was verified by applying it to existing old buildings, and defect information could be quantified by calculating length, width, and area for each defect. Through this technical research, the final goal is to contribute to the development of safety diagnosis technology using unmanned aerial vehicle and risk assessment technology of buildings in case of disaster such as earthquake.
To explore seismic behavior of blind bolted concrete-filled steel tube (CFST) frames infilled with precast sandwich composite wall panels (SCWPs), a series tests of blind bolted square CFST frames with precast SCWPs under lateral low-cyclic loading were conducted. The influence of the type of wall concrete, wall-to-frame connection and steel brace setting, etc. on the hysteretic curves and failure modes of the type of composite structure was investigated. The seismic behavior of the blind bolted CFST frames with precast SCWPs was evaluated in terms of lateral load-displacement relation curves, strength and stiffness degradation, crack patterns of SCWPs, energy dissipation capacity and ductility. Then, a finite element (FE) analysis modeling using ABAQUS software was developed in considering the nonlinear material properties and complex components interaction. Comparison indicated that the FE analytical results coincided well with the test results. Both the experimental and numerical results indicated that setting the external precast SCWPs could heighten the load carrying capacities and rigidities of the blind bolted CFST frames by using reasonable connectors between frame and SCWPs. These experimental studies and FE analysis would enable improvement in the practical design of the SCWPs in fabricated CFST structure buildings.
The detailed quantitative microstructural data on the cracking of coarse constituent particles in 7075 (T651) series wrought Al-alloys have been studied using the utility of a novel digital image processing technique, where the particle cracks are generated due to monotonic loading. The microstructural parameters such as number density, volume fraction, size distribution, first nearest neighbor distribution, and two-point correlation function have been quantitatively characterized using the developed technique and such data are very useful to verify and study the theoretical models for the damage evolution and fracture of Al-alloys. The data suggests useful relationships for damage modeling such as a linear relationship between particle cracking and strain exists for the uniaxial tensile loading condition, where the larger particles crack preferentially.
The use of waste materials as a binder or aggregate in the concrete mixture is a great step towards sustainability in the construction industry. Waste rubber (WR) can be used as coarse and fine aggregates in concrete and improves the crack resistance, impact resistance, and fatigue life of the produced concrete. However, the mechanical properties of rubberized concrete degrade significantly by replacing the natural aggregate with WR. To have accurate estimations of the mechanical properties of rubberized concrete, two machine learning methods consisting of artificial neural network (ANN) and neuro-fuzzy system (NFS) were served in this study. To do this, a comprehensive dataset was collected from reliable literature, and two scenarios were addressed for the selection of input variables. In the first scenario, the critical ratios of the rubberized concrete and the concrete age were considered as the input variables. In contrast, the mechanical properties of concrete without WR and the percentage of aggregate volume replaced by WR were assumed as the input variables in the second scenario. The results show that the first scenario models outperform the models proposed by the second scenario. Moreover, the developed ANN models are more reliable than the proposed NFS models in most cases.
The present research reports the application of engineered cementitious composites (ECC) as an alternative to conventional concrete to improve the seismic behavior of short columns. Experimental and finite element investigation was conducted by testing five reinforced engineered cementitious composite (RECC) concrete columns (half-scale specimens) and one control reinforced concrete (RC) specimen for different shear-span and transverse reinforcement ratios under cyclic lateral loads. RECC specimens with higher shear-span and transverse reinforcement ratios demonstrated a significant effect on the column lateral load behavior by improving ductility (>5), energy dissipation capacity (1.2 to 4.1 times RC specimen), gradual strength degradation (ultimate drift >3.4%), and altering the failure mode. The self-confinement effect of ECC fibers maintained the integrity in the post-peak region and reserved the transmission of stress through fibers without noticeable degradation in strength. Finite element modeling of RECC specimens under monotonic incremental loads was carried out by adopting simplified constitutive material models. It was apprehended that the model simulated the global response (strength and stiffness) and damage crack patterns reasonably well.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.49-52
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2022
건물 외벽에 발생하는 균열은 시설물 구조 안전에 영향을 미치며 그 크기에 따라 위험도가 달라진다. 이에 따라 전문검사관의 현장 점검을 통해 발생 균열 두께를 정밀하게 측정할 필요가 있고 최근에는 이러한 현장 안전점검에 인공지능을 도입하려는 추세다. 그러나 기존의 균열 데이터셋은 주로 콘크리트에만 한정되어 다양한 외벽에 강인한 모델을 구축하기 어렵고 균열 두께를 측정하기 위해 정확한 마스크(Mask) 정보가 필요하나 이를 만족하는 데이터셋이 부재하다. 본 논문에서는 다양한 외벽에 강인한 균열 구획화 모델을 목적으로 2,744장의 이미지를 촬영하고 매직 완드 기법으로 라벨링을 진행해 데이터셋을 구축 후, 이를 바탕으로 딥러닝 기반 균열 구획화 모델을 개발했다. UNet-ResNet50을 최종모델로 선정 및 개발 결과, 테스트 데이터셋에 대해 81.22%의 class IoU 성능을 보였다. 본 연구의 기술을 바탕으로 균열 두께를 측정하여 건축물 안전점검에 활용될 수 있기를 기대한다.
In recent times, there has been a growing need to retrofit and strengthen reinforced concrete (RC) structures that have been damaged. Numerous studies have explored various methods for strengthening RC beams. However, there is a significant dearth of research investigating the utilization of ultra-high-performance concrete (UHPC) for retrofitting damaged RC beams within a concrete frame. This study aims to develop a finite element (FE) model capable of accurately simulating the nonlinear behavior of RC beams and subsequently implementing it in an RC concrete frame. The RC frame is subjected to loading until failure at two distinct degrees, followed by retrofitting and strengthening using Ultra high performance shotcrete (UHPS) through two different methods. The results indicate the successful simulation of the load-displacement curve and crack patterns by the FE model, aligning well with experimental observations. Novel techniques for reinforcing deteriorated concrete frame structures through ABAQUS are introduced. The second strengthening method notably improves both the load-carrying capacity and initial stiffness of the load-displacement curve. By incorporating embedded rebars in the frame's columns, the beam's load-carrying capacity is enhanced by up to 31% compared to cases without embedding. These findings indicate the potential for improving the design of strengthening methods for damaged RC beams and utilizing the FE model to predict the strengthening capacity of UHPS for damaged concrete structures.
Strain-hardening cement-based composites (SHCC) under cracked condition exhibits remarkable capillary absorption due to water ingress from multiple cracks. Surface treatment using water repellent agents is an effective way for improving water resistance of SHCC, but the water resistance may remarkably decrease when cracks penetrate impregnation depth. Another way is to add water repellent agents directly into the mixture, offering SHCC integral water repellency even if cracks form later. However, although integral water repellent treatment has been proved feasible by previous studies, there is still lack of simulation work on the treated SHCC for evaluating its durability. This study presents a simulation method for capillary absorption of cracked SHCC with integral treatment based on a multi-scale approach proposed in the authors' previous work. The approach deals with water flows in bulk matrix and multiple cracks using two individual transport equations, respectively, whereas water absorbed from a crack to its adjacent matrix is treated as the mass exchange of the two equations. In this study, the approach is enhanced for the treated SHCC by integrating the influencing of water repellency into the two transport equations as well as the mass exchange term. Using the enhanced approach, capillary absorption of water repellent SHCC under cracked condition is simulated, showing much more reduced water ingress than the untreated concrete, which is consistent with total absorption data from previous tests. This approach is also capable of simulating water spatial distribution with time in treated SHCC reasonably.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.13
no.2
s.54
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pp.137-144
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2009
This paper provides the results from evaluating the stiffness of Hi-Form joint by an experiment and the system identification method using the dynamic modal data, and the reasonable modeling method of Hi-Form joint which is proposed for improved stair construction recently. Based on the crack pattern and load-displacement relationship and the damage distribution, it can be judged that Hi-Form joint can't fully transfer the forces between the elements linked, and we propose that the joint is modeled as a element which have a stiffness with 50% decrease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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