철근콘크리트 구조물의 설계 방법으로 한계상태설계법이 적용되면서 해석이나 설계 시 극한상태까지 고려하도록 하고 있다. 실제로 철근콘크리트 부재가 휨을 받을 때 전단철근에 의한 구속 효과가 존재하지만, 설계 시에는 비구속 콘크리트의 재료 곡선을 적용하도록 하고 있다. 본 연구에서는 휨 부재에 대한 구속콘크리트 모델의 적합성을 평가하기 위하여 복철근 직사각형 단면을 가지는 RC 단순보에 대하여 4점 휨 실험을 수행하였고, 영상분석기법을 이용하여 부재의 항복 후 거동을 상세하게 분석하였다. 상세한 분석을 위하여 DIC 기법을 영상분석 기법으로써 채택하였고, 기존 계측 방법과 계측 결과를 비교함으로써 DIC 기법의 타당성을 검증하였다. DIC 기법의 결과로 산출된 콘크리트 표면의 변형률 분포도를 얻을 수 있었고, 이를 통하여 단면의 평균 변형률 분포를 산출하였다. 평균 변형률 분포도를 이용하여 기존 구속콘크리트 모델을 재료곡선으로 적용한 응력 분포도를 도출할 수 있었다. 실험 결과와 기존 모델 적용 결과의 비교를 통하여 직사각형 단면을 가지는 RC 휨 부재에 대한 구속콘크리트 모델의 적합성을 평가하였다.
The service loads are often decisive in the design of concrete structures. The evaluation of the cracking moment, $M_{cr}$, is an important issue to predict the performance of the structure, such as, the deflections of the reinforced concrete beams and slabs. To neglect the steel bars of the section is a simplification that is normally used in the computation of the cracking moment. Such simplification leads to small errors in the value of this moment (typically less than 20%). However, these small errors can conduce to significant errors when the values of deflections need to be computed from $M_{cr}$. The article shows that an error of 10% on the evaluation of $M_{cr}$ can lead to errors over 100% in the deformation values. When the deformation of the structure is the decisive design parameter, the exact computing of the cracking moment is obviously very important. Such rigorous computing might lead to important savings in the cost of the structure. With this article the authors wish to draw the attention of the technical community to this fact. A simple equation to evaluate the cracking moment, $M_{cr}$, is proposed for a rectangular cross-section. This equation leads to cracking moments higher than those obtained by neglecting the reinforcement bars and is a simple rule that can be included in Eurocode 2. To verify the accuracy of the developed model, the results of the proposed equation was compared with a rigorous computational procedure. The proposed equation corresponds to a good agreement when compared with the previous approach and, therefore, this model can be used as a practical aid for calculating an accurate value of the cracking moment.
다양한 시설의 지하화가 진행되고 있는 현 상황에서 지중구조물 중 도시 기반시설 기능의 상당 부분을 담당하고 있는 지하공동구의 지진 응답에 대한 합리적 평가 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존에 제안된 국내외 지중구조물 내진평가방법 중 단순화 2차원 프레임 해석모델을 사용한 의사정적 방법의 주요 내용과 차이점을 살펴보고 국내에 시공된 1련 박스형 단면의 지하공동구에 적용하여 지진거동, 특히 횡방향 뒤틀림 변형에 대한 예측 적합성을 검토한다. 이에 덧붙여, 이러한 방법을 적용하여 지중구조물의 지진응답 평가 시 유의할 점을 논의한다.
딥러닝 기법은 영상 처리 분야에서 높은 성능을 입증 받아 다양한 분야에서 적용되고 있다. 이러한 딥러닝 모델의 검증에 가장 널리 사용되는 방법으로는 홀드아웃 검증 방법, k-겹 교차 검증 방법, 부트스트랩 방법 등이 있다. 이러한 기존의 기법들은 데이터 셋을 분할하는 과정에서 클래스 간의 비율에 대한 균형을 고려하지만, 같은 클래스 내에서도 존재하는 다양한 특징들의 비율은 고려하지 않고 있다. 이러한 특징들을 고려하지 않을 경우, 일부 특징에 편향된 검증 결과를 얻게 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 검증 방법들을 개선하여 영상 분류를 위한 데이터 특징 커버리지 기반의 딥러닝 모델 검증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 모델의 학습과 검증을 위한 훈련 데이터 셋과 평가 데이터 셋이 전체 데이터 셋의 특징을 얼마나 반영하고 있는지 수치로 측정할 수 있는 데이터 특징 커버리지를 제안한다. 이러한 방식은 전체 데이터 셋의 특징을 모두 포함하도록 커버리지를 보장하여 데이터 셋을 분할할 수 있고, 모델의 평가 결과를 생성한 특징 군집 단위로 분석할 수 있다. 검증결과, 훈련 데이터 셋의 데이터 특징 커버리지가 낮아질 경우, 모델이 특정 특징에 편향되게 학습하여 모델의 성능이 낮아지며, Fashion-MNIST의 경우 정확도가 8.9%까지 차이나는 것을 확인하였다.
RCCS is a passive safety-related system that removes the decay heat of VHTR when normal decay heat removal systems are in failure. Understanding thermo-hydraulics of RCCS is important to design a safer VHTR. RCCS consists of 292 cooling panels, which are placed in the reactor cavity. The layout of RCCS gives an idea that, for CFD simulations, cooling panels can be assumed to be one annulus tube. This assumption can reduce significantly the computational time, especially for the unsteady simulation. To simulate RCCS in an axisymmetric manner, three models were suggested and compared. Each model has (1) the same outer radius, (2) the same cross-sectional area (3) the same pressure drop, respectively, as the RCCS cooling panels. The steady-state simulation was conducted with these three models and the DO radiation model. It is found that over 90% of the heat from the outer wall of the reactor pressure vessel is transported to the RCCS by radiative heat transfer. The simulation with the third model, which has the same pressure drop as the design, estimates the closest wall temperature profiles to a thermo-hydraulic code, GAMMA+, result.
The purpose of this study was to empirically examine the customer oriented quality creation by considering quality elements required by customers in the product design process. The study tried to extract attractive quality elements by using Kano's model. After identifying the elements HOQ(the house of quality) of QFD(quality function deployment) was used to identify the trend of quality elements evaluation. Test for equal means (t-test) was applied to verify the attractive quality elements of adult shoes. It made us find the customer oriented quality elements from the customer needs and latent dissatisfaction. We collected the opinions of experts on shoes and complete the cause and effect diagram and affinity diagram (KJ method). The data of the questionnaire was put to the QFD and the contents of quality elements was identified by brain storming method. We calculated indexes which were the multiplication of weight and marks of quality elements in the cross table of the HOQ by QFD. Then we tested for the equality of means between the indexes and the sum of attractive quality elements. The results for equal means were statistically significant. To create the customer quality the product design should be differentiated between the age groups over attractive quality elements.
The purpose of this work was to apply geographical information system (GIS) for geostatistical analyzing by selecting a semi-variogram model to quantify the spatial correlation of the population distribution with residential neighborhoods in the both sides of Mosul city. Two hundred and sixty-eight sample sites in 240 ㎢ are adopted. After determining the population distribution with respect to neighborhoods, data were inserted to ArcGIS10.3 software. Afterward, the datasets was subjected to the semi-variogram model using ordinary kriging interpolation. The results obtained from interpolation method showed that among the various models, Spherical model gives best fit of the data by cross-validation. The kriging prediction map obtained by this study, shows a particular spatial dependence of the population distribution with the neighborhoods. The results obtained from interpolation method also indicates an unbalanced population distribution, as there is no balance between the size of the population neighborhoods and their share of the size of the population, where the results showed that the right side is more densely populated because of the small area of residential homes which occupied by more than one family, as well as the right side is concentrated in economic and social activities.
Fasel, T.R.;Kennel, M.B.;Todd, M.D.;Clayton, E.H.;Park, G.
Smart Structures and Systems
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제5권4호
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pp.329-344
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2009
Ultrasonic chaotic excitations combined with sensor prediction algorithms have shown the ability to identify incipient damage (loss of preload) in a bolted joint. In this study we examine a physical experiment on a single-bolt aluminum lap joint as well as a three-dimensional physics-based simulation designed to model the behavior of guided ultrasonic waves through a similarly configured joint. A multiple bolt frame structure is also experimentally examined. In the physical experiment each signal is imparted to the structure through a macro-fiber composite (MFC) patch on one side of the lap joint and sensed using an equivalent MFC patch on the opposite side of the joint. The model applies the waveform via direct nodal displacement and 'senses' the resulting displacement using an average of the nodal strain over an area equivalent to the MFC patch. A novel statistical classification feature is developed from information theory concepts of cross-prediction and interdependence. This damage detection algorithm is used to evaluate multiple damage levels and locations.
Dynamic responses of nuclear power plant structure subjected to earthquake loads should be carefully investigated for safety. Because nuclear power plant structure are usually constructed by material of reinforced concrete, the aging deterioration of R.C. have no small effect on structural behavior of nuclear power plant structure. Therefore, aging deterioration of R.C. nuclear power plant structure should be considered for exact prediction of seismic responses of the structure. In this study, a machine learning model for seismic response prediction of nuclear power plant structure was developed by considering aging deterioration. The OPR-1000 was selected as an example structure for numerical simulation. The OPR-1000 was originally designated as the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNP), and was re-designated as the OPR-1000 in 2005 for foreign sales. 500 artificial ground motions were generated based on site characteristics of Korea. Elastic modulus, damping ratio, poisson's ratio and density were selected to consider material property variation due to aging deterioration. Six machine learning algorithms such as, Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), were used t o construct seispic response prediction model. 13 intensity measures and 4 material properties were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using 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 analysis results show that neural networks present good prediction performance considering aging deterioration.
The purpose of this study is to construct a quantitative evaluation method that can analyze the policy effectiveness with the construction of a implicit composite index incorporating spatial econometrics models. In order to propose a methodological framework for the program evaluation, this study conducts an empirical analysis with the application of the Comprehensive Rural Village Development Project (CRVDP) which explicitly claims to achieve comprehensive goal of community development. The present study pays particular attention to quantifying the composite evaluation index and drawing net effect through the application of a series of spatial econometrics models. The spatial unit of the analysis is drawn at Eup-Myeon level in rural areas in Korea, and the time horizon is in between 2005 and 2010. We utilize the Korean Agricultural Census data in 2005 and 2010. Three steps of methodological processes are needed to satisfy the objective of the present study. First, we apply factor analysis to construct the composite index that represents comprehensive settlement environment in rural area. The index should be matched with the main objective of the CRVDP. Second, we apply the derived index to a series of spatial econometrics model as dependent variable. Lastly, utilizing the estimated coefficients of the econometrics models, we apply decomposition technique to estimate CRVDP's net effect from both cross-sectional and longitudinal perspectives. We find that the results of the decomposition analysis by the execution of the CRVDP are positively associated with the explicit object of the project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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