• 제목/요약/키워드: Cyclic shear stress ratio

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Effect of geometrical configuration on seismic behavior of GFRP-RC beam-column joints

  • Ghomia, Shervin K.;El-Salakawy, Ehab
    • Advances in concrete construction
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    • 제9권3호
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    • pp.313-326
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    • 2020
  • Glass fiber-reinforced polymer (GFRP) bars have been introduced as an effective alternative for the conventional steel reinforcement in concrete structures to mitigate the costly consequences of steel corrosion. However, despite the superior performance of these composite materials in terms of corrosion, the effect of replacing steel reinforcement with GFRP on the seismic performance of concrete structures is not fully covered yet. To address some of the key parameters in the seismic behavior of GFRP-reinforced concrete (RC) structures, two full-scale beam-column joints reinforced with GFRP bars and stirrups were constructed and tested under two phases of loading, each simulating a severe ground motion. The objective was to investigate the effect of damage due to earthquakes on the service and ultimate behavior of GFRP-RC moment-resisting frames. The main parameters under investigation were geometrical configuration (interior or exterior beam-column joint) and joint shear stress. The performance of the specimens was measured in terms of lateral load-drift response, energy dissipation, mode of failure and stress distribution. Moreover, the effect of concrete damage due to earthquake loading on the performance of beam-column joints under service loading was investigated and a modified damage index was proposed to quantify the magnitude of damage in GFRP-RC beam-column joints under dynamic loading. Test results indicated that the geometrical configuration significantly affects the level of concrete damage and energy dissipation. Moreover, the level of residual damage in GFRP-RC beam-column joints after undergoing lateral displacements was related to reinforcement ratio of the main beams.

포스트 텐션 플랫 플레이트 외부 접합부의 내진 거동 (Seismic Behaviour of Exterior Joints in Post-Tensioned Flat Plate Systems)

  • 한상환;기성훈;강현구;조종;이리형
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제18권5호
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    • pp.595-602
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    • 2006
  • 본 연구의 목적은 중력 하중에 저항하도록 설계된 플랫 플레이트 외부 접합부의 이력 거동을 평가하는 데 있다. 이러한 목적을 위하여 2/3의 크기가 조정된 PT 슬래브-기둥 외부 접합부 2개와 RC 슬래브-기둥 외부 접합부 1개를 대상으로 실험적 연구를 수행하였다. 여기서 각각의 PT 실험체는 서로 다른 강선 배치 형태를 띄고 있다. 중력 하중은 동일하게 설정하였고, 지속적인 정적 하중 하에서 유사 정적 횡하중을 적용하였다. 한편 모든 실험체는 ACI 318-05과 ACI 352.1R-89에 근거하여 기둥 폭 내에 하부 철근을 배근 하였다. 또한 PT 외부 접합부의 이력 거동에 대한 일반적인 결론을 얻기 위하여 기존 연구자들의 실험 결과와 함께 비교하였다. 이번 연구를 통하여 강선의 배치는 PT 접합부의 이력 거동을 결정하는 중요한 변수임을 확인하였다. 즉 횡변형 성능, 에너지 소산 능력, 파괴 메커니즘, 그리고 연성 능력이 강선의 배치에 따라 다르게 나타났다. 또한 ACI 352.1R-89에서 구조적 일체성을 위해 제공된 하부 철근의 양은 모멘트 역전에 의해 발생된 정모멘트를 저항하는데 있어서도 적절하다는 것이 밝혀졌다. 또한 실험체의 전단 강도는 강선의 포스트 텐션에 의한 평균 콘크리트 압축 응력($f_{pc}$)의 효과가 고려된 식이 그렇지 않은 식보다 전단 강도를 정확히 예측하는 것으로 나타났다.

휨항복 후 부착파괴하는 철근콘크리트 부재의 부착 연성 평가 (Evaluation for Deformability of RC Members Failing in Bond after Flexural Yielding)

  • 최한별;이정윤
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제24권3호
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    • pp.259-266
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    • 2012
  • 일반적인 내진 설계에서는 구조물의 연성적인 거동을 유도하기 위해서 보-기둥 접합부에 인접한 보에 소성힌지가 발생하도록 한다. 따라서 철근콘크리트 부재의 부착강도와 전단강도가 휨강도보다 큰 값을 가져야 하고, 전단이나 부착파괴가 요구된 연성에 도달하기 이전에 발생하지 않아야 한다. 하지만 전단경간비가 짧은 부재의 경우에는 전단이나 부착 거동의 지배를 받는 경우가 많고, 핀칭 효과로 인해 에너지 소산이 비교적 적게 발생하므로 요구된 연성에 도달하지 못하고 파괴될 수 있다. 이 논문에서는 전단경간비가 짧은 철근콘크리트 부재의 거동 분석과 연성 예측, 특히 부착 연성 능력을 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 이것은 반복하중에 의해 저감되는 잠재 전단강도와 잠재부착내력 모델, 그리고 소성힌지 형성에 따른 휨부착응력의 급격한 증대를 도식화하여 나타낼 수 있다. 제안된 해석법은 각 값의 변화 추이를 비교하여 부재의 거동을 파악하고, 부착 거동의 지배를 받는 부재의 경우, 부착내력과 휨부착응력의 값이 만나는 지점까지를 그 부재의 부착 연성으로 평가하는 방법이다. 이 방법은 기존에 수행된 8개의 보, 기둥 시험체를 통해 비교 및 검토하였으며 부재 거동에 대한 예측은 정확히 일치하였으나, 부착 연성 능력에 대해서는 과소평가 되었다. 그 이유는 부재의 부착강도를 실제 부착강도보다 비교적 낮게 예측한 부착강도식에서 찾을 수 있으며, 다른 부착 내력 모델에 대한 부착 연성 평가에 대한 연구가 추후 필요할 것으로 사료된다.

인공신경망을 이용한 지반의 액상화 가능성 판별 (The Analysis of Liquefaction Evaluation in Ground Using Artificial Neural Network)

  • 이송;박형규
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제18권5호
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    • pp.37-42
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    • 2002
  • 인공신경망은 복잡한 상호관계를 가지는 문제의 해결을 위한 효과적인 컴퓨터 테크닉으로써 많은 분야에 활발히 활용되고 있다. 본 논문에서는 지반의 액상화 가능성을 판별하기 위하여 인공신경망 이론을 사용하였으며, 이를 위하여 반복삼축압축시험 결과와 토성자료, 지반조사자료 등을 학습인자로 사용하였다. 학습과 검증에 서해안지역의 43개의 반복삼축압축시험 데이터가 사용되었다. 여기서 인공신경망의 학습은 예측된 CSR과 실측한 CSR 사이의 오차가 적어지도록 신경망의 가중치를 수정하는 것으로 이루어진다. 전체 신경망에 대한 평균제곱의 오차가 허용치 이내로 감소할 때까지 학습은 반복되어 진행되며 일반적으로 15,000 이상의 학습이 요구되는 것으로 나타났다. 다양한 노드수를 가지는 신경망에 대한 학습을 수행한 결과, 1번째 은닉층의 수가 20개이고 2번째 은닉층의 수가 10개인 신경망이 72~98%에 해당되는 정밀도를 가지고 해당 전단변형률과 반복횟수에서의 CSR값을 예측할 수 있었다. 여기서 NOC(Number of Cycle)와$D_10$, ($N_1$)$_60$ 등의 입력변수가 지반의 액상화 거동에 주요한 영향인자로 나타났다. 연구결과 인공신경망을 이용한 지반의 액상화 거동의 예측이 비교적 정확하게 산정됨을 알 수 있었으며, CSR과 ($N_1$)$_60$, NOC와의 관계가 기존의 연구 결과에 부합하여 나타남을 알 수 있었다.