The primary objectives of this research are to investigate the energy factor response of steel moment resisting frame (MRF) systems equipped with fuses subject to ground motions and to develop an energy-based evaluation approach for evaluating the damage-control behavior of the system. First, the energy factor of steel MRF systems with fuses below the resilience threshold is derived utilizing the energy balance equation considering bilinear oscillators with significant post-yielding stiffness ratio, and the effect of structural nonlinearity on the energy factor is investigated by conducting a parametric study covering a wide range of parameters. A practical transformation approach is also proposed to associate the energy factor of steel MRF systems with fuses with classic design spectra based on elasto-plastic systems. Then, the energy balance is extended to structural systems, and an energy-based procedure for damage-control evaluation is proposed and a damage-control index is also derived. The approach is then applied to two types of steel MRF systems with fuses to explore the applicability for quantifying the damage-control behavior. The rationality of the proposed approach and the accuracy for identifying the damage-control behavior are demonstrated by nonlinear static analyses and incremental dynamic analyses utilizing prototype structures.
This study develops a two stage procedure to identify the structural damage based on the optimized artificial neural networks. Initially, the modal strain energy index (MSEI) is established to extract the damaged elements and to reduce the computational time. Then the genetic algorithm (GA) and artificial neural networks (ANNs) are combined to detect the damage severity. The input of the network is modal strain energy index and the output is the flexural stiffness of the beam elements. The principal component analysis (PCA) is utilized to reduce the input variants of the neural network. By using the genetic algorithm to optimize the parameters, the ANNs can significantly improve the accuracy and convergence of the damage identification. The influence of noise on damage identification results is also studied. The simulation and experiment on beam structures shows that the adaptive parameter selection neural network can identify the damage location and severity of beam structures with high accuracy.
The influence of two parameters on fatigue damage predictions of a variably loaded cantilever beam has been examined. The first parameter is the geometry of the cantilever beam and the weld connecting it to a rear panel. Variables of the geometry examined here include the cantilever length, the weld width on the critical cross-section and the angle of the critical cross-section. The second parameter is the safety factor, as set out by the Eurocode 3 standard. An analytical approach has been used to calculate the stresses at the critical cross-section and standard rainflow counting has been used for the extraction of the load cycles from the load history. The results here suggest that a change in the width and angle of the critical cross-section has a non-linear impact on the fatigue damage. The results also show that the angle of the critical cross-section has the biggest influence on the fatigue damage and can cause the weld to withstand fatigue better. The second parameter, the safety factor, is shown to have a significant effect on the fatigue damage calculation, whereby a slight increase in the endurance safety factor can cause the calculated fatigue damage to increase considerably.
This paper aims to simulate the isotropic elastic damage theory of Liu Jun (2012) using the self-programmed UMAT subroutine in the interface of ABAQUS. Liu Jun (2012)'s method based on the mechanic theory can not be used interactively with the currently commonly used finite element software ABAQUS. The advantage of this method in the paper is that it can interact with ABAQUS and provide a constitutive program framework that can be modified according to user need. The model retains the two scalar damage variables and the corresponding two energy dissipation mechanisms and damage criteria for considering the tensile and compressive asymmetry of concrete. Taking C45 concrete as an example, the relevant damage evolution parameters of its tensile and compressive constitutive model are given. The study demonstrates that the uniaxial tensile stress calculated by the subroutine is almost the same as the Chinese Concrete Design Specification (GB50010) before the peak stress, but ends soon after the peak stress. The stress-strain curve of uniaxial compression calculated by the subroutine is in good agreement with the peak stress in Chinese Concrete Design Specification (GB50010), but there is a certain deviation in the descending stage. In addition, this paper uses the newly compiled subroutine to simulate the shear bearing capacity of the shear key in a new structural system, namely the open-web sandwich slab. The results show that the damage constitutive subroutine has certain reliability.
This paper proposes the use of transmissibility functions combined with a machine learning algorithm, Artificial Neural Networks (ANNs), to assess damage in a truss bridge. A new approach method, which makes use of the input parameters calculated from the transmissibility function, is proposed. The network not only can predict the existence of damage, but also can classify the damage types and identity the location of the damage. Sensors are installed in the truss joints in order to measure the bridge vibration responses under train and ambient excitations. A finite element (FE) model is constructed for the bridge and updated using FE software and experimental data. Both single damage and multiple damage cases are simulated in the bridge model with different scenarios. In each scenario, the vibration responses at the considered nodes are recorded and then used to calculate the transmissibility functions. The transmissibility damage indicators are calculated and stored as ANNs inputs. The outputs of the ANNs are the damage type, location and severity. Two machine learning algorithms are used; one for classifying the type and location of damage, whereas the other for finding the severity of damage. The measurements of the Nam O bridge, a truss railway bridge in Vietnam, is used to illustrate the method. The proposed method not only can distinguish the damage type, but also it can accurately identify damage level.
Cables are critical components of cable-stayed bridges. A structural health monitoring system provides real-time cable tension recording for cable health monitoring. However, the measurement data involve multiple sources of variability, i.e., varying environmental and operational factors, which increase the complexity of cable condition monitoring. In this study, a one-class classification method is developed for cable condition assessment using Bayesian factor analysis (FA). The single-peaked vehicle-induced cable tension is assumed to be relevant to vehicle positions and weights. The Bayesian FA is adopted to establish the correlation model between cable tensions and vehicles. Vehicle weights are assumed to be latent variables and the influences of different transverse positions are quantified by coefficient parameters. The Bayesian theorem is employed to estimate the parameters and variables automatically, and the damage index is defined on the basis of the well-trained model. The proposed method is applied to one cable-stayed bridge for cable damage detection. Significant deviations of the damage indices of Cable SJS11 were observed, indicating a damaged condition in 2011. This study develops a novel method to evaluate the health condition of individual cable using the FA in the Bayesian framework. Only vehicle-induced cable tensions are used and there is no need to monitor the vehicles. The entire process, including the data pre-processing, model training and damage index calculation of one cable, takes only 35 s, which is highly efficient.
In this paper the vulnerability of the confined masonry buildings is evaluated analytically. The proposed approach includes the nonlinear dynamic analysis of the two-story confined masonry buildings with common plan as a reference structure. In this approach the damage level is calculated based on the probability of exceedance of loss vs a specified ground motion in the form of fragility curves. The fragility curves of confined masonry wall buildings are presented in two levels of limit states corresponding to elastic and maximum strength versus PGA based on analytical method. In this regard the randomness of parameters indicating the characteristics of the building structure as well as ground motion is considered as likely uncertainties. In order to develop the analytical fragility curves the proposed analytical models of confined masonry walls in a previous investigation of the authors, are used to specify the damage indices and responses of the structure. In order to obtain damage indices a series of pushover analyses are performed, and to identify the seismic demand a series of nonlinear dynamic analysis are conducted. Finally by considering various mechanical and geometric parameters of masonry walls and numerous accelerograms, the fragility curves with assuming a log normal distribution of data are derived based on capacity and demand of building structures in a probabilistic approach.
Radioprotective effects of ginger essential oil (GEO) on mortality, body weight alteration, hematological parameters, antioxidant status and chromosomal damage were studied in irradiated mice. Regression analysis of survival data in mice exposed to radiation yielded LD50/30 as 7.12 and 10.14 Gy for control (irradiation alone) and experimental (GEO-treated irradiated) mice, respectively, with a dose reduction factor (DRF) of 1.42. In mice exposed to whole-body gamma-irradiation (6 Gy), GEO pre-treatment at 100 and 500 mg/kg b.wt (orally) significantly ameliorated decreased hematological and immunological parameters. Radiation induced reduction in intestinal tissue antioxidant enzyme levels such as superoxide dismutase, catalase, glutathione peroxidase and glutathione was also reversed following administration of GEO. Tissue architecture of small intestine which was damaged following irradiation was improved upon administration of GEO. Anticlastogenic effects of GEO were studied by micronuclei assay, chromosomal aberration and alkaline gel electrophoresis assay. GEO significantly decreased the formation of micronuclei, increased the P/N ratio, inhibited the formation of chromosomal aberrations and protected agaisnt cellular DNA damage in bone marrow cells as revealed by comet assay. These results are supportive of use of GEO as a potential radioprotective compound.
This paper is focused on the spatial variability of measured strong motion data during earthquake and its relationship with the performance of water distribution pipelines and residential buildings. Analyses of strong motion and the correlations of peak ground velocity (PGV) and pipeline and building damage were conducted with a very large geographical information system (GIS) database including the relationship of time and earthquake intensity and the measured location, and Kriging spatial statistics. Kriging was used to develop regressions of pipeline repair rate (RR) and residential building damage ratio (DR) associated with $90\%$ confidence peak ground velocity (PGV). Such regressions using Kriging provide an explicit means of characterizing the uncertainty embodied in the strong motion data compared with other spacial statistics such as inverse distance method.
Park Kyung-Il;Park Heung-Sik;Kim Jong-Man;Park Young-Je;Hong Jae-Sang;Choi Kwang-Sik
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.39
no.spc1
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pp.123-131
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2006
Immmune parameters of the Manila clam Ruditapes philippinarum collected from four tidal flats, Nudong, Gonam, Hwangdo and Bangpo on Anmyeon-do, Korea were optimized and evaluated at the single cell level using flow-cytometry Hemocytes were withdrawn from the sinus of each clam, and total hemocyte counts (THC), phagocytosis rate, hemocyte mortality (HM) and DNA damage of hemocyte were analyzed. The highest hemocyte counts was recorded from the clams collected from Gonam, followed by Hwangdo, Nudong and Bangpo (P<0.001). Phagocytosis rate and hemocyte mortality of Gonam and Nudong clams were significantly higher than those of clams from Hwangdo and Bangpo (P<0.001). DNA damage in the clams from Nudong was higher twice than that of clams from Gonam (P<0.05). We suggest that the flow-cytometry has a high potential for evaluation of immunity of marine bivalves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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