This study proposed a robust artificial intelligence (AI) model based on the social behaviour of the imperialist competitive algorithm (ICA) and artificial neural network (ANN) for modelling the deflection of reinforced concrete beams, abbreviated as ICA-ANN model. Accordingly, the ICA was used to adjust and optimize the parameters of an ANN model (i.e., weights and biases) aiming to improve the accuracy of the ANN model in modelling the deflection reinforced concrete beams. A total of 120 experimental datasets of reinforced concrete beams were employed for this aim. Therein, applied load, tensile reinforcement strength and the reinforcement percentage were used to simulate the deflection of reinforced concrete beams. Besides, five other AI models, such as ANN, SVM (support vector machine), GLMNET (lasso and elastic-net regularized generalized linear models), CART (classification and regression tree) and KNN (k-nearest neighbours), were also used for the comprehensive assessment of the proposed model (i.e., ICA-ANN). The comparison of the derived results with the experimental findings demonstrates that among the developed models the ICA-ANN model is that can approximate the reinforced concrete beams deflection in a more reliable and robust manner.
Zhang, Lihai;Mendis, Priyan;Hon, Wong Chon;Fragomeni, Sam;Lam, Nelson;Song, Yilun
Computers and Concrete
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제12권6호
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pp.739-754
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2013
Creep and shrinkage have pronounced effects on the long-term deflection of prestressed concrete members. Under repeated loading, the rate of creep in prestressed concrete members is often accelerated. In this paper, an iterative computational procedure based on the well known Model B3 for creep and shrinkage was developed to predict the time-dependent deflection of partially prestressed concrete members. The developed model was validated using the experimental observed deflection behavior of a simply supported partially prestressed concrete beam under repeated loading. The validated model was then employed to make predictions of the long-term deflection of the prestressed beams under a variety of conditions (e.g., water cement ratio, relatively humidity and time at drying). The simulation results demonstrate that ignoring creep and shrinkage could lead to significant underestimation of the long-term deflection of a prestressed concrete member. The model will prove useful in reducing the long-term deflection of the prestressed concrete members via the optimal selection of a concrete mix and prestressing forces.
Ductility is very important parameter in seismic design of RC members such as beams where it allows RC beams to dissipate the seismic energy. In this field, the curvature ductility has taken a large part of interest compared to the deflection ductility. For this reason, the present paper aims to propose a general formula for predicting the deflection ductility factor of RC beams under mid-span load. Firstly, the moment area theorem is used to develop a model in order to calculate the yield and the ultimate deflections; then this model is validated by using some results extracted from previous researches. Secondly, a general formula of deflection ductility factor is written based on the developed deflection expressions. The new formula is depended on curvature ductility factor, beam length, and plastic hinge length. To facilitate the use of this formula, a parametric study on the curvature ductility factor is conducted in order to write it in simple manner without the need for curvature calculations. Therefore, the deflection ductility factor can be directly calculated based on beam length, plastic hinge length, concrete strength, reinforcement ratios, and yield strength of steel reinforcement. Finally, the new formula of deflection ductility factor is compared with the model previously developed based on the moment area theorem. The results show the good performance of the new formula.
Dynamic deflection monitoring is an essential and critical part of structural health monitoring for high-speed railway bridges. Two critical problems need to be addressed when using inclinometer sensors for such applications. These include constructing a general representation model of inclination-deflection and addressing the ill-posed inverse problem to obtain the accurate dynamic deflection. This paper provides a dynamic deflection monitoring method with the placement of optimal inclinometer sensors for high-speed railway bridges. The deflection shapes are reconstructed using the inclination-deflection transformation model based on the differential relationship between the inclination and displacement mode shape matrix. The proposed optimal sensor configuration can be used to select inclination-deflection transformation models that meet the required accuracy and stability from all possible sensor locations. In this study, the condition number and information entropy are employed to measure the ill-condition of the selected mode shape matrix and evaluate the prediction performance of different sensor configurations. The particle swarm optimization algorithm, genetic algorithm, and artificial fish swarm algorithm are used to optimize the sensor position placement. Numerical simulation and experimental validation results of a 5-span high-speed railway bridge show that the reconstructed deflection shapes agree well with those of the real bridge.
This study aims to investigate the dynamic behaviour of a parabolic arch with initial deflection by using the elasto-plastic finite element model where the von-Mises yield criteria have been adopted. The initial deflection of arch was assumed by the high order polynomial of ${\omega}_i$ = ${\omega}_o$${(1-{(2x/L)}^m)}^n$) and the sinusoidal profile of ${\omega}_i$ = ${\omega}_o$$\sin$(n$\pi$x/L). Several numerical examples were tested considering symmetric initial deflection modes when the maximum initial deflection of an arch is fixed as L/500, L/1000, L/2000 or L/5000. The effects of polynomials order on the dynamic behavior of arch were not conspicuous. The most unfavorite dynamic response occurs when the maximum initial deflection varies from L/1000 to L/4000 if the initial deflection mode is represented by high order polynomials.
A dynamic model for the prediction of surface topography in high speed end milling process is developed. In this model the effect of tool runout, tool deflection and spindle vibration were taken in to account. An equivalent diameter of end mill is obtained by finite element method and tool deflection experiment. A modal parameter of machine tool is extracted by using frequency response function. The tool deflection, spindle vibration chip thickness and cutting force were calculated in dynamic cutting condition. The tooth pass is calculated at the current angular position for each point of contact between the tool and the workpiece. The new dynamic model for surface predition are compared with several investigated model. It is shown that new dynamic model is more effective to predict surface topography than other suggested models. In high speed end milling, the tool vibration has more effect on surface topography than the tool deflection.
The paper presents the experimental investigations for studying the effect of ground granulated blast furnace slag (GGBFS) on the time-dependent deflection of reinforced concrete (RC) beams due to creep and shrinkage. The RC beams were reinforced with 2-10 mm bars at tension side and subjected to constant sustained two-point loading for the period of 150 days. The amount of cement replacement by GGBFS was varied from 0 to 60% with an increment of 20%. The total deflection was measured at different ages of up to 150 days under sustained loads. The experiments revealed that the time-dependent deflection of the reinforced concrete RC beams containing GGBFS was higher than that of plain concrete RC beams. At 150 days, the average creep and shrinkage deflection of RC beams containing 20%, 40% and 60% GGBFS was 1.25, 1.45 and 1.75 times higher than the plain concrete beams. A new model, which is an extension of authors' earlier model, is proposed to incorporate the effect of GGBFS content in predicting the long-term deflection of RC beams. Besides validating the new model with the current data with higher percentage of tension reinforcement, it was also used to predict the authors' earlier data containing lesser percentage of tension reinforcement with reasonable accuracy.
Machining error is defined the normal distance between designed surface and actual tool path with tool deflection. This is inevitably caused by the tool deflection, tool wear, thermal effect and machine tool errors and so on. Among these factors, tool deflection is usually known as the most significant factor of machining error. Tool deflection problem is analyzed using Instantaneous horizontal cutting forces. The high quality and precision of machining products are required in finishing. In order to achieve these purposes, it is necessary work that decrease the machining error. This paper presents a study on the machining error caused by the tool deflection in ball end milling of 2 dimensional surface. Tool deflection model and simple machining error prediction model are described. This model is checked the validity with machining experiments of 2 dimensional surface. These results may be used to decrease machining error and tool path decision.
In this paper, a numerical study using finite element method with considering soil-structure interaction was conducted to investigate the stress and deformation behavior of a sheet pile wall structure. In numerical model, one of the nonlinear elastic material constitutive models, Duncan-Chang E-v model, is used for describing soil behavior. The hard contact constitutive model is used for simulating the behavior of interface between the sheet pile wall and soil. The construction process of excavation and backfill is simulated by the way of step loading. We also compare the present numerical method with the in-situ test results for verifying the numerical methods. The numerical analysis showed that the soil excavation in the lock chamber has a huge effect on the wall deflection and stress, pile deflection, and anchor force. With the increase of distance between anchored bars, the maximum wall deflection and anchor force increase, while the maximum wall stress decreases. At a low elevation of anchored bar, the maximum wall bending moment decreases, but the maximum wall deflection, pile deflection, and anchor force both increase. The construction procedure with first excavation and then backfill is quite favorable for decreasing pile deflection, wall deflection and stress, and anchor forces.
A simplified method, developed from the softened strut-and-tie model, for determining the mid-span deflection of deep beams at ultimate state is proposed. The mid-span deflection and shear strength predictions of the proposed model are compared with the experimental data collected from 70 simply supported reinforced concrete deep beams, loaded with concentrated loads located at a distance a from an end reaction. The comparison shows that the proposed model can accurately predict the mid-span deflection and shear strength of deep beams with different shear span-to-depth ratios, different concrete strengths, and different horizontal and vertical hoops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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