With the assistance of typhoon field data at aerial elevation level observed by meteorological satellites and wind velocity and direction records nearby the ground gathered in Guangzhou Weather Station between 1985 and 2001, some key wind field parameters under typhoon climate in Guangzhou region were calibrated based on Monte-Carlo stochastic algorithm and Meng's typhoon numerical model. By using Peak Over Threshold method (POT) and Generalized Pareto Distribution (GPD), Wind field characteristics during typhoons for various return periods in several typical engineering fields were predicted, showing that some distribution rules in relation to gradient height of atmosphere boundary layer, power-law component of wind profile, gust factor and extreme wind velocity at 1-3s time interval are obviously different from corresponding items in Chinese wind load Codes. In order to evaluate the influence of typhoon field parameters on long-span flexible bridges, 1:100 reduced-scale wind field of type B terrain was reillustrated under typhoon and normal conditions utilizing passive turbulence generators in TJ-3 wind tunnel, and wind-induced performance tests of aero-elastic model of long-span Guangzhou Xinguang arch bridge were carried out as well. Furthermore, aerodynamic admittance function about lattice cross section in mid-span arch lib under the condition of higher turbulence intensity of typhoon field was identified via using high-frequency force-measured balance. Based on identified aerodynamic admittance expressions, Wind-induced stochastic vibration of Xinguang arch bridge under typhoon and normal climates was calculated and compared, considering structural geometrical non-linearity, stochastic wind attack angle effects, etc. Thus, the aerodynamic response characteristics under typhoon and normal conditions can be illustrated and checked, which are of satisfactory response results for different oncoming wind velocities with resemblance to those wind tunnel testing data under the two types of climate modes.
본 논문은 비예측 극한하중인 폭발하중에 노출된 RC building 구조물의 폭발손상평가를 위한 수치해석적 연구이다. 수치해석의 효율성 및 정확성을 높이기 위해, 폭발하중에 대한 정의, 유체-구조 연성을 위한 Euler-Lagrange 커플링 기법 적용, 그리고 고변형률 속도가 고려된 콘크리트 및 강재 재료구성모델이 제안된다. 특히 효율적인 폭발하중 정의를 위해, Euler-FCT 기법을 통하여 TNT 질량에 따른 시간별 압력하중 데이터가 확보되고, 이는 RC building 구조물 총 7 지점의 폭발위치에 적용되며, ANSYS-AUTODYN 솔버에 연결되어 수치 시뮬레이션이 수행된다. 해석결과, TNT 질량 및 폭발 위치에 따라 손상 차이가 발생하였으며, 먼저 TNT 질량 20 kg 일 경우 3 곳의 폭발손상 지점에서 주부재 중 슬래브에서만 중간 및 가벼운 손상이 발생되었고, TNT 질량 100 kg 일 경우 5 곳의 폭발손상 지점 중 3 곳은 슬래브 및 보 부재에서 중간 손상이 발생되었으며, 2 곳은 슬래브에서 심각한 손상이 발생되었다.
구조물의 비정형성이 풍하중과 지진하중을 받는 구조물의 안전성에 미치는 영향에 대해 검토하였다. 층별 보부재의 불연속성과 O자형 수평비정형성의 관점에서 4가지 유형의 구조물을 선정하여 구조거동을 평가하였다. ACI 318-11 조건에 대해 풍하중 및 지진하중에 의한 구조물의 변위, 휨모멘트, 축력, 비틀림, 층간변위 응답을 검토하였다. 보부재 불연속성을 갖는 구조물의 상부에 갖는 건물이 가장 큰 복원력을 보였으며, O자형 수평비정형 건물은 전도에 대한 저항이 크므로 횡하중에 대해 안전하였다.
Analytical models were developed and seismic behaviors were analyzed for a three-story stone pagoda at the Cheollyongsa temple site, which was damaged by the Gyeongju earthquake of 2016. Both finite and discrete element modeling were used and the analysis results were compared to the actual earthquake damage. Vulnerable parts of stone pagoda structure were identified and their seismic behaviors via sliding, rocking, and risk analyses were verified. In finite and discrete element analyses, the 3F main body stone was displaced uniaxially by 60 and 80 mm, respectively, similar to the actual displacement of 90 mm resulting from the earthquake. Considering various input conditions such as uniaxial excitation and soil-structure interaction, as well as seismic components and the distance from the epicenter, both models yielded reasonable and applicable results. The Gyeongju earthquake exhibited extreme short-period characteristics; thus, short-period structures such as stone pagodas were seriously damaged. In addition, we found that sliding occurred in the upper parts because the vertical load was low, but rocking predominated in the lower parts because most structural members were slender. The third-floor main body and roof stones were particularly vulnerable because some damage occurred when the sliding and rocking limits were exceeded. Risk analysis revealed that the probability of collapse was minimal at 0.1 g, but exceeded 80% at above 0.3 g. The collapse risks at an earthquake peak ground acceleration of 0.154 g at the immediate occupancy, life safety, and collapse prevention levels were 90%, 52%, and 6% respectively. When the actual damage was compared with the risk analysis, the stone pagoda retained earthquake-resistant performance at the life safety level.
풍하중이 지배적인 구조물의 경우에 정확한 설계풍속의 산정은 구조적 안정성뿐만 아니라 경제성까지도 좌우하게 된다. 본 연구에서는 광양대교 현장에 설치된 관측탑에서 약 1년간 측정한 풍속을 사용하여 풍환경을 분석하였고, MCP(Measure-Correlate-Predict) 방법을 적용하여 관측치로부터 장기 풍속을 추정하였다. 그 결과를 보면, 광양만은 바다이지만 개활지에 가까운 풍속 특성을 나타내고 있으며, 조도지수는 고도에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 아울러 풍향에 따라 난류강도와 조도지수가 상당히 차이나는 것으로 나타났다. MCP 방법으로 추정한 200년빈도 설계풍속은 초기설계치보다 20 m/s이상 낮았으며, 실측된 풍속과 거스트계수를 고려한 설계풍하중은 초기설계치의 36%밖에 안되는 것으로 나타났다. 이를 볼 때 국부적인 지형의 영향으로 추정한 교량 현장의 풍환경과 직접 측정한 풍환경은 차이가 나므로, 경제적이고 안전한 설계를 위해서는 단기간이라도 현장 풍환경 관측이 필요하다고 판단된다.
Improvement of old-fashioned rain gauge systems for automatic, timely, continuous, and accurate precipitation observation is highly essential for weather/climate prediction and natural hazards early warning, since the occurrence frequency and intensity of heavy and extreme precipitation events (especially floods) are recently getting more increase and severe worldwide due to climate change. Although rain gauge accuracy of 0.1 mm is recommended by the World Meteorological Organization (WMO), the traditional rain gauges in both weighting and tipping bucket types are often unable to meet that demand due to several existing technical limitations together with higher production and maintenance costs. Therefore, we aim to introduce a newly developed and cost-effective hybrid rain gauge system at 0.1 mm accuracy that combines advantages of weighting and tipping bucket types for continuous, automatic, and accurate precipitation observation, where the errors from long-term load cells and external environmental sources (e.g., winds) can be removed via an automatic drainage system and artificial intelligence-based data quality control procedure. Our rain gauge system consists of an instrument unit for measuring precipitation, a communication unit for transmitting and receiving measured precipitation signals, and a database unit for storing, processing, and analyzing precipitation data. This newly developed rain gauge was designed according to the weather instrument criteria, where precipitation amounts filled into the tipping bucket are measured considering the receiver's diameter, the maximum measurement of precipitation, drainage time, and the conductivity marking. Moreover, it is also designed to transmit the measured precipitation data stored in the PCB through RS232, RS485, and TCP/IP, together with connecting to the data logger to enable data collection and analysis based on user needs. Preliminary results from a comparison with an existing 1.0-mm tipping bucket rain gauge indicated that our developed rain gauge has an excellent performance in continuous precipitation observation with higher measurement accuracy, more correct precipitation days observed (120 days), and a lower error of roughly 27 mm occurred during the measurement period.
The properties of soil are naturally highly variable and thus, to ensure proper safety and reliability, we need to test a large number of samples across the length and depth. In pile foundations, conducting field tests are highly expensive and the traditional empirical relations too have been proven to be poor in performance. The study proposes a state-of-art Particle Swarm Optimization (PSO) hybridized Artificial Neural Network (ANN), Extreme Learning Machine (ELM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS); and comparative analysis of metaheuristic models (ANN-PSO, ELM-PSO, ANFIS-PSO) for prediction of bearing capacity of pile foundation trained and tested on dataset of nearly 300 dynamic pile tests from the literature. A novel ensemble model of three hybrid models is constructed to combine and enhance the predictions of the individual models effectively. The authenticity of the dataset is confirmed using descriptive statistics, correlation matrix and sensitivity analysis. Ram weight and diameter of pile are found to be most influential input parameter. The comparative analysis reveals that ANFIS-PSO is the best performing model in testing phase (R2 = 0.85, RMSE = 0.01) while ELM-PSO performs best in training phase (R2 = 0.88, RMSE = 0.08); while the ensemble provided overall best performance based on the rank score. The performance of ANN-PSO is least satisfactory compared to the other two models. The findings were confirmed using Taylor diagram, error matrix and uncertainty analysis. Based on the results ELM-PSO and ANFIS-PSO is proposed to be used for the prediction of bearing capacity of piles and ensemble learning method of joining the outputs of individual models should be encouraged. The study possesses the potential to assist geotechnical engineers in the design phase of civil engineering projects.
본 논문에서는 최근 유지관리분야에서 중요한 분야로 대두되고 있는 대형구조물의 모니터링에 대한 연구 및 고찰을 바탕으로 대형 구조물의 계측데이터를 이용한 확률적 안전도분석에 대한 평가 모형을 제안하였다. 사장교의 계측 데이터를 이용하여 활하중에 대한 모델을 산정하고, 요소신뢰성 및 체계신뢰성 기법을 통하여 사장교의 실질적인 확률적 안전도를 평가하였다. 사장교의 체계신뢰성은 케이블, 보강형, 주탑의 조합파괴를 포함하는 주파괴경로를 찾아낼 수 있는 부분 ETA(Event Tree Analysis) 모델을 이용하여 산정하였으며 이는 기존 안전도 분석방법과 비교하였을 때 구조물의 여용성을 충분히 반영하는 데 상당히 합리적이며 실제적인 결과를 보여주는 실용적인 방법으로 판단된다.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
Ke, S.T.;Du, L.Y.;Ge, Y.J.;Yang, Q.;Wang, H.;Tamura, Y.
Wind and Structures
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제27권1호
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pp.11-27
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2018
The straight-cone steel cooling tower is a novel type of structure, which has a distinct aerodynamic distribution on the internal surface of the tower cylinder compared with conventional hyperbolic concrete cooling towers. Especially in the extreme weather conditions of strong wind and heavy rain, heavy rain also has a direct impact on aerodynamic force on the internal surface and changes the turbulence effect of pulsating wind, but existing studies mainly focus on the impact effect brought by wind-driven rain to structure surface. In addition, for the indirect air cooled cooling tower, different additional ventilation rate of shutters produces a considerable interference to air movement inside the tower and also to the action mechanism of loads. To solve the problem, a straight-cone steel cooling towerstanding 189 m high and currently being constructed is taken as the research object in this study. The algorithm for two-way coupling between wind and rain is adopted. Simulation of wind field and raindrops is performed with continuous phase and discrete phase models, respectively, under the general principles of computational fluid dynamics (CFD). Firstly, the rule of influence of 9 combinations of wind sped and rainfall intensity on flow field mechanism, the volume of wind-driven rain, additional action force of raindrops and equivalent internal pressure coefficient of the tower cylinder is analyzed. On this basis, the internal pressures of the cooling tower under the most unfavorable working condition are compared between four ventilation rates of shutters (0%, 15%, 30% and 100%). The results show that the 3D effect of equivalent internal pressure coefficient is the most significant when considering two-way coupling between wind and rain. Additional load imposed by raindrops on the internal surface of the tower accounts for an extremely small proportion of total wind load, the maximum being only 0.245%. This occurs under the combination of 20 m/s wind velocity and 200 mm/h rainfall intensity. Ventilation rate of shutters not only changes the air movement inside the tower, but also affects the accumulated amount and distribution of raindrops on the internal surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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