Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.25
no.6
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pp.267-274
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2021
Seismic fragility analysis of a structure is generally performed for the expected critical component of a structure. The seismic fragility analysis assumes that all the components behave independently in a structural system. A bridge system consists of many inter-connected components. Thus, for an accurate evaluation of the seismic fragility of a bridge, the seismic fragility analysis requires the composition of probabilities considering the correlation between structural components. This study presented a procedure to obtain the seismic fragility curve of a bridge system, considering the correlation between bridge components. Seismic fragility analysis was performed on a PSC bridge that is considered as the central infrastructure. The analysis results showed that the probability of the seismic fragility curve of the bridge system was higher than that of each bridge component.
Despite that the failure of sign structure may not have disastrous consequence, its sheer number still ensures the need for rigorous safety standard to regulate their maintenance and construction. During its service life, a sign structure is subject to extensive wind load, sometimes well over its permissible design load. A fragility analysis of a sign structure offers a tool for rational decision making and safety evaluation by using a probabilistic framework to consider the various sources of uncertainty that affect its performance. Wind fragility analysis was used to determine the performance of sign structure based on the performance of its connection components. In this study, basic wind fragility concepts and data required to support the fragility analysis of the sign structure such as sign panel's parameters, connection component's parameters, as well as wind load parameters were presented. Fragility and compound fragility analysis showed disparity between connection component. Additionally, reinforcement of the connection system was introduced as an example of the utilization of wind fragility results in the retrofit decision making.
There are continuous efforts to mitigate structural losses from earthquakes and manage risk through seismic risk assessment; seismic fragility curves are widely accepted as an essential tool of such efforts. Seismic fragility curves can be classified into four groups based on how they are derived: empirical, judgmental, analytical, and hybrid. Analytical fragility curves are the most widely used and can be further categorized into two subgroups, depending on whether an analytical function or simulation method is used. Although both methods have shown decent performances for many seismic fragility problems, they often oversimplify the given problems in reliability or structural analyses owing to their built-in assumptions. In this paper, a new method is proposed for the development of seismic fragility curves. Integration with sophisticated software packages for reliability analysis (FERUM) and structural analysis (ZEUS-NL) allows the new method to obtain more accurate seismic fragility curves for less computational cost. Because the proposed method performs reliability analysis using the first-order reliability method, it provides component probabilities as well as useful byproducts and allows further fragility analysis at the system level. The new method was applied to a numerical example of a 2D frame structure, and the results were compared with those by Monte Carlo simulation. The method was found to generate seismic fragility curves more accurately and efficiently. Also, the effect of system reliability analysis on the development of seismic fragility curves was investigated using the given numerical example and its necessity was discussed.
In the present paper, a Monte Carlo-based framework is developed to investigate the accuracy and reliability of analytical fragility curves of steel moment-resisting frames and simple SDOF systems. It is also studied how the effectiveness of incremental dynamic analysis (IDA) and multiple stripes analysis (MSA) approaches, as two common nonlinear dynamic analysis methods, are influenced by the number of records and analysis stripes in fragility curves producing. Results showed that the simple SDOF systems do not provide accurate and reliable fragility curves compared with realistic steel moment-resisting structures. It is demonstrated that, the effectiveness of nonlinear dynamic analysis approaches is dependent on the fundamental period of structures, where in short-period structures, IDA is found to be more effective approach compared with MSA. This difference between the effectiveness of two analysis approaches decreases as the fundamental period of structures become longer. Using of 2 or 3 analysis stripes in MSA approach leads to significant inaccuracy and unreliability in the estimated fragility curves. Additionally, 15 number of ground motion records is recommended as a threshold of significant unreliability in estimated fragility curves, constructed by MSA.
In this paper, an extended Cloud analysis method is developed for seismic fragility assessment of existing highway bridges in the southeast Queensland region. This method extends the original Cloud analysis dataset by performing scaled Cloud analyses. The original and scaled Cloud datasets are then paired to generate seismic fragility curves. The seismic hazard in this region is critically reviewed, and the ground motion records are selected for the time-history analysis based on various record selection criteria. A parametric highway bridge model is developed in the OpenSees analysis software, and a sampling technique is employed to quantify the uncertainties of highway bridges ubiquitous in this region. Technical recommendations are also given for the seismic performance evaluation of highway bridges in such low-to-moderate seismic zones. Finally, a probabilistic fragility study is conducted by performing a total of 8000 time-history analyses and representative bridge fragility curves are generated. It is illustrated that the seismic fragility curves generated by the proposed extended Cloud analysis method are in close agreement with those which are obtained by the rigorous incremental dynamic analysis method. Also, it reveals that more than 50% of highway bridges existing in southeast Queensland will be damaged subject to a peak ground acceleration of 0.14 g.
Floods have been known to be one of the main causes of bridge collapse. Contrary to earthquakes, flood events tend to occur repeatedly and more frequently in rainfall areas; flood-induced damage and collapse account for a significant portion of disasters in many countries. Nevertheless, in contrast to extensive research on the seismic fragility analysis for civil infrastructure, relatively little attention has been devoted to the flood-related fragility. The present study proposes a novel methodology for deriving flood fragility curves for bridges. Fragility curves are generally derived by means of structural reliability analysis, and structural failure modes are defined as excessive demands of the displacement ductility of a bridge under increased water pressure resulting from debris accumulation and structural deterioration, which are known to be the primary causes of bridge failures during flood events. Since these bridge failure modes need to be analyzed through sophisticated structural analysis, flood fragility curve derivation that would require repeated finite element analyses may take a long time. To calculate the probability of flood-induced failure of bridges efficiently, in the proposed framework, the first order reliability method (FORM) is employed for reducing the required number of finite element analyses. In addition, two software packages specialized for reliability analysis and finite element analysis, FERUM (Finite Element Reliability Using MATLAB) and ABAQUS, are coupled so that they can exchange their inputs and outputs during structural reliability analysis, and a Python-based interface for FERUM and ABAQUS is newly developed to effectively coordinate the fragility analysis. The proposed framework of flood fragility analysis is applied to an actual reinforced concrete bridge in South Korea to demonstrate the detailed procedure of the approach.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.27
no.5
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pp.213-220
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2023
Seismic fragility curves play a crucial role in assessing potential seismic losses and predicting structural damage caused by earthquakes. This study compares non-sampling-based methods of seismic fragility curve derivation, particularly the probabilistic seismic demand model (PSDM) and finite element reliability analysis (FERA), both of which require employing sophisticated finite element analysis to evaluate and predict structural damage caused by earthquakes. In this study, a three-dimensional finite element model of API 5L X65, a buried gas pipeline widely used in Korea, is constructed to derive seismic fragility curves. Its seismic vulnerability is assessed using nonlinear time-history analysis. PSDM and a FERA are employed to derive seismic fragility curves for comparison purposes, and the results are verified through a comparison with those from the Monte Carlo Simulation (MCS). It is observed that the fragility curves obtained from PSDM are relatively conservative, which is attributed to the assumption introduced to consider the uncertainty factors. In addition, this study provides a comprehensive comparison of seismic fragility curve derivation methods based on sophisticated finite element analysis, which may contribute to developing more accurate and efficient seismic fragility analysis.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2002.09a
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pp.308-315
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2002
Fragility analysis is widely used for the seismic safety evaluation of a structure. In fragility analysis, damage evaluation is a crucial factor. Most of the present fragility analyses use the representative responses such as displacement and absorbed hysteretic energy as a tool of damage evaluation. But damage evaluation method that can represent the local damage of a structure is required in the case of piers of which the local damage can cause the whole failure of bridge system. Therefore this study proposes a damage index, which can represent the distribution and magnitude of local damage by using the Lee and Fenves'plastic-damage model. Using the proposed damage index, fragility curves and damage probability matrix of pier are produced and fragility analysis is performed.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2006.03a
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pp.261-268
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2006
This study represents results of fragility curve development for 3-span continuous bridge. To research the response of bridge under earthquake excitation, Monte Carlo simulation is performed to study nonlinear dynamic analysis. Because of limited number of real time histories from the Korean peninsula, a set of 150 synthetic time histories were generated. Fragility corves in this study are represented by lognormal distribution functions with two parameters and developed as a function of PGA. Five damage states were defined to express the condition of damage based on the actual experimental damage data of bridge column. As a result of this research, the value of damage probability corresponding to each damage state were determined. This approach may be used in constructing the fragility curves for all of bridge structure and, by extension, in constructing the seismic hazard map.
Yilmaz, Mehmet F.;Caglayan, Barlas O.;Ozakgul, Kadir
Earthquakes and Structures
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v.17
no.1
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pp.91-99
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2019
Fragility analysis is an effective tool that is frequently used for seismic risk assessment of bridges. There are three different approaches to derive a fragility curve: experimental, empirical and analytical. Both experimental and empirical methods to derive fragility curve are based on past earthquake reports and expert opinions which are not suitable for all bridges. Therefore, analytical fragility analysis becomes important. Nonlinear time history analysis is commonly used which is the most reliable method for determining probabilistic demand models. In this study, to determine the probabilistic demand models of bridges, time history analyses were performed considering both material and geometrical nonlinearities. Serviceability limit states for three different service velocities were considered as a performance goal. Also, support displacements, component yielding and collapse limits were taken into account. Both serviceability and component fragility were derived by using maximum likely hood methods. Finally, the seismic performance and critical members of the bridge were probabilistically determined and clearly presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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