Conglomerates and core-stones are the typical composite geomaterials that are composed of a weak matrix and a strong pebble part. In general, we couldn't analyze the composite geomaterials by using emperical rock classification methods. In the study, a series of analyses of elastic behavior of composite geomaterials are carried out by using homogenization theory. 45-case models are made with considering 3 kind of factors such as gravel content, size and strength of matrix. Those are applicable to various composite geomaterials of conglomerates and core-stones. The size of analysis model is large enough to exceed REV.
While coarse geomaterials with abundant fine particles are common, comparatively little information is available to know their engineering behaviour. In this study, the effects of fine particle content of coarse geomaterials on engineering properties, such as shear strength, deformability and permeability were investigated. It was known through large triaxial compression tests that when they are compared with good rock materials, the rock materials with abundant fine particles have different compaction characteristics, low shear strength, low stiffness, and low permeability.
In this study, coarse-grained geomaterials were mixed with cementing binder. To do that, typical soils from road construction sites were selected to assess the strength and stiffness characteristics of cemented geomaterials mixed with cement and recycled fly ash. Mechanistic evaluation on these samples was performed depending on the various binder contents. Increasing cementing content tend to increase the resilient modulus under repeated loadings and unconfined strength respectively. In addition, the toughness of cemented geomaterials was also estimated in order to check the ability to resisting fatigue failure.
지반재료의 응력-변형률 관계는 다양한 변형률에서 비선형적인 거동을 나타내며 지반 또는 지반구조물의 변형 및 응력예측에 필요하다. 또한 유한요소해석과 같은 수치해석을 위해서는 지반재료의 비선형 특성에 대해 보다 많은 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 시멘트와 플라이애시(비회)로 혼합 강화된 입상지반재료를 대상으로 일축압축시험을 실시하였고, 시험결과에 기초하여 파괴전 비선형 거동을 재현할 수 있는 다양한 응력-변형률 예측모델의 적용성을 평가하기 위하여 정규화된 비선형 응력-변형률 관계를 일반적으로 사용되는 쌍곡선 및 대수, 지수 등과 같은 모형에 적용하여 강화된 입상지반재료의 파괴전 거동을 평가하였다.
본 논문은 대표적인 도로상 지반재료에 대한 반복하중 작용시 변형특성을 평가하였다. 회복변형과 영구변형의 중요한 두 가지 계수를 반복재하 삼축시험의 결과를 통하여 추정하였다. 또한 응력상태와 환경조건, 그리고 재료특성을 각각 고려하여 영향을 비교 분석하였다. 국내 도로지반재료는 억물림과 변형후 회복적인 특성으로 인해 재료의 영구변형은 일정한 증가율을 가지며 이후 거의 일정변형율로 수렴하는 것으로 관측되었다. 연구결과선정된 영구변형 모델과 계수는 일정한 회수의 반복하중이 가해진 이후 변형을 예측하는데 적합함을 알 수 있었다.
Thermal characterization of geomaterials has significant implication on the geothermal energy, disposal of nuclear wastes, geological sequestration of carbon dioxides and recovery of hydrocarbon resources. Heat transfer in multiphase materials is dominated by the thermal conductivity of consisting components, porosity, degree of saturation and overburden pressure, which have been investigated by the empirical correlation at macro-scale. The thermal measurement by Transient Plane Source (TPS) and associated algorithm for interpretation of thermal behavior in geomaterials corroborate the robustness of sensing techniques. The method simultaneously provides thermal conductivity, diffusivity and volumetric heat capacity. The newly introduced thermal network model enables estimating thermal conductivity of geomaterials subjected to the effective stress, which has not been evaluated using previous thermal models. The proposed methods shows the applicability of reliability of TPS technique and thermal network model.
하부구조 안정처리 기법은 도로포장의 공용성을 증대시킬 뿐만 아니라 상부 포장층의 두께 절감할 수 있는 효과가 있다. 하부구조의 지반재료에 적절한 종류의 안정제를 배합함으로써 새로운 형태의 공학적인 지반재료를 구성하여 구조적 및 경제적으로 효과적인 층 구조를 형성하게 할 수 있다. 기존에는 안정처리기법을 경험에 근거하여 적용하여 왔으며 또한 설계시 본 기법을 적용할 수 있는 기준이 정립되어 있지 않다. 본 논문의 목적은 도로하부 지반재료에 적용을 위한 안정처리제의 역학적 특성을 평가하여 최적의 함량을 결정하고자 한다. 국내 포장하부구조의 대부분을 차지하고 있는 조립질 지반을 선정하여 안정제 혼합시 강도 및 변형특성을 일축압축실험과 반복재하식 회복변형계수 실내실험을 통하여 각각 알아보았다. 일축압축 실험결과, 안정제를 사용한 안정처리방법의 효과가 입도조정 안정처리 기법에 비하여 약 10배 이상의 일축압축강도가 증가 하는 것으로 나타났다. 또한 안정처리시 회복변형계수는 원시료와 비교하여 약 $6{\times}10$배 이상 증가하며, 체적응력과 축차응력 그리고 안정제의 함량이 커질수록 증가하는 경향을 나타내었다.
The underlying goal of the present paper is to investigate soil and structural uncertainties on impedance functions and structural response of soil-shallow foundation-structure (SSFS) system using Monte Carlo simulations. The impedance functions of a rigid massless circular foundation resting on the surface of a random soil layer underlain by a homogeneous half-space are obtained using 1-D wave propagation in cones with reflection and refraction occurring at the layer-basement interface and free surface. Firstly, two distribution functions (lognormal and gamma) were used to generate random numbers of soil parameters (layer's thickness and shear wave velocity) for both horizontal and rocking modes of vibration with coefficients of variation ranging between 5 and 20%, for each distribution and each parameter. Secondly, the influence of uncertainties of soil parameters (layer's thickness, and shear wave velocity), as well as structural parameters (height of the superstructure, and radius of the foundation) on the response of the coupled system using lognormal distribution was investigated. This study illustrated that uncertainties on soil and structure properties, especially shear wave velocity and thickness of the layer, height of the structure and the foundation radius significantly affect the impedance functions, and in same time the response of the coupled system.
도로하부 혹은 성토부를 구성하는 다져진 지반재료들은 불포화상태로 존재하는 관계로 재료의 침투 혹은 배수에 대한 평가시 불포화지반의 특성이 반영하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 강우강도와 시간조건에서 도로하부 재료에서 어떠한 영향이 있는지를 파악하고자 수치해석적인 연구를 수행하였다. 기존의 실험을 통해 획득한 불포화 함수특성 자료를 활용하였으며 SWCC를 통하여 투수계수를 추정하였다. 제안된 방법을 통하여 시간 변화에 대한 침투 및 배수성능을 평가하였다. 연구결과 침투 및 배수 과정에서 초기흡수력의 여부와 함수특성곡선의 경로에 따라서 많은 영향을 받고 있음을 알 수 있다.
The use of optimum content of supplementary cementing materials (SCMs) such as limestone filler (LF) to blend with Portland cement has been resulted in many environmental and technical advantages, such as increase in physical properties, enhancement of sustainability in concrete industry and reducing $CO_2$ emission are well known. Artificial neural networks (ANNs) have been already applied in civil engineering to solve a wide variety of problems such as the prediction of concrete compressive strength. The feed forward back propagation (FFBP) algorithm and Tan-sigmoid transfer function were used for the ANNs training in this study. The training, testing and validation of data during the backpropagation training process yielded good correlations exceeding 97%. A parametric study was conducted to study the sensitivity of the developed model to certain essential parameters affecting the compressive strength of concrete. The effects and benefits of limestone filler on hardened properties of the concrete such as compressive strength were well established endorsing previous results in the literature. The results of this study revealed that the proposed ANNs model showed a high performance as a feasible and highly efficient tool for simulating the LF concrete compressive strength prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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