For geotechnical design in practice, soils are, in general, assumed to behave as a linear elastic or perfect plastic material. More realistic geotechnical design, however, should take into account various factors that affect soil behavior in the field, such as non-linearity of stress-strain response, stress history, and water content. In this study, a series of laboratory tests including triaxial and resonant column tests were peformed with sands of various silt contents, relative densities, stress states, OCR and water contents. This aims at investigating effects of various factors that affect strength and stiffness of sands. From the results in this study, it is found that the effect of OCR is significant for the intermediate stress-strain range from the initial to failure, while it may be ignored for the initial stiffness and peak strength. For the effect of water content, it is observed that the initial elastic modulus decreases with increasing water content at lower confining stress and relative density At higher confining stresses, the effect of water content Is found to become small.
This study was carried out for the purpose of determination of maintenance period and investigation of weak point due to freeze when the gas heater of KOGAS valve station Is not operated in winter season. 3-dimensional non-linear numerical simulation was conducted in order to predict the time and location which bath water in heater reaches to ice point. FLUENT V 5.0, commercial code, is used for thermal fluid flow analysis. We thought this was problem of heat conduction solving the energy equation and modeled gas heater by using the real geometry and scale for performing the 3-dimensional simulation. It was analyzed complex heat transfer phenomena considering convection due to air on surface, conduction in insulation material, natural convection of liquid in heater and heat loss through the pipe.
Numerical simulation of the non-linear behavior of (RC) structural walls subjected to severe earthquake ground motions requires a reliable modeling approach that includes important material characteristics and behavioral response features. The objective of this paper is to optimize a simplified method for the assessment of the seismic response and damage development analyses of an RC structural wall building using macro-element model. The first stage of this study investigates effectiveness and ability of the macro-element model in predicting the flexural nonlinear response of the specimen based on previous experimental test results conducted in UCLA. The sensitivity of the predicted wall responses to changes in model parameters is also assessed. The macro-element model is next used to examine the dynamic behavior of the structural wall building-all the way from elastic behavior to global instability, by applying an approximate Incremental Dynamic Analysis (IDA), based on Uncoupled Modal Response History Analysis (UMRHA), setting up nonlinear single degree of freedom systems. Finally, the identification of the global stiffness decrease as a function of a damage variable is carried out by means of this simplified methodology. Responses are compared at various locations on the structural wall by conducting static and dynamic pushover analyses for accurate estimation of seismic performance of the structure using macro-element model. Results obtained with the numerical model for rectangular wall cross sections compare favorably with experimental responses for flexural capacity, stiffness, and deformability. Overall, the model is qualified for safety assessment and design of earthquake resistant structures with structural walls.
The present study focuses on the application of artificial neural network (ANN) and Multiple linear Regression (MLR) analysis for developing a model to predict the unconfined compressive strength (UCS) and split tensile strength (STS) of the fiber reinforced clay stabilized with grass ash, fly ash and lime. Unconfined compressive strength and Split tensile strength are the nonlinear functions and becomes difficult for developing a predicting model. Artificial neural networks are the efficient tools for predicting models possessing non linearity and are used in the present study along with regression analysis for predicting both UCS and STS. The data required for the model was obtained by systematic experiments performed on only Kaolin clay, clay mixed with varying percentages of fly ash, grass ash, polypropylene fibers and lime as between 10-20%, 1-4%, 0-1.5% and 0-8% respectively. Further, the optimum values of the various stabilizing materials were determined from the experiments. The effect of stabilization is observed by performing compaction tests, split tensile tests and unconfined compression tests. ANN models are trained using the inputs and targets obtained from the experiments. Performance of ANN and Regression analysis is checked with statistical error of correlation coefficient (R) and both the methods predict the UCS and STS values quite well; but it is observed that ANN can predict both the values of UCS as well as STS simultaneously whereas MLR predicts the values separately. It is also observed that only STS values can be predicted efficiently by MLR.
This study was carried out to develop prediction model for fill slope failure of forest road in igneous rock area using fuzzy theory which is non-linear model. The results were summarized as follows. The importance weight of factors on fill slope failure was ranked in the order of fill slope length, fill slope gradient, soil type, aspect, road position and longitudinal slope form. The degree of potential slope failure was high mainly under the such conditions as fill slope length greater than 8m, fill slope gradients steeper than $40^{\circ}$, constituent material with weathered rock, aspect of NE and road on ridge position. The optimal prediction model was developed with 0.15 of optimal coefficient(c) and 3.1165 of ${\lambda}$-value when fuzzy integral value of slope failure possibility is more than 0.5. And the discriminant accuracy was 86.8%, which shows the high availability for discrimination.
When precast concrete infill panels are connected to steel frames at discrete locations, interaction at the structural interface is neither complete nor absent. The contribution of precast concrete infill panels to the lateral stiffness and strength of steel frames can be significant depending on the quality, quantity and location of the discrete interface connections. This paper presents preliminary experimental and finite element results of an investigation into the composite behaviour of a square steel frame with a precast concrete infill panel subject to lateral loading. The panel is connected at the corners to the ends of the top and bottom beams. The Frame-to-Panel-Connection, FPC4 between steel beam and concrete panel consists of two parts. A T-section with five achor bars welded to the top of the flange is cast in at the panel corner at a forty five degree angle. The triangularly shaped web of the T-section is reinforced against local buckling with a stiffener plate. The second part consists of a triangular gusset plate which is welded to the beam flange. Two bolts acting in shear connect the gusset plate to the web of the T-section. This way the connection can act in tension or compression. Experimental pull-out tests on individual connections allowed their load deflection characteristics to be established. A full scale experiment was performed on a one-storey one-bay 3 by 3 m infilled frame structure which was horizontally loaded at the top. With the characteristics of the frame-to-panel connections obtained from the experiments on individual connections, finite element analyses were performed on the infilled frame structures taking geometric and material non-linear behaviour of the structural components into account. The finite element model yields reasonably accurate results. This allows the model to be used for further parametric studies.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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제20권1호
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pp.85-94
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2016
In this study, a non-linear FEM model is presented to predict the static flexural performance of precast bridge decks with ribbed joint and is verified with previous experiment results through comparison. The several theory of material properties were applied to each mechanical properties in FEM model and FEM model's input variables were determined through experiment result and parametric study. The FEM results showed good accuracy in predicting the structural performance of the specimens and FEM model's average error rate was 5%. Also, each specimen's cracking aspect and failure mode can be predicted through FEM's plastic strain distribution. Thus, this FEM model can be used effectively for predicting the ultimate behavior and parametric study to development of design formula for joint.
Park Hong-Ryul;Kim Seong-Kyun;Koak Jai-Young;Heo Seong-Joo;Chang Ik-Tae
The Journal of Korean Academy of Prosthodontics
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제43권2호
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pp.218-231
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2005
Statement of problem. In the partially edentulous patients, removable partial dentures have been working as a important treatment modality. Clasps, a kind of direct retainers, received some amount of stresses during the insertion and removal of partial denture on the abutment tooth. Purpose. The study is to investigate stresses of the different clasps. Material and methods. In order to investigate the degree of stresses, maxillary partial edentulism (Kennedy Class II modification I) was assumed and removable partial dentures were designed on it with three kinds of metallic materials; cobalt-chromium alloy, type IV gold alloy and commercially pure (c.p.) titanium. Aker's clasp was applied on the left second molar. RPA (mesial rest-proximal plate-Aker's) clasp was on the left first premolar and wrought wire clasp was on the right first premolar. Three dimensional, non-linear, dynamic finite element analysis method was run to solve this process. Results. 1. Cobalt-chromium alloy had the highest von Mises stress value and c.p. titanium had the lowest one irrespective of the types of clasps. 2. In the Aker's clasps, stress on the retentive tips was shown shortly after the appearance of stresses of the middle and minor connector areas. These time lag was much shorter in the RPA clasps than in the Aker's clasp. 3. In general. retentive tips of wrought wire clasps had much less amount of stress than other clasps. Conclusion. The amount of stress was the highest in the RPA clasp and the lowest in the wrought wire clasp, in general.
We present a new description of envelope-function equation of the superlattice (SL). The SL wave function and corresponding effective-mass equation are formulated in terms of a linear combination of Bloch states of the constituent material with smaller band gap. In this envelope-function formalism, we review the fundamental concept on the motion of a wave packet in the SL structure subjected to steady and uniform electric fields F. The review confirms that the average of SL crystal momentums K = ($k_x,k_y,q$), where ($K_x,k_y$) are bulk inplane wave vectors and q SL wave vector, included in a wave packet satisfies the equation of motion = $_0+Ft/h$; and that the velocity and acceleration theorems provide the same type of group velocity and definition of the effective mass tensor, respectively, as in the Bulk. Finally, Schlosser and Marcus's method for the band theory of metals has been by Altarelli to include the interface-matching condition in the variational calculation for the SL structure in the multi-band envelope-function approximation. We re-examine this procedure more thoroughly and present variational equations in both general and reduced forms for SLs, which agrees in form with the proposed envelope-function formalism. As an illustration of the application of the present work and also for a brief investigation of effects of band-parameter difference on the subband energy structure, we calculate by the proposed variational method energies of non-strained $GaAs/Al_{0.32}Ga_{0.68}As$ and strained $In_{0.63}Ga_{0.37}As/In_{0.73}Ga_{0.27}As_{0.58}P_{0.42}SLs$ with well/barrier widths of $60{\AA}/500{\AA}$ and 30${\AA}/30{\AA}$, respectively.
Bacteria are a very common cause of food poisoning. Moreover, bacteria form biofilms to protect themselves from harsh environments. Conventional detection methods for foodborne bacterial pathogens including the plate count method, enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), and polymerase chain reaction (PCR) assays require a lot of time and effort. Hyperspectral imaging has been used for food safety because of its non-destructive and real-time detection capability. This study assessed the feasibility of using hyperspectral imaging and machine learning techniques to detect biofilms formed by Escherichia coli. E. coli was cultured on a high-density polyethylene (HDPE) coupon, which is a main material of food processing facilities. Hyperspectral fluorescence images were acquired from 420 to 730 nm and analyzed by a single wavelength method and machine learning techniques to determine whether an E. coli culture was present. The prediction accuracy of a biofilm by the single wavelength method was 84.69%. The prediction accuracy by the machine learning techniques were 87.49, 91.16, 86.61, and 86.80% for decision tree (DT), k-nearest neighbor (k-NN), linear discriminant analysis (LDA), and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), respectively. This result shows the possibility of using machine learning techniques, especially the k-NN model, to effectively detect bacterial pathogens and confirm food poisoning through hyperspectral images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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