An effective tool for researching actual problems in geotechnical and mining engineering is to conduct physical modeling tests using similar materials. A reliable geometric scaled model test requires selecting similar materials and conducting tests to determine physical properties such as the mixing ratio of the mixed materials. In this paper, a method is proposed to determine similar materials that can reproduce target properties using a polynomial model based on experimental results on modeling materials using a gypsum-sand mixture (GSM) to simulate rocks. To that end, a database is prepared using the unconfined compressive strength, elastic modulus, and density of 459 GSM samples as output parameters and the weight ratio of the mixing materials as input parameters. Further, a model that can predict the physical properties of the GSM using this database and a polynomial approach is proposed. The performance of the developed method is evaluated by comparing the predicted and observed values; the results demonstrate that the proposed polynomial model can predict the physical properties of the GSM with high accuracy. Sensitivity analysis results indicated that the gypsum-water ratio significantly affects the prediction of the physical properties of the GSM. The proposed polynomial model is used as a powerful tool to simplify the process of determining similar materials for rocks and conduct highly reliable experiments in a physical modeling test.
In the present study, a physical model was built for the Jintan underground gas storage cavern group according to the similarity theory. In this regard, four ellipsoid caverns were built with scaled in-situ stresses and internal pressure. Then the stability of underground caverns was analyzed. The obtained results demonstrate that loss of internal pressure adversely affects the safety of caverns and attention should be paid during the operation of gas storage.
Park, Hae-Dong;Park, Jin-Il;Choi, Hyun;Kim, Doo-Hoon
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.571-575
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2000
The physical properties of the spatial model, mass, stiffness and damping matrix, can be defined by a specific natural frequency, damping ratio and mode shape. These modal parameters can be determined from a set of frequency response function(FRF) measured by exciting the structure and measuring the responses at various points around the structure. In this paper, The Transfer Matrix is obtained by experimental modal analysis for the 3-story scaled building model which TMD is installed on top and the physical properties of the spatial model is determined using the residue matrix and the location of poles from FRF measurement using polynomial curve fitting methods.
In this study, scaled model tests were performed on blasting demolition of reinforced concrete structures and the experimental results were analyzed in comparison with the results of numerical analysis. The tests were designed to induce a progressive collapse, and physical properties of the scaled model were determined using scale factors obtained ken dimension analysis. The scaled model structure was made of a mixture of plaster, sand and water at the ratio determined to yield the best scaled-down strength. Lead wire was used as a substitute for reinforcing bars. The scaled length was at the ratio of 1/10. Selecting the material and scaled factors was aimed at obtaining appropriately scaled-down strength. PFC2D (Particle Flow Code 2-Dimension) employing DEM (Distinct Element Method) was used for the numerical analysis. Blasting demolition of scaled 3-D plain concrete laymen structure was filmed and compared to results of numerical simulation. Despite the limits of 2-D simulation the resulting demolition behaviors were similar to each other. Based on the above experimental results in combination with bending test results of RC beam, numerical analysis was carried out to determine the blasting sequence and delay times. Scaled model test of RC structure resulted in remarkably similar collapse with the numerical results up to 900㎳ (mili-second).
This study examines the significance of digital fabrication of scaled physical models in the digital design process and highlights the integration of design computing and digital fabrication in architectural education. Advances in CAD/CAM technologies have increasingly influenced building design and construction practices by allowing the production of complex forms that were once difficult to design and construct using traditional technologies. At the advent of digital architecture, schools of architecture introduced digital technologies to their curriculum, focusing more on design computing than digital fabrication, preventing students from completely mastering digital technologies. The significance of digital fabrication for scaled physical models as a design media within the digital design loop is discussed. Two case studies of leading schools of architecture that are successful in building the bridge between both areas are given. These focus on the curricular structure to integrate both areas within design studios. Finally, a curricular structure offering students a balanced approach to these areas of knowledge is proposed based on what was learned from these case studies.
This study proposes a few-shot learning model for extrapolating the wind pressure of scaled experiments to full-scale measurements. The proposed ML model can use scaled experimental data and a few full-scale tests to accurately predict the remaining full-scale data points (for new specimens). This model focuses on extrapolating the prediction to different scales while existing approaches are not capable of accurately extrapolating from scaled data to full-scale data in the wind engineering domain. Also, the scaling issue observed in wind tunnel tests can be partially resolved via the proposed approach. The proposed model obtained a low mean-squared error and a high coefficient of determination for the mean and standard deviation wind pressure coefficients of the full-scale dataset. A parametric study is carried out to investigate the influence of the number of selected shots. This technique is the first of its kind as it is the first time an ML model has been used in the wind engineering field to deal with extrapolation in wind performance prediction. With the advantages of the few-shot learning model, physical wind tunnel experiments can be reduced to a great extent. The few-shot learning model yields a robust, efficient, and accurate alternative to extrapolating the prediction performance of structures from various model scales to full-scale.
In this study, the pull-out behavior of a tunnel-type anchorage for suspension bridges was investigated using experimental tests and image processing analyses. The study focused on evaluating the initial failure behavior and failure mode of the tunnel-type anchorage. In order to evaluate the failure mode of tunnel-type anchorage, a series of scaled model tests were conducted based on the prototype anchorage of the Ulsan Grand Bridge. In the model tests, the anchorage body and surrounding rocks were fabricated using a gypsum mixture. The pull-out behavior was investigated under plane strain conditions. The results of the model tests demonstrate that the tunnel-type anchorage underwent a wedge-shaped failure. In addition, the failure mode changed according to the differences in the physical properties of the surrounding rock and the anchorage body and the size of the anchor plate. The size of the anchor plate was found to be an important parameter that determines the failure mode. However, the difference in physical properties between the surrounding rock and the anchorage body did not affect its size. In addition, this study analyzed the initial failure behavior of the tunnel-type anchorage through image analysis and confirmed that the failure was sequentially transferred from the inside of the tunnel to the surrounding rock according to the image analysis. The reasonable failure mode for the design of the tunnel-type anchorage should be wedge-type rather than pull-out type.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.5A
no.2
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pp.159-170
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2005
This paper presents the design and development of a scaled down physical model for power Distribution Automation (DA) system simulation. The developed DA system simulator is useful in providing hands-on experience to utility engineers / managers to familiarize with the DA system and gain confidence in managing the power distribution system from the computer aided distribution control center. The distribution automation system simulator can be effectively used to carry out further research work in this area. This also helps the undergraduate and graduate students to understands the power distribution automation technology in the laboratory environment. The developed DA simulator has become an integral part of a distribution automation lab in the Electrical Engineering Department at Indian Institute of Technology Kanpur in India.
Molina-Gomez, Fausto;Caicedo, Bernardo;Viana da Fonseca, Antonio
Geomechanics and Engineering
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v.19
no.3
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pp.229-240
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2019
The physical models are useful to understand the soil behaviour. Hence, these tools allow validating analytical theories and numerical data. This paper addresses the design, construction and implementation of a physical model able to simulate the soil liquefaction under different cyclic actions. The model was instrumented with a piezoelectric actuator and a set of transducers to measure the porewater pressures, displacements and accelerations of the system. The soil liquefaction was assessed in three different grain size particles of a natural sand by applying a sinusoidal signal, which incorporated three amplitudes and the fundamental frequencies of three different earthquakes occurred in Colombia. In addition, such frequencies were scaled in a micro shaking table device for 1, 50 and 80 g. Tests allowed identifying the liquefaction susceptibility at various frequency and displacement amplitude combinations. Experimental evidence validated that the liquefaction susceptibility is higher in the fine-grained sands than coarse-grained sands, and showed that the acceleration of the actuator controls the phenomena trigging in the model instead of the displacement amplitude.
PURPOSES : The applicability of the mechanics-based similarity concept (suggested by Feng et al.) for determining scaled variables, including length and load, via laboratory-scale tests and discrete element analysis, was evaluated. METHODS: Several studies on the similarity concept were reviewed. The exact scaling approach, a similarity concept described by Feng, was applied in order to determine an analytical solution of a free-falling ball. This solution can be considered one of the simplest conditions for discrete element analysis. RESULTS : The results revealed that 1) the exact scaling approach can be used to determine the scale of variables in laboratory tests and numerical analysis, 2) applying only a scale factor, via the exact scaling approach, is inadequate for the error-free replacement of small particles by large ones during discrete element analysis, 3) the level of continuity of flowable materials such as SCC and cement mortar seems to be an important criterion for evaluating the applicability of the similarity concept, and 4) additional conditions, such as the kinetics of particle, contact model, and geometry, must be taken into consideration to achieve the maximum radius of replacement particles during discrete element analysis. CONCLUSIONS : The concept of similarity is a convenient tool to evaluate the correspondence of scaled laboratory test or numerical analysis to physical condition. However, to achieve excellent correspondence, additional factors, such as the kinetics of particles, contact model, and geometry, must be taken into consideration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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