The main purpose of this study is reducing the cost and effort for characterization of tensile strength of fiber reinforced concrete, in order to use in structural design. For this purpose, in this study, test for fiber reinforced concrete was carried out. Because fiber reinforced concrete is consisted of diverse material, it is hard to define the correlation between mix proportions and strength. Therefore, compressive strength test and tensile strength test were carried out for the range of smaller than 100 MPa of compressive strength and 0.25~1% of steel fiber volume fraction. as a results of test, two types of tensile strength were highly affected by compressive strength of concrete. However, increase rate of tensile strength was decreased with increase of compressive strength. Increase rate of tensile strength was decreased with increase of fiber volume fraction. Database was constructed using previous research data. Because estimation equations for tensile strength of fiber reinforced concrete should be multiple variable function, linear regression is hard to apply. Therefore, in this study, we decided to use the ANN(Artificial Neural Network). ANN was constructed using multiple layer perceptron architecture. Sigmoid function was used as transfer function and back propagation training method was used. As a results of prediction using artificial neural network, predicted values of test data and previous research which was randomly selected were well agreed with each other. And the main effective parameters are water-cement ratio and fiber volume fraction.
Korea faces The 2014 Incheon Asian Games and 2018 Pyungchang Winter Olympics. It is imperative to hold a safe event for the economic benefits, enhancing Korea's image, social integration, national harmony and unity in order to be evaluated as a successful international event. Furthermore, since the international event tends to draw many spectators, the host country must be ready to accommodate a large number of injured people in the event of an accident or terror attack. As stadiums for international events are where a large number of spectators gather in, a large refuge is essential, when dangerous situations happen. In this study, evacuation simulation was conducted using three scenarios in order to predict escape behaviors of spectators during the large escape by destruction of safety systems of stadiums and assess escape safety. As the result, the following results and proposals were extracted. Firstly, it is considered that dangerous situations during the security of stadiums should be predicted in advance and concrete plans for a large refuge of spectators have to be established to minimize damage. Secondly, it was found that the reduction in evacuation exits has an important impact on evacuation in an emergency situation. It implies that securing escape exits are quite important. Thirdly, there were areas where spectators stayed, due to blocked escape exits, while they were dispersed and concentrated at once. It demonstrates that security plans considering properties of facilities are required to solve these problems.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.92-97
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2018
Recently, the safety issue of high-rise concrete buildings damaged by fire, helicopter collisions, earthquakes, and faulty construction has attracted a great deal of interest. It is essential to know the strength of the concrete in order to accurately evaluate its safety for the reinforcement of these buildings. The core drilling method is considered to be the most effective method of assessing the compressive strength of concrete. However, it is very difficult to retrieve the core without the reinforcing bars, because buildings made with high-strength concrete are overcrowded with reinforcing bars. These reinforcing bars are often present in the core specimens, but there are few research studies and no regulations concerning the assessment of the strength of the concrete for high-strength core specimens within reinforcing bars. The purpose of this study is to investigate the effects of the reinforcement arrangement on the strength of the concrete and to present the quantitative values. To complete this research, the compressive strengths of different types of concrete with two different strengths (40 MPa and 60 MPa), two reinforcing bar diameters (10 mm and 12 mm), and 15 types of specimens with or without reinforcement arrangements were prepared and tested. As a result, the strength of the cylinders whose volume is less than or equal to the reinforcement volume of $53.1cm^3$ (about 4 - 13 mm) was predicted to have a low value of up to 60% of the strength of the cylinders without reinforcement.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.4
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pp.227-236
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2016
In the present experimental study, the effect of gas- and liquid-injected methods on the formation of bubble and liquid slug at the merging micro T-junction of a square microchannel with dimensions $600{\mu}m{\times}600{\mu}m$ was investigated. Nitrogen and water were used as test fluids. The superficial velocities of the liquid and gas were in the range of 0.05 - 1 m/s, and 0.1 - 1 m/s, respectively, where the Taylor flow was observed. The bubble length, liquid slug length, bubble velocity, and bubble generation frequency were measured by analyzing the images captured using a high-speed camera. Under similar inlet superficial velocity conditions, in the case of gas injection to the main channel at the merging T-junction (T_gas-liquid), the lengths of the bubble and liquid slug were longer, and the bubble generation frequency was lower than in the case of liquid injection to the main channel at the merging T-junction (T_liquid-gas). On the other hand, in both cases, the bubble velocity was almost the same. The previous correlation proposed using experimental data for T_liquid-gas had predicted the present experimental data of bubble length, bubble velocity, liquid slug length, and bubble generation frequency for T_gas-liquid to be ~24%, ~9%, ~39%, ~55%, respectively.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.10
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pp.4679-4688
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2011
This study was performed to the municipal waste generation amounts and characteristics for B city in Gangwon province, predicted the methane gas generation rate emitted from landfill, and analyzed the possibility of energy recovery to RDF(Refuse Derived Fuel) using combustible waste. The study results showed that the average bulk density of municipal waste for B city was 144.0 kg/$m^3$, and the average ratios of combustible waste were 36.0 % of paper, 21.6 % of vinyl, and 19.7 % of food waste. respectively. In the experiment for heating value, high and low heating value(moisture) was measured to 3,471 $kca{\ell}$/kg and 2,941 $kca{\ell}$/kg, respectively. After the prohibition of burying of food waste in landfill, the heating value of municipal waste was dramatically increased due to increase of the ratio of paper, vinyl, and plastic waste. The prediction results of methane gas generation rate emitted from landfill showed that the gas generation rate is increasing to 2,505.7 CH4 ton/year in 2021. After then, the rate is decreasing gradually. When the RDF facility is installed, the rate is decreasing after peaking at 1,956.9 CH4 ton/year in 2013. The generation rate of LFG emitted from waste landfill of B city was analyzed to 9.92 $m^3$/min, similar to 10.11 $m^3$/min for other city.
Kim, Seung-Jun;Choi, Jun-Ho;Won, Deok-Hee;Han, Taek-Hee;Kang, Young-Jong
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.23
no.6
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pp.747-761
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2011
This paper presents an investigation on the change in the statical behavior and the ultimate capacity of steel cable-stayed bridges after cable failure. Cable failure can occur due to fire, direct vehicle clash accidents, cable or anchorage fatigue, and so on. Moreover, the cable may be temporarily disconnected during cable replacement work. When cable failure occurs, the load, that was supported by the broken cable is first transferred to another cable. Then the structural state changes due to the interaction between the girder, mast, and cables. Moreover, it can be predicted that the ultimate capacity will decrease after cable failure, because of the loss of the support system. In this study, the analysis method is suggested to find the new equilibrium state after cable failure based on the theory of nonlinear finite element analysis. Moreover, the ultimate analysis method is also suggested to analyze the ultimate behavior of live loads after cable failure. For a more rational analysis, a three-step analysis procedure is suggested and used, which consisted of initial shape analysis, cable failure analysis, and live load analysis. Using this analysis method, an analytical study was performed to investigate the changes in the structural state and ultimate behavior of steel cable-stayed bridges.
In this study, thermal stress analysis are carried out considering material properties, curing condition, ambient temperature, and casting date of the mass concrete placed in bottom slab and side wall of the in-ground type LNG tank as a super massive structure. Also, based on the numerical results, cracking possibility is predicted and counter measures to prevent the cracking are proposed. For the tasks, two optimum mix proportions were selected. From the results of the thermal stress analysis, the through crack index of 1.2 was satisfied for separately caste concrete lots except for the bottom slab caste in 2 separate sequences. For the double caste bottom slab, it is necessary introduce counter measures such as pre-cooling prior to the site construction. Also, another crack preventive measure is to lower the initial casting temperature by $25^{\circ}C$ or less to satisfy 1.2 through crack index criterion. In the $1^{st}$ and $2^{nd}$ caste bottom slab, the surface crack index was over 1.2. Therefore, the surface cracks can be controlled by implementing the curing conditions proposed in this study. Since the side wall's surface crack index was over 1.0, it is safe to assume that the counter preventive measures can control width and number of cracks.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.24
no.6
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pp.659-677
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2022
Hydrogen is emerging as a next-generation energy source and development and supply of FCEV (hydrogen fuel cell electric vehicle) is expected to occur rapidly. Accordingly, measures to respond to hydrogen car accidents are required and researches on the safety of hydrogen cars are being actively conducted. In this study, In this study, we developed a hydrogen car accident scenarios suitable for domestic conditions for the safety evaluation of hydrogen car in road tunnels through analysis of existing experiments and research data and analyzed and presented the hazard distance according to the accident results of the hydrogen car accident scenarios. The accident results according to the hydrogen car accident scenario were classified into minor accidents, general fires, jet flames and explosions. The probability of occurrence of each accident results are predicted to be 93.06%, 1.83%, 2.25%, and 2.31%. In the case of applying the hydrogen tank specifications of FCEV developed in Korea, the hazard distance for explosion pressure (based on 16.5 kPa) is about 17.6 m, about 6 m for jet fire, up to 35 m for fireball in road tunnel with a standard cross section (72 m2).
In this study, we tried to improve the performance of the existing U-net-based deep learning rainfall prediction model, which can weaken the meaning of time series order. For this, ConvLSTM2D U-Net structure model considering temporal consistency of data was applied, and we evaluated accuracy of the ConvLSTM2D U-Net model using a RainNet model and an extrapolation-based advection model. In addition, we tried to improve the uncertainty in the model training process by performing learning not only with a single model but also with 10 ensemble models. The trained neural network rainfall prediction model was optimized to generate 10-minute advance prediction data using four consecutive data of the past 30 minutes from the present. The results of deep learning rainfall prediction models are difficult to identify schematically distinct differences, but with ConvLSTM2D U-Net, the magnitude of the prediction error is the smallest and the location of rainfall is relatively accurate. In particular, the ensemble ConvLSTM2D U-Net showed high CSI, low MAE, and a narrow error range, and predicted rainfall more accurately and stable prediction performance than other models. However, the prediction performance for a specific point was very low compared to the prediction performance for the entire area, and the deep learning rainfall prediction model also had limitations. Through this study, it was confirmed that the ConvLSTM2D U-Net neural network structure to account for the change of time could increase the prediction accuracy, but there is still a limitation of the convolution deep neural network model due to spatial smoothing in the strong rainfall region or detailed rainfall prediction.
Recently, due to the increase in domestic and international online e-commerce platforms and the increase in container traffic at domestic ports, the operating ratio of large trucks has increased, and the number of truck fires is continuously increasing. In particular, spontaneous combustion is the most common cause of truck fires. Various academic approaches have been attempted to prevent truck fires, but due to the lack of research on the spontaneous tire ignition phenomenon that occurs during braking, this research directly designed and manufactured an experimental device to establish an environment similar to the braking system of a truck. A non-contact temperature sensor was installed on the brake device of the experimental device to collect temperature data generated from the brake device. Based on the data collected from the temperature sensor of the brake device and the temperature sensor on the tire surface, the ARIMA model among the time series prediction models was used to Appropriate parameters were selected to suit the temperature change trend, and as a result of comparing and analyzing the measured and predicted data, an accuracy of over 90% was obtained. Based on this, a plan was proposed to reduce the rate of fires in trucks by providing real-time warnings and support for truck drivers to respond to overheating phenomena occurring in the braking system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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