본 연구는 운행선 경전철 직결식 궤도 부설구간에서 발생한 도상블록의 변위거동 특성을 분석하여 적정 보강 방안을 도출하고자 현장조사를 바탕으로 한 수치해석을 수행하였다. 본 연구의 대상선로는 교량상 급곡선 직결식 콘크리트 궤도로서 교량바닥판에 부설된 도상블록이 종방향 및 횡방향으로 이동하는 문제가 발생하여 이에 대한 메커니즘을 분석하였다. 본 연구에서는 3D Solid요소를 이용한 궤도구조 모델링을 바탕으로 운행하중 조건에서 발생가능한 직결식 궤도의 거동을 분석하고 다양한 보강방안에 대한 보강효과를 해석적으로 분석하였다. 도상블럭의 보강 전, 후 횡변위 분석결과, 극한 횡압 작용 시 보강 후 최대 횡변위는 보강 전 대비 약 3% 수준(약 0.1mm)으로 크게 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 채움 모르타르, 교량 바닥판, 보강철근의 발생응력 검토결과, 모두 2.6 이상의 충분한 안전율을 확보하는 것으로 분석되어 보강방안에 대한 최적 조건을 도출하였다. 따라서 본 연구에서 검토한 앵커링 보강 수량 및 대칭형 앵커배치는 도상블록 횡방향 변위 발생 제어 및 교량, 도상블록의 구조적 건전성 확보에 효과적일것으로 판단된다.
Force based design (FBD) approach is prevalent in most of the national seismic design codes world over. Direct displacement based design (DDBD) and energy based design (EBD) approaches are relatively new methods of seismic design which claims to be more rational and predictive than the FBD. These three design approaches are conceptually distinct and imparts different strength, stiffness and ductility property to structural members for same plan configuration. In present study behavioural assessment of frame of six storey RC building designed using FBD, DDBD and EBD approaches has been performed. Lateral storey forces distribution, reinforcement design and results of nonlinear performance using static and dynamic methods have been compared. For the three approaches, considerable difference in lateral storey forces distribution and reinforcement design has been observed. Nonlinear pushover analysis and time history analysis results show that in FBD frame plastic deformation is concentrated in the lower storey, in EBD frame large plastic deformation is concentrated in the middle storeys though the inelastic hinges are well distributed over the height and, in DDBD frame plastic deformation is approximately uniform over the height. Overall the six storey frame designed using DDBD approach seems to be more rational than the other two methods.
In software-defined wireless networking (SDWN), the optimal routing technique is one of the effective solutions to improve its performance. This routing technique is done by many different methods, with the most common using integer linear programming problem (ILP), building optimal routing metrics. These methods often only focus on one routing objective, such as minimizing the packet blocking probability, minimizing end-to-end delay (EED), and maximizing network throughput. It is difficult to consider multiple objectives concurrently in a routing algorithm. In this paper, we investigate the application of machine learning to control routing in the SDWN. An intelligent routing algorithm is then proposed based on the machine learning to improve the network performance. The proposed algorithm can optimize multiple routing objectives. Our idea is to combine supervised learning (SL) and reinforcement learning (RL) methods to discover new routes. The SL is used to predict the performance metrics of the links, including EED quality of transmission (QoT), and packet blocking probability (PBP). The routing is done by the RL method. We use the Q-value in the fundamental equation of the RL to store the PBP, which is used for the aim of route selection. Concurrently, the learning rate coefficient is flexibly changed to determine the constraints of routing during learning. These constraints include QoT and EED. Our performance evaluations based on OMNeT++ have shown that the proposed algorithm has significantly improved the network performance in terms of the QoT, EED, packet delivery ratio, and network throughput compared with other well-known routing algorithms.
PURPOSES : The objective of this study is to verify the effect of fiber grid reinforcement on the long-term performance of asphalt pavement overlaid on old concrete pavement by performing field investigation, laboratory test, and finite element analysis. METHODS : The reflection cracking, roughness, and rutting of fiber grid reinforced overlay sections and ordinary overlay sections were compared. Cores were obtained from both the fiber grid reinforced and ordinary sections to measure bonding shear strength between the asphalt intermediate and asphalt overlay layers. Fracture energy, displacement after yield, shear stiffnesses of the cores were also obtained by analyzing the test results. Finite element analysis was performed using the test results to validate the effect of the fiber grid reinforcement on long-term performance of asphalt pavement overlaid on the old concrete pavement. The fatigue cracking and reflection-cracking were predicted for three cases: 1) fiber grid was not used; 2) glass fiber grid was used; 3) carbon fiber grid was used. RESULTS : The reflection-cracking ratio of fiber grid reinforced sections was much smaller than that of ordinary sections. The fiber grid reinforcement also showed reduction effect on rutting while that on roughness was not clear. The reflection-cracking was not affected by traffic volume but by slab deformation and joint movement caused by temperature variation. The bonding shear strength of the fiber grid reinforced sections was larger than that of the ordinary sections. The fracture energy, displacement after yield, and shear stiffnesses of the cores of the fiber grid reinforced sections were also larger than those of the ordinary sections. Finite element analysis results showed that fatigue cracking of glass or carbon fiber grid reinforced pavement was much smaller than that of ordinary pavement. Carbon fiber grid reinforcement showed larger effect in elongating the fatigue life of the ordinary overlay pavement compared to glass fiber grid reinforcement. The binder type of the overlay layer also affected the fatigue life. The fiber grid reinforcement resisted reflection-cracking and the carbon fiber grid showed the greater effect. CONCLUSIONS :The results of field investigation, laboratory test, and finite element analysis showed that the fiber grid reinforcement had a better effect on improving long-term performance of asphalt pavement overlaid on the old concrete pavement.
1980년대에서 1990년대 중반까지 건설된 노후 공동주택 단지의 주차장 부족 현상은 심각하다. 노후 공동주택의 주차장 확대 사례를 살펴보면 수직으로 지하 주차장을 확장하는 방식이 대부분을 차지하고 있다. 기존 건축물을 증축할 경우 기초의 구조적 안전성 확보는 매우 중요하며, 지하 수직방향 공사의 경우 작업 공간이 협소하기 때문에 안전성, 환경성 및 시공성이 우수한 공법을 적용해야 한다. 도심지 공사는 소음과 진동이 작은 공법과 장비의 사용도 필수적이다. 이 연구는 지하주차장 확대 공사에 필요한 기초보강 공법 선정에 영향을 미치는 요인을 분석하고 영향요인의 가중치를 산정하여 기초보강공법의 적용성을 분석 할 목적으로 수행되었다. 기초보강 공법의 적용성에 영향을 미치는 요인은 전문가 면담조사를 통하여 도출하였고, AHP기법을 통하여 영향요인의 가중치를 산정하였다. 전문가를 대상으로 기초보강 공법의 적용성을 평가 하였다. 2건의 지하주차장 확대 유형에 대한 사례연구를 실시하여 기초보강공법의 적용성을 비교 분석하였다.
Objectives : This research was performed to investigate the characteristics and determination factors of health care policy satisfaction and welfare recognition for health insurance & health care financing. Methods : The utilized data were 4,174 cases who responded to a welfare recognition survey in the 8th wave of the Korea Welfare Panel Study (2013). The statistical methodology used in this study is the multiple regression model. Results : The significant affecting factors of health care policy satisfaction were age, education, household income, welfare attitudes, and health status. Medical utilization & private medical insurance were not related to health care policy satisfaction. The affecting factors of health insurance reinforcement were age, health status, welfare attitudes. The affecting factors of health care financing expansion were age, economic activity type, medical utilization, welfare attitudes. The affecting factors of welfare attitudes were age, economic activity type, household income, health insurance, and health status. Conclusions : Health care policy satisfaction, health insurance reinforcement, and health care financing expansion were all affected by age and welfare attitude; but this was not the case for private health insurance. This study recommended that the Korean government provide active planning for reinforcement of health insurance and publicity of the health care system in order to accord with the prospects of people.
The grout-effect evaluation of the ground reinforcement technique, which has been widely applied to civil engineering and construction fields, is not established for the guidelines of choosing the efficient evaluation method, and in fact the experts have little effort to determine the reinforcement effect quantitatively. The evaluation of the grout was carried out by experiments on core specimen and drilling, which is impossible to evaluate grout-reinforcement effect quantitatively. This paper presents an example on verification of FRP grout-effect using geophysical prospecting on ground surface, which is 2D resistivity survey that easily visualize survey results with color graphics and seismic refraction method that interprets the subsurface seismic velocity structure.
This study investigated the performance of a steel column standing on a reinforced concrete footing when it was subjected to collision of an eight-ton single unit truck. Finite element analyses of the structure with different connection schemes were performed using the finite element model of the truck, and the results showed that the behavior of the column subjected to the automobile impact depended largely on the column-footing connection detail. Various reinforcement schemes were investigated to mitigate the damage caused by the car impact. The probability of the model reinforced with a certain scheme to reach a given limit state was obtained by fragility analysis, and the effects of the combined reinforcement methods were investigated based on the equivalent fragility scheme. The analysis results showed that the reinforcement schemes such as increase of the pedestal area, decrease of the pedestal height, and the steel plate jacketing of the pedestal were effective in reducing the damage. As the speed of the automobile increased the contribution of the increase in the number of the anchor bolts and the dowel bars became more important to prevent crushing of the pedestal.
Recent advances in machine learning approaches such as deep neural network and reinforcement learning offer significant performance improvements in generating detailed and varied motions in physically simulated virtual environments. The optimization methods are highly attractive because it allows for less understanding of underlying physics or mechanisms even for high-dimensional subtle control problems. In this paper, we propose an efficient learning method for stochastic policy represented as deep neural networks so that agent can generate various energetic motions adaptively to the changes of tasks and states without losing interactivity and robustness. This strategy could be realized by our novel trajectory search method motivated by the trust region policy optimization method. Our value-based trajectory smoothing technique finds stably learnable trajectories without consulting neural network responses directly. This policy is set as a trust region of the artificial neural network, so that it can learn the desired motion quickly.
철근콘크리트 보의 휨 보강을 위하여 활용되는 재료는 매우 다양하다. FRP의 경우 우수한 무게-강성비 및 시공성을 바탕으로 최근 활발히 활용되어지고 있다. 그러나 이들 FRP 휨 보강재의 활용에 있어 취성적 재료특성은 실제 현장적용에 있어 콘크리트 박리파괴 유발 및 단부 부착파괴의 주요 원인으로 고려되어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이들 FRP 휨 보강재의 연성적 거동을 개선하기위하여 복합재료 구성요소 중 Fiber의 적층면적 중 일부분을 알루미늄 재료로 대체하여 휨 보강재로서의 구조적 성능을 조사하였다. 연성보강 fiber로는 얇은 두께의 알루미늄이 고려되었으며 다양한 배합설계 조건이 본 연구에서 수행되었다. 최종적으로 알루미늄 삽입 보강재 제작에 따른 연성개선 및 에너지 저장효과에 대한 결과들을 실험을 통하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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