The seismic safety of the shear wall structure can be assessed through seismic fragility analysis, which requires high computational costs in estimating seismic demands. Accordingly, machine learning methods have been applied to such fragility analyses in recent years to reduce the numerical analysis cost, but it still remains a challenging task. Therefore, this study uses the ensemble machine learning method to present an improved framework for developing a more accurate seismic demand model than the existing ones. To this end, a rank-based selection method that enables determining an excellent model among several single machine learning models is presented. In addition, an index that can evaluate the degree of overfitting/underfitting of each model for the selection of an excellent single model is suggested. Furthermore, based on the selected single machine learning model, we propose a method to derive a more accurate ensemble model based on the bagging method. As a result, the seismic demand model for which the proposed framework is applied shows about 3-17% better prediction performance than the existing single machine learning models. Finally, the seismic fragility obtained from the proposed framework shows better accuracy than the existing fragility methods.
To study the empirical seismic fragility of a reinforced concrete girder bridge, based on the theory of numerical analysis and probability modelling, a regression fragility method of a rapid fragility prediction model (Gaussian first-order regression probability model) considering empirical seismic damage is proposed. A total of 1,069 reinforced concrete girder bridges of 22 highways were used to verify the model, and the vulnerability function, plane, surface and curve model of reinforced concrete girder bridges (simple supported girder bridges and continuous girder bridges) considering the number of samples in multiple intensity regions were established. The new empirical seismic damage probability matrix and curve models of observation frequency and damage exceeding probability are developed in multiple intensity regions. A comparative vulnerability analysis between simple supported girder bridges and continuous girder bridges is provided. Depending on the theory of the regional mean seismic damage index matrix model, the empirical seismic damage prediction probability matrix is embedded in the multidimensional mean seismic damage index matrix model, and the regional rapid prediction matrix and curve of reinforced concrete girder bridges, simple supported girder bridges and continuous girder bridges in multiple intensity regions based on mean seismic damage index parameters are developed. The established multidimensional group bridge vulnerability model can be used to quantify and predict the fragility of bridges in multiple intensity regions and the fragility assessment of regional group reinforced concrete girder bridges in the future.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.27
no.5
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pp.213-220
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2023
Seismic fragility curves play a crucial role in assessing potential seismic losses and predicting structural damage caused by earthquakes. This study compares non-sampling-based methods of seismic fragility curve derivation, particularly the probabilistic seismic demand model (PSDM) and finite element reliability analysis (FERA), both of which require employing sophisticated finite element analysis to evaluate and predict structural damage caused by earthquakes. In this study, a three-dimensional finite element model of API 5L X65, a buried gas pipeline widely used in Korea, is constructed to derive seismic fragility curves. Its seismic vulnerability is assessed using nonlinear time-history analysis. PSDM and a FERA are employed to derive seismic fragility curves for comparison purposes, and the results are verified through a comparison with those from the Monte Carlo Simulation (MCS). It is observed that the fragility curves obtained from PSDM are relatively conservative, which is attributed to the assumption introduced to consider the uncertainty factors. In addition, this study provides a comprehensive comparison of seismic fragility curve derivation methods based on sophisticated finite element analysis, which may contribute to developing more accurate and efficient seismic fragility analysis.
Shored Mechanically Stabilized Earth (SMSE) walls are types of soil retaining structures that increase soil stability under static and dynamic loads. The damage caused by an earthquake can be determined by evaluating the probabilistic seismic response of SMSE walls. This study aimed to assess the seismic performance of SMSE walls and provide fragility curves for evaluating failure levels. The generated fragility curves can help to improve the seismic performance of these walls through assessing and controlling variables like backfill surface settlement, lateral deformation of facing, and permanent relocation of the wall. A parametric study was performed based on a non-linear elastoplastic constitutive model known as the hardening soil model with small-strain stiffness, HSsmall. The analyses were conducted using PLAXIS 2D, a Finite Element Method (FEM) program, under plane-strain conditions to study the effect of the number of geogrid layers and the axial stiffness of geogrids on the performance of SMSE walls. In this study, three areas of damage (minor, moderate, and severe) were observed and, in all cases, the wall has not completely entered the stage of destruction. For the base model (Model A), at the highest ground acceleration coefficient (1 g), in the moderate damage state, the fragility probability was 76%. These values were 62%, and 54%, respectively, by increasing the number of geogrids (Model B) and increasing the geogrid stiffness (Model C). Meanwhile, the fragility values were 99%, 98%, and 97%, respectively in the case of minor damage. Notably, the probability of complete destruction was zero percent in all models.
This paper improves seismic fragility of a typical steel-concrete composite bridge with the deck-to-pier connection joint configuration at the concrete crossbeam (CCB). Based on the quasi-static test on a typical steel-concrete composite bridge model under the SEQBRI project, the damage states for both of the critical components, the CCB and the pier, are identified. The finite element model is developed, and calibrated using the experimental data to model the damage states of the CCB and the bridge pier as observed from the experiment of the test specimen. Then the component fragility curves for both of the CCB and the pier are derived and combined to develop the system fragility curves of the bridge. The uncertainty associated with the mean system fragility has been discussed and quantified. The study reveals that the CCB is more vulnerable than the pier for certain damage states and the typical steel-concrete composite bridge with CCB exhibits desirable seismic performance.
Kim, Sung-Wan;Jeon, Bub-Gyu;Hahm, Dae-Gi;Kim, Min-Kyu
Nuclear Engineering and Technology
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v.51
no.2
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pp.561-572
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2019
In the design criterion for the nuclear power plant piping system, the limit state of the piping against an earthquake is assumed to be plastic collapse. The failure of a common piping system, however, means the leakage caused by the cracks. Therefore, for the seismic fragility analysis of a nuclear power plant, a method capable of quantitatively expressing the failure of an actual piping system is required. In this study, it was conducted to propose a quantitative failure criterion for piping system, which is required for the seismic fragility analysis of nuclear power plants against critical accidents. The in-plane cyclic loading test was conducted to propose a quantitative failure criterion for steel pipe elbows in the nuclear power plant piping system. Nonlinear analysis was conducted using a finite element model, and the results were compared with the test results to verify the effectiveness of the finite element model. The collapse load point derived from the experiment and analysis results and the damage index based on the stress-strain relationship were defined as failure criteria, and seismic fragility analysis was conducted for the piping system of the BNL (Brookhaven National Laboratory) - NRC (Nuclear Regulatory Commission) benchmark model.
A new structural damage index for seismic fragility analysis of reinforced concrete columns is developed based on a local tensile damage variable of the Lee and Fenves plastic-damage model. The proposed damage index is formulated from the nonlinear regression of experimental column test data. In contrast to the response-based damage index, the proposed damage index is well-defined in the form of a single monotonically-increasing function of the volume weighted average of local damage distribution, and provides the necessary computability and objectivity. It is shown that the present damage index can be appropriately zoned to be used in seismic fragility analysis. An application example in the computational seismic fragility evaluation of reinforced concrete columns validates the effectiveness of the proposed damage index.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.10a
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pp.495-502
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2003
This study proposed the Probability Density Function (PDF) interpolation technique to evaluate the seismic fragility curves as a function of the return period. Seismic fragility curves have been developed as a function of seismic intensities such as peak ground acceleration, peak pound velocity, and pseudo-velocity spectrum. The return period of design earthquakes, however, can be more useful among those seismic intensity measurements, because the seismic hazard curves are generally represented with a return period of design earthquakes and the seismic design codes also require to consider the return period of design earthquake spectrum for a specific site. In this respect the PDF interpolation technique is proposed to evaluate the seismic fragility curves as a function of return period. Seismic fragility curves based on the return period are compared with ones based on the peak ground acceleration for the bridge model.
The seismic events in Northern Italy, May 2012, have revealed the seismic vulnerability of typical Italian precast industrial buildings. The aim of this paper is to present a seismic fragility model for Italian RC precast buildings, to be used in earthquake loss estimation and seismic risk assessment by comparing two building typologies and three different codes: D.M. 3-03-1975, D.M. 16-01-1996 and current Italian building code that has been released in 2008. Based on geometric characteristics and design procedure applied, ten different building classes were identified. A Monte Carlo simulation was performed for each building class in order to generate the building stock used for the development of fragility curves trough analytical method. The probabilistic distributions of geometry were mainly obtained from data collected from 650 field surveys, while the material properties were deduced from the code in place at the time of construction or from expert opinion. The structures were modelled in 2D frameworks; since the past seismic events have identified the beam-column connection as the weakest element of precast buildings, two different modelling solutions were adopted to develop fragility curves: a simple model with post processing required to detect connection collapse and an innovative modelling solution able to reproduce the real behaviour of the connection during the analysis. Fragility curves were derived using both nonlinear static and dynamic analysis.
To deeply probe the actual earthquake level and fragility of typical reinforced concrete (RC) structures under multiple intensity grades, considering diachronic measurement building stock samples and actual observations of representative catastrophic earth shocks in China from 1990 to 2010, RC structures were divided into traditional RC structures (TRCs) and bottom reinforced concrete frame seismic wall masonry (BFM) structures, and the empirical damage characteristics and mechanisms were analysed. A great deal of statistics and induction were developed on the historical experience investigation data of 59 typical catastrophic earthquakes in 9 provinces of China. The database and fragility matrix prediction model were established with TRCs of 4,122.5284×104 m2 and 5,844 buildings and BFMs of 5,872 buildings as empirical seismic damage samples. By employing the methods of structural damage probability and statistics, nonlinear prediction of seismic vulnerability, and numerical and applied functional analysis, the comparison matrix of actual fragility probability prediction of TRC and BFM in multiple intensity regions under the latest version of China's macrointensity standard was established. A novel nonlinear regression prediction model of seismic vulnerability was proposed, and prediction models considering the seismic damage ratio and transcendental probability parameters were constructed. The time-varying vulnerability comparative model of the sample database was developed according to the different periods of multiple earthquakes. The new calculation method of the average fragility prediction index (AFPI) matrix parameter model has been proposed to predict the seismic fragility of an areal RC structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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