Behavior of RC beam-column joint is very complex as the composite material behaves differently in elastic and inelastic range. The approaches generally used for predicting joint shear strength are either based on theoretical, strut-and-tie or empirical methods. These approaches are incapable of predicting the accurate response of the joint for entire range of loading. In the present study a new generalized RC beam-column joint shear strength model based on hybrid approach i.e. combined strut-and-tie and empirical approach has been proposed. The contribution of governing parameters affecting the joint shear strength under compression has been derived from compressive strut approach whereas; the governing parameters active under tension has been extracted from empirical approach. The proposed model is applicable for various conditions such as, joints reinforced either with or without shear reinforcement, joints with wide beam or wide column, joints with transverse beams and slab, joints reinforced with X-bars, different anchorage of beam bar, and column subjected to various axial loading conditions. The joint shear strength prediction of the proposed model has been compared with 435 experimental results and with eleven popular models from literature. In comparison to other eleven models the prediction of the proposed model is found closest to the experimental results. Moreover, from statistical analysis of the results, the proposed model has the least coefficient of variation. The proposed model is simple in application and can be effectively used by designers.
This paper presents the results of a study that was performed to evaluate fronds of shear strength parameters in stabilization of unbound soil-aggregate systems based on the theory of unsaturated soil mechanics. Two important shear strength parameters, effective cohesion and effective angle of internal friction were estimated by the proposed approach using the results from suction measurements and unconfined compressive strength test. In addition, the effect of different addition rates of stabilizing agent was compared. Due to the stabilization process, an increase in suction potential on engineering properties of geomaterials was observed by using dielectric constant measurements. In conclusion, the results from this study show that the proposed approach can be simply used for predicting shear strength parameters of the stabilized geomaterials.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.289-292
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2006
In this research, bending shear test of HPFRCC beams is conducted to obtain the shear strength of HPFRCC beams. Parameters are ratio of volume percentage of fibers. Also, the uniaxial tensile test of HPFRCC is conducted to obtain the tensile cracking stress of each parameters. From the uniaxial tensile test result, the shear strength of HPFRCC beams can be calculated by using the preexisting shear analysis model. Then, the shear strengths of bending shear test result and analysis result are compared.
In the design of underground excavation, the shear strength (SS) is a key characteristic. It describes the way the rock material resists the shear stress-induced deformations. In general, the measurement of the parameters related to rock shear strength is done through laboratory experiments, which are costly, damaging, and time-consuming. Add to this the difficulty of preparing core samples of acceptable quality, particularly in case of highly weathered and fractured rock. This study applies rock index test to the indirect measurement of the SS parameters of shale. For this aim, two efficient artificial intelligence methods, namely (1) adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) implemented by subtractive clustering method (SCM) and (2) support vector regression (SVR) optimized by Harmony Search (HS) algorithm, are proposed. Note that, it is the first work that predicts the SS parameters of shale through ANFIS-SCM and SVR-HS hybrid models. In modeling processes of ANFIS-SCM and SVR-HS, the results obtained from the rock index tests were set as inputs, while the SS parameters were set as outputs. By reviewing the obtained results, it was found that both ANFIS-SCM and SVR-HS models can provide acceptable predictions for interlocking and friction angle parameters, however, ANFIS-SCM showed a better generalization capability.
Reinforced concrete (RC) flat slabs should be designed based on punching shear strength. As part of this study, machine learning (ML) algorithms were developed to accurately predict the punching shear strength of RC flat slabs without shear reinforcement. It is based on Bayesian optimization (BO), combined with four standard algorithms (Support vector regression, Decision trees, Random forests, Extreme gradient boosting) on 446 datasets that contain six design parameters. Furthermore, an analysis of feature importance is carried out by Shapley additive explanation (SHAP), in order to quantify the effect of design parameters on punching shear strength. According to the results, the BO method produces high prediction accuracy by selecting the optimal hyperparameters for each model. With R2 = 0.985, MAE = 0.0155 MN, RMSE = 0.0244 MN, the BO-XGBoost model performed better than the original XGBoost prediction, which had R2 = 0.917, MAE = 0.064 MN, RMSE = 0.121 MN in total dataset. Additionally, recommendations are provided on how to select factors that will influence punching shear resistance of RC flat slabs without shear reinforcement.
High-strength concrete (HSC) is becoming increasingly attractive for various construction projects since it offers a multitude of benefits over normal-strength concrete (NSC). Unfortunately, current design provisions for shear capacity of RC slender beams are generally based on data developed for NSC members having a compressive strength of up to 50 MPa, with limited recommendations on the use of HSC. The failure of HSC beams is noticeably different than that of NSC beams since the transition zone between the cement paste and aggregates is much denser in HSC. Thus, unlike NSC beams in which micro-cracks propagate around aggregates, providing significant aggregate interlock, micro-cracks in HSC are trans-granular, resulting in relatively smoother fracture surfaces, thereby inhibiting aggregate interlock as a shear transfer mechanism and reducing the influence of compressive strength on the ultimate shear strength of HSC beams. In this study, a new approach based on genetic algorithms (GAs) was used to predict the shear capacity of both NSC and HSC slender beams without shear reinforcement. Shear capacity predictions of the GA model were compared to calculations of four other commonly used methods: the ACI method, CSA method, Eurocode-2, and Zsutty's equation. A parametric study was conducted to evaluate the ability of the GA model to capture the effect of basic shear design parameters on the behaviour of reinforced concrete (RC) beams under shear loading. The parameters investigated include compressivestrength, amount of longitudinal reinforcement, and beam's depth. It was found that the GA model provided more accurate evaluation of shear capacity compared to that of the other common methods and better captured the influence of the significant shear design parameters. Therefore, the GA model offers an attractive user-friendly alternative to conventional shear design methods.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.10
no.1
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pp.82-90
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2007
In order to analyse the strength problems for an unsaturated soil, it is required to examine closely the characteristics of the parameters of shear strength which was changed with the metric suction and void ratio. To this ends, a triaxial compression test was conducted on the three samples-granular soil, cohesive soil and silty soil. The specimen was made by pressing the static pressure on the mold filled soil and was controled the void ratio with the different compaction ratio. And the test was performed by using the modified apparatus of the triaxial compression tester. The range of matric suction was 0-90 kPa.The measured results for the deviator stress and parameters of shear strength were analysed with the void ratio and the compaction ratio, and they were examined closely the characteristics of the strength for an unsaturated soil.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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1999.11c
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pp.57-68
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1999
This paper summarizes the results of a study which uses the recently developed Optical Profile Microscopy technique (Dove and Frost, 1996) as the basis for investigating the role of geomembrane surface roughness on the shear mechanism of geomembrane/geotextile interfaces. The alternative roughness parameters which consider the direction of shearing are described. These directional parameters are compared with the existing roughness parameters, and the relationship between these directional and non-directional parameters are investigated. Then, the relationship between interface shear strength and surface roughness quantified at the interface is investigated. The results show that interface friction can be quantitatively related to the surface roughness of the geomembrane. The peak and residual interface strengths increase dramatically through the use of textured geomembranes as opposed to smooth geomembranes. For the smooth geomembranes, the sliding of the geotextile is the main shear mechanism. For the textured geomembranes, the peak interface strength is mainly mobilized through the micro-texture of the geomembrane, however, the residual interface strength is primarily attributed to macro scale surface roughness which pulls out and breaks the filaments from the geotextile. The results of this study can be extended to the other interfaces such as joints in rock mass, and also can be used to provide a quantitative framework that can lead to a significantly improved basis for the selection and design of geotextiles and geomembranes in direct contact.
In the present study, group method of data handling networks (GMDH) are adopted and evaluated for shear strength prediction of both FRP-reinforced concrete members with and without stirrups. Input parameters considered for the GMDH are altogether 12 influential geometrical and mechanical parameters. Two available and very recently collected comprehensive datasets containing 112 and 175 data samples are used to develop new models for two cases with and without shear reinforcement, respectively. The proposed GMDH models are compared with several codes of practice. An artificial neural network (ANN) model and an ANFIS based model are also developed using the same databases to further assessment of GMDH. The accuracy of the developed models is evaluated by statistical error parameters. The results show that the GMDH outperforms other models and successfully can be used as a practical and effective tool for shear strength prediction of members without stirrups ($R^2=0.94$) and with stirrups ($R^2=0.95$). Furthermore, the relative importance and influence of input parameters in the prediction of shear capacity of reinforced concrete members are evaluated through parametric and sensitivity analyses.
Analytical and numerical modeling of soft or problematic soils stabilized with lime and cement require a number of soil parameters which are usually obtained from expensive and time-consuming laboratory experiments. The high shear strength of lime and cement stabilized soils make it extremely difficult to obtain high quality laboratory data in some cases. In this study, an alternative method is proposed, which uses the unconfined compressive strength and estimating functions available in literature to evaluate the shear strength parameters of the treated materials. The estimated properties were applied in finite element model to determine which estimating function is more appropriate for lime and cement treated granular soils. The results show that at the mid-range strength of the stabilized soils, most of applied functions have a good compatibility with laboratory conditions. However, application of some functions at lower or higher strengths would lead to underestimation or overestimation of the unconfined compressive strength.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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