The Self-Organization Feature Map as an unsupervised network is very widely used these days in engineering science. The applied network in this paper is the Self Organization Feature Map with constant weights which includes Kohonen Network. In this research, Reinforced Concrete Shear Wall buildings with different stories and heights are analyzed and a database consisting of measured fundamental periods and characteristics of 78 RC SW buildings is created. The input parameters of these buildings include number of stories, height, length, width, whereas the output parameter is the fundamental period. In addition, using Genetic Algorithm, the structure of the Self-Organization Feature Map algorithm is optimized with respect to the numbers of layers, numbers of nodes in hidden layers, type of transfer function and learning. Evaluation of the SOFM model was performed by comparing the obtained values to the measured values and values calculated by expressions given in building codes. Results show that the Self-Organization Feature Map, which is optimized by using Genetic Algorithm, has a higher capacity, flexibility and accuracy in predicting the fundamental period.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.4
no.1
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pp.33-46
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2011
Concave surface boundary-layer flows are subjected to centrifugal instability which results in the formation of streamwise counter-rotating vortices. Such boundary layer flows have been experimentally investigated on concave surfaces of 1 m and 2 m radius of curvature. In the experiments, to obtain uniform vortex wavelengths, thin perturbation wires placed upstream and perpendicular to the concave surface leading edge, were used to pre-set the wavelengths. Velocity contours were obtained from hot-wire anemometer velocity measurements. The most amplified vortex wavelengths can be pre-set by the spanwise spacing of the thin wires and the free-stream velocity. The velocity contours on the cross-sectional planes at several streamwise locations show the growth and breakdown of the vortices. Three different vortex growth regions can be identified. The occurrence of a secondary instability mode is also shown as mushroom-like structures as a consequence of the non-linear growth of the streamwise vortices. Wall shear stress measurements on concave surface of 1 m radius of curvature reveal that the spanwise-averaged wall shear stress increases well beyond the flat plate boundary layer values. By pre-setting much larger or much smaller vortex wavelength than the most amplified one, the splitting or merging of the streamwise vortices will respectively occur.
This study focused on evaluating the reliability of code formulas such as those of the current Korean Building Code(KBC 1988). UBC 1997, NBCC 1995. and BSLJ 1994 for estimating the fundamental period of RC apartment buildings with shear-wall dominant systems, representative of typical residential buildings in Korea. For this purpose, full-scale measurements were carried out on fifty RC apartment buildings, and these results were compared to those obtained by code formulas and also by dynamic analysis. Although these code formulas are based on the measured periods of buildings during various earthquakes and building period varies with the amplitude of structural deflection or strain level, ambient surveys should provide an effective tool for experimentally verifying the design period to the completed building. This comparison shows that comparatively large errors are likely to occure when the code formula of KBC 1988 is used, and all the other code formulas are not sufficient to estimate the fundamental period of apartment buildings with shear-wall dominant systems. An improved formula is proposed by regression analysis on the basis of the measured period data. The proposal is for the servicebility stress level, but it can also be applied for seismic code in the regions of low seismicity similar to Korea.
This study investigated the ultimate lateral load capacity of shear walls constructed with several types of structural foam sheathing. Sixteen tests were conducted and the results were compared to the published design values commutated by the manufactures for each test series. The sheathing products included 12.7 mm (1/2 in) SI-Strong, 25.4 mm (1 in) SI-Strong, 12.7 mm (1/2 in) R-Max Thermasheath, and 2 mm (0.078 in) ThermoPly Green. The structural foam sheathing was attached per the manufacturers' specification to one side of the wood frame for each wall tested. Standard 12.7 mm (1/2 in) gypsum wallboard was screwed to the opposite side of the frame. Simpson HDQ8 tie-down anchors were screwed to the terminal studs at each end of the wall and anchored to the base of the testing apparatus. Both monotonic and cyclic testing following ASTM E564 and ASTM E2126, respectively, were considered. Results from the monotonic tests showed an 11 to 27 percent smaller capacity when compared to the published design values. Likewise, the test results from the cyclic tests showed a 24 to 45 percent smaller capacity than the published design values and did not meet the seismic performance design criteria computation.
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.
Kim, Hyun-Su;Kim, Yukyung;Lee, So Yeon;Jang, Jun Su
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.24
no.2
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pp.83-90
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2024
Machine learning is widely applied to various engineering fields. In structural engineering area, machine learning is generally used to predict structural responses of building structures. The aging deterioration of reinforced concrete structure affects its structural behavior. Therefore, the aging deterioration of R.C. structure should be consider to exactly predict seismic responses of the structure. In this study, the machine learning based seismic response prediction model was developed. To this end, four machine learning algorithms were employed and prediction performance of each algorithm was compared. A 3-story coupled shear wall structure was selected as an example structure for numerical simulation. Artificial ground motions were generated based on domestic site characteristics. Elastic modulus, damping ratio and density were changed to considering concrete degradation due to chloride penetration and carbonation, etc. Various intensity measures were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks and extreme gradient boosting algorithms present good prediction performance.
In conventional seismic design, structures are assumed to be fixed at the base. To reduce the impact of earthquake loading, while at the same time providing an economically feasible structure, minor damage is tolerated in the form of controlled plastic hinging at predefined locations in the structure. Uplift is traditionally not permitted because of concerns that it would lead to collapse. However, observations of damage to structures that have been through major earthquakes reveal that partial and temporary uplift of structures can be beneficial in many cases. Allowing a structure to move as a rigid body is in fact one way to limit activated seismic forces that could lead to severe inelastic deformations. To further reduce the induced seismic energy, slip-friction connectors could be installed to act both as hold-downs resisting overturning and as contributors to structural damping. This paper reviews recent research on the concept, with a focus on timber shear walls. A novel approach used to achieve the desired sliding threshold in the slip-friction connectors is described. The wall uplifts when this threshold is reached, thereby imparting ductility to the structure. To resist base shear an innovative shear key was developed. Recent research confirms that the proposed system of timber wall, shear key, and slip-friction connectors, are feasible as a ductile and low-damage structural solution. Additional numerical studies explore the interaction between vertical load and slip-friction connector strength, and how this influences both the energy dissipation and self-centring capabilities of the rocking structure.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.3
no.3
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pp.21-32
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1999
A ground motion resulting from the destructive earthquakes can subject reinforced concrete members to very large forces. The reinforced concrete shear walls are designed as earthquake-resistant members of building structure in order to prevent severe damage due to the ground motions. The current research activities on seismic behavior of reinforced concrete member under ground motions have been limited to the shaking table test or equivalent static cyclic test and the obtained results have been summarized and proposed for the seismic design retrofit of structural columns or shear walls. The present study predicted the seismic response and failure behavior of reinforced concrete shear wall subjected to base acceleration using the finite element method. A decrease in strength and stiffness, yielding of reinforcing bar, and repetition of crack closing and opening due to seismic load with cyclic nature are accompanied by the crack which is necessarily expected to take place in concrete member. In this study the nonlinear material models for concrete and reinforcing bar based on biaxial stress field and algorithm of dynamic analysis were combined to construct the analytical program using the finite element method. The analytical seismic response and failure behaviors of reinforced concrete shear wall subjected to several base accelerations were compared with reliable experimental result.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.6
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pp.283-291
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2018
This study intends to develop an analytical model of unreinforced masonry(URM) walls for the nonlinear static analysis which has been generally used to evaluate the seismic performance of a building employing URM walls as seismic force-resisting members. The developed model consists of fiber elements used to capture the flexural behavior of an URM wall and a shear spring element implemented to predict its shear response. This paper first explains the configuration of the proposed model and describes how to determine the modeling parameters of fiber and shear spring elements based on the stress-strain curves obtained from existing experimental results of masonry prisms. The proposed model is then verified throughout the comparison of its nonlinear static analysis results with the experimental results of URM walls carried out by other researchers. The proposed model well captures the maximum strength, the initial stiffness, and their resulting load - displacement curves of the URM walls with reasonable resolution. Also, it is demonstrated that the analysis model is capable of predicting the failure modes of the URM walls.
Stone masonry structures are widely used around the world, but they deteriorate easily, due to low shear strength capacity. Many techniques have been developed to increase the shear strength of stone masonry constructions. The aim of this experimental study was to investigate the performance of stone masonry walls strengthened by metal connectors as an alternative shear reinforcement technique. For this purpose, three new metal connector (clamp) types were developed. The shear strength of the walls was improved by applying these clamps to stone masonry walls. Ten stone masonry walls were structurally tested in diagonal compression. Various parameters regarding the in-plane behavior of strengthening stone masonry walls, including shear strength, failure modes, maximum drift, ductility, and shear modulus, were investigated. Experimentally obtained shear strengths were confirmed by empirical equations. The results of the study suggest that the new clamps developed for the study effectively increased the levels of shear strength and ductility of masonry constructions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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