International Journal of Concrete Structures and Materials
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제1권1호
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pp.63-73
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2007
Optimum multi-layered feed-forward neural network (NN) models using a resilient back-propagation algorithm and early stopping technique are built to predict the shear capacity of reinforced concrete deep and slender beams. The input layer neurons represent geometrical and material properties of reinforced concrete beams and the output layer produces the beam shear capacity. Training, validation and testing of the developed neural network have been achieved using 50%, 25%, and 25%, respectively, of a comprehensive database compiled from 631 deep and 549 slender beam specimens. The predictions obtained from the developed neural network models are in much better agreement with test results than those determined from shear provisions of different codes, such as KBCS, ACI 318-05, and EC2. The mean and standard deviation of the ratio between predicted using the neural network models and measured shear capacities are 1.02 and 0.18, respectively, for deep beams, and 1.04 and 0.17, respectively, for slender beams. In addition, the influence of different parameters on the shear capacity of reinforced concrete beams predicted by the developed neural network shows consistent agreement with those experimentally observed.
A stack of gradient-index (GRIN) rod lenses cannot be used for coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) microendoscopy for insertion to internal organs through a surgical keyhole with minimal invasiveness. That's because GRIN lens has large amount of inherent chromatic aberrations in spite of absolutely requiring a common focus for pump and Stokes beam with each frequency of ${\omega}_p$ and ${\omega}_S$. For this endoscopic purpose, we need to develop a long slender probe-type objective, namely probe-type microscope objective (PMO). In this paper, we introduce the structure, the working principle, and the design techniques of PMO which is composed of a probe-type lens module (PLM) and an adaptor lens module (ALM). PLM is first designed for a long slender type and ALM is successively designed by using several design parameters from PLM for eliminating optical discords between scanning unit and PLM. A combined module is optimized again to eliminate some coupling disparities between PLM and ALM for the best PMO. As a result, we can obtain a long slender PMO with perfectly diffraction-limited performance for pump beam of 817 nm and Stokes beam of 1064 nm.
A locally varying temperature field or a mixture of two or more different materials can cause local variation of elasticity properties of a beam. In this paper, a new Euler-Bernoulli beam element with varying Young's modulus along its longitudinal axis is presented. The influence of axial forces according to the linearized 2nd order beam theory is considered, as well. The stiffness matrix of this element contains the transfer constants which depend on Young's modulus variation and on axial forces. Occurrence of the polynomial variation of Young's modulus has been assumed. Such approach can be also used for smooth local variation of Young's modulus. The critical loads of the straight slender columns were studied using the new beam element. The influence of position of the local Young's modulus variation and its type (such as linear, quadratic, etc.) on the critical load value and rate of convergence was investigated. The obtained results based on the new beam element were compared with ANSYS solutions, where the number of elements gradually increased. Our results show significant influence of the locally varying Young's modulus on the critical load value and the convergence rate.
Shear wall systems behave as individual wall because of openings like window and elevator cage. When coupling beams are installed in shear walls, they will have high strength and stiffness so that be less damaged by lateral loads like earthquake. However, coupling beam is difficult construction method. And arranging reinforcement of slender coupling beams are especially hard. It is because the details of coupling beam provided by ACI 318 are complex. In this paper, experiments were conducted using coupling beams with 3.5 aspect ratio to improve the details of slender coupling beams provided by ACI 318. Two specimens were proposed for this study. One specimen applied with bundled diagonally reinforcement only. Another specimen applied both bundled diagonally reinforcement and High-Performance Fiber Reinforced Cementitious Composite (HPFRCC) so that coupling beams have half of transverse reinforcement. All specimen were compared with a coupling beam designed according to ACI 318 and were evaluated with hysteretic behaviors. Test results showed that the performance of two specimen suggested in this study were similar to that of coupling beam designed according to current criteria. And it was considered that simplification of the details of reinforcement would be available if transverse reinforcement was reduced by using bundled diagonally reinforcement and HPFRCC.
병렬전단벽시스템은 횡력저항에 있어서 효율적인 구조시스템이지만, 각 독립벽체를 연결하는 연결보의 복잡한 철근상세로 인해 시공상의 어려움이 있다. ACI-318에서는 개선된 철근상세를 제안했지만, 이 또한 과도한 횡보강근으로 인해 대각철근의 중심부의 철근 배근 혼잡으로 인해 현장 적용에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 프리캐스트를 통하여 철근 배근 오차 및 콘크리트 품질 등의 저하를 줄이고 ACI 318-11의 개선된 상세에 따른 기준 실험체와 일반대각철근을 묶음대각철근으로 대체한 철근콘크리트 연결보의 이력거동을 비교 평가하였다. 그 결과, 묶음대각철근을 적용한 실험체는 현행기준에 따른 연결보와 비교하여 유사한 이력거동을 나타냈고, 더 우수한 에너지소산능력을 나타냈다. 묶음대각철근을 적용한 철근콘크리트 연결보가 현행기준에 따르는 연결보를 대체하여 현장적용이 가능할 것으로 판단된다.
Wind turbine structures are long slender columns with a rotor and blade assembly placed on the top. These slender structures vibrate due to dynamic environmental forces and its own dynamics. Analysis of the dynamic behavior of wind turbines is fundamental to the stability, performance, operation and safety of these systems. In this paper a simplied approach is outlined for free vibration analysis of these long, slender structures taking the soil-structure interaction into account. The analytical method is based on an Euler-Bernoulli beam-column with elastic end supports. The elastic end-supports are considered to model the flexible nature of the interaction of these systems with soil. A closed-form approximate expression has been derived for the first natural frequency of the system. This new expression is a function of geometric and elastic properties of wind turbine tower and properties of the foundation including soil. The proposed simple expression has been independently validated using an exact numerical method, laboratory based experimental measurement and field measurement of a real wind turbine structure. The results obtained in the paper shows that the proposed expression can be used for a quick assessment of the fundamental frequency of a wind turbine taking the soil-structure interaction into account.
The present paper is devoted to vibration canceling and shape control of piezoelastic slender beams. Taking into account the presence of electric networks, an extended electromechanically coupled Bernoulli-Euler beam theory for passive piezoelectric composite structures is shortly introduced in the first part of our contribution. The second part of the paper deals with the concept of passive shape control of beams using shaped piezoelectric layers and tuned inductive networks. It is shown that an impedance matching and a shaping condition must be fulfilled in order to perfectly cancel vibrations due to an arbitrary harmonic load for a specific frequency. As a main result of the present paper, the correctness of the theory of passive shape control is demonstrated for a harmonically excited piezoelelastic cantilever by a finite element calculation based on one-dimensional Bernoulli-Euler beam elements, as well as by the commercial finite element code of ANSYS using three-dimensional solid elements. Finally, an outlook for the practical importance of the passive shape control concept is given: It is shown that harmonic vibrations of a beam with properly shaped layers according to the presented passive shape control theory, which are attached to an resistor-inductive circuit (RL-circuit), can be significantly reduced over a large frequency range compared to a beam with uniformly distributed piezoelectric layers.
This paper presents an efficient approach to the determination of the buckling loads of down-aisle, spliced, unbraced, pallet rack structures subjected to vertical and horizontal loads. A pallet rack structures is analysed by considering the stability equations of an equivalent free-sway column. The effects of semi-rigid beam-to-upright, splice-to-upright and base-plate-to-upright connections are fully incorporated into the analysis. Each section of upright between successive beam levels in the pallet rack is considered to be a single column element with two rotational degrees of freedom. A computer algebra package was used to determine modified stability equations for column elements containing splices. The influence of the position of splices in a pallet rack is clearly demonstrated.
A theoretical model was developed to predict the shear strength of slender reinforced concrete beams. The shear force applied to a cross-section of the beam was assumed to be resisted primarily by the compressive zone of intact concrete rather than by the tensile zone. The shear capacity of the cross section was defined based on the material failure criteria of concrete: failure controlled by compression and failure controlled by tension. In the evaluation of the shear capacity, interaction with the normal stresses developed by the flexural moment in the cross section was considered. In the proposed strength model, the shear strength of the beam and the location of the critical section were determined at the intersection between the shear capacity and shear demand curves. The proposed strength model was verified by the comparisons to prior experimental results.
Shear failure of reinforced concrete (RC) beams is a major concern for structural engineers. It has been shown through various studies that the shear strength and ductility of RC beams can be improved by adding steel fibers to the concrete. An accurate model predicting the shear strength of steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams will help SFRC to become widely used. An artificial neural network (ANN) model consisting of an input layer, a hidden layer of six neurons and an output layer was developed to predict the shear strength of SFRC slender beams without stirrups, where the input parameters are concrete compressive strength, tensile reinforcement ratio, shear span-to-depth ratio, effective depth, volume fraction of fibers, aspect ratio of fibers and fiber bond factor, and the output is an estimate of shear strength. It is shown that the model is superior to fourteen equations proposed by various researchers in predicting the shear strength of SFRC beams considered in this study and it is verified through a parametric study that the model has a good generalization capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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