The flutter reliability analysis of long span bridges requires use of a software tool that predicts the uncertainty in a flutter response due to uncertainties in the model formulation and input parameters. Existing flutter analysis numerical codes are not capable of dealing with stochastic uncertainty in the analysis of long span bridges. The goal of the present work is to develop a software tool (FREASB) to enable designers to efficiently and accurately conduct flutter reliability analysis of long span bridges. The FREASB interfaces an open-source Matlab toolbox for structural reliability analysis (FERUM) with a typical deterministic flutter analysis code. The paper presents a brief introduction to the generalized first-order reliability method implemented in FREASB and key steps involved in coupling it with a typical deterministic flutter analysis code. A numerical example concerning flutter reliability analysis of a long span suspension bridge with a main span of 1385 m is presented to demonstrate the application and effectiveness of the methodology and the software.
Seong-Hoon Jeong;Ehsan Mansouri;Nadia Ralston;Jong-Wan Hu
Steel and Composite Structures
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v.51
no.2
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pp.127-138
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2024
In this paper, structural behavior under fire conditions is comprehensively examined, and a novel software interface for testing interfaces efficiently is developed and validated. In order to accurately assess the response of structures to fire scenarios, advanced simulation techniques and modeling approaches are incorporated into the study. This interface enables accurate heat transfer analysis and thermo-mechanical simulations by integrating software tools such as CSI ETABS, CSI SAP2000, and OpenSees. Heat transfer models can be automatically generated, simulation outputs processed, and structural responses interpreted under a variety of fire scenarios using the proposed technique. As a result of rigorous testing and validation against established methods, including Cardington tests on scales and hybrid simulation approaches, the software interface has been proven to be effective and accurate. The analysis process is streamlined by this interface, providing engineers and researchers with a robust tool for assessing structural performance under fire conditions.
Shanghai Tower is a composite structure building with a height of 632 m. In order to verify the structural properties and behaviors in construction and operation, a structural health monitoring project was conducted by Tongji University. The monitoring system includes sensor system, data acquisition system and a monitoring software system. Focusing on the health monitoring in construction, this paper introduced the monitoring parameters in construction, the data acquisition strategy and an integration structural health monitoring (SHM) software. The integration software - Structural Monitoring/ Analysis/ Evaluation System (SMAE) is designed based on integration and modular design idea, which includes on-line data acquisition, finite elements and dynamic property analysis functions. With the integration and modular design idea, this SHM system can realize the data exchange and results comparison from on-site monitoring and FEM effectively. The analysis of the monitoring data collected during the process of construction shows that the system works stably, realize data acquirement and analysis effectively, and also provides measured basis for understanding the structural state of the construction. Meanwhile, references are provided for the future automates construction monitoring and implementation of high-rise building structures.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.10a
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pp.437-444
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2004
In this study, an optimum support design problem is considered to minimize displacement of stacked plates under self weight condition. During the displacement analysis, several kinds of contact arise between the plates themselves and support bar. These can be easily considered if commercial analysis software, which provides capability to solve the contact problem, is used. It is found, however, that the computing time is extraordinarily long due possibly to the generality of the software and also to the ignorance of the control parameters used in the software. In this paper, the contact condition is imposed directly by the authors, while the software is used only to solve the ordinary displacement analysis problem. In this way, the computing time is decreased remarkably by more than 30 times, while yielding the same accurate results. Optimization is conducted based on this efficient analysis method to find minimum number of supporting bars using the response surface algorithm.
Recently, many engineering computations have realized their digital transformation to Machine Learning (ML)-based systems. Predicting the behavior of a structure, which is mainly computed with structural analysis software, is an essential step before construction for efficient structural analysis. Especially in the seismic-based design procedure of the structures, predicting the lateral load capacity of reinforced concrete (RC) columns is a vital factor. In this study, a novel ML-based model is proposed to predict the maximum lateral load capacity of RC columns under varying axial loads or cyclic loadings. The proposed model is generated with a Deep Neural Network (DNN) and compared with traditional ML techniques as well as a popular commercial structural analysis software. In the design and test phases of the proposed model, 319 columns with rectangular and square cross-sections are incorporated. In this study, 33 parameters are used to predict the maximum lateral load capacity of each RC column. While some traditional ML techniques perform better prediction than the compared commercial software, the proposed DNN model provides the best prediction results within the analysis. The experimental results reveal the fact that the performance of the proposed DNN model can definitely be used for other engineering purposes as well.
In genome-wide association studies, pathway-based analysis has been widely performed to enhance interpretation of single-nucleotide polymorphism association results. We proposed a novel method of hierarchical structural component model (HisCoM) for pathway analysis of common variants (HisCoM for pathway analysis of common variants [HisCoM-PCA]) which was used to identify pathways associated with traits. HisCoM-PCA is based on principal component analysis (PCA) for dimensional reduction of single nucleotide polymorphisms in each gene, and the HisCoM for pathway analysis. In this study, we developed a HisCoM-PCA software for the hierarchical pathway analysis of common variants. HisCoM-PCA software has several features. Various principle component scores selection criteria in PCA step can be specified by users who want to summarize common variants at each gene-level by different threshold values. In addition, multiple public pathway databases and customized pathway information can be used to perform pathway analysis. We expect that HisCoM-PCA software will be useful for users to perform powerful pathway analysis.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.971-976
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2006
This paper presents a design technique of steel structures subjected to static and dynamic loadings using practical nonlinear inelastic analysis software. The beam-column approach using the stability functions and the plastic hinge concept enables the software to suitably predict second-order effects and inelastic behavior of beam-columns. For dynamic analysis. the incremental from of the equation of motion is solved by the use of a step-by-step numerical integration procedure in which the assumption of constant acceleration over a small time step is employed. The accuracy of the analysis program is validated using the results of ABAQUS program and experimental tests. A user-friendly graphic interface of the software is developed to facilitate the modeling process and result interpretation of the problem. A design example of large span bridge is presented to detail the direct design process using the practical advanced analysis software.
To identify pathways associated with survival phenotypes using gene expression data, we recently proposed the hierarchical structural component model for pathway analysis of gene expression data (HisCoM-PAGE) method. The HisCoM-PAGE software can consider hierarchical structural relationships between genes and pathways and analyze multiple pathways simultaneously. It can be applied to various types of gene expression data, such as microarray data or RNA sequencing data. We expect that the HisCoM-PAGE software will make our method more easily accessible to researchers who want to perform pathway analysis for survival times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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