Modular steel scaffolds are commonly used as supporting scaffolds in building construction, and traditionally, the load carrying capacities of these scaffolds are obtained from limited full-scale tests with little rational design. Structural failure of these scaffolds occurs from time to time due to inadequate design, poor installation and over-loads on sites. In general, multi-storey modular steel scaffolds are very slender structures which exhibit significant non-linear behaviour. Hence, secondary moments due to both $P-{\delta}$ and $P-{\Delta}$ effects should be properly accounted for in the non-linear analyses. Moreover, while the structural behaviour of these scaffolds is known to be very sensitive to the types and the magnitudes of restraints provided from attached members and supports, yet it is always difficult to quantify these restraints in either test or practical conditions. The problem is further complicated due to the presence of initial geometrical imperfections in the scaffolds, including both member out-of-straightness and storey out-of-plumbness, and hence, initial geometrical imperfections should be carefully incorporated. This paper presents an extensive numerical study on three different approaches in analyzing and designing multi-storey modular steel scaffolds, namely, a) Eigenmode Imperfection Approach, b) Notional Load Approach, and c) Critical Load Approach. It should be noted that the three approaches adopt different ways to allow for the non-linear behaviour of the scaffolds in the presence of initial geometrical imperfections. Moreover, their suitability and accuracy in predicting the structural behaviour of modular steel scaffolds are discussed and compared thoroughly. The study aims to develop a simplified and yet reliable design approach for safe prediction on the load carrying capacities of multi-storey modular steel scaffolds, so that engineers can ensure safe and effective use of these scaffolds in building construction.
An experimental study on the structural behavior of connection types between approach slab and integral abutment has been done for three typical bar connections. Typical hinge style reinforcing bar detail for its connection is preferred in order to accommodate rotation of the approach slab among engineers. However, the straight horizontal bars can be used as connection detail accomodate structural capacity. Total six specimens with three types of rebar detail are tested for direct tensile and bending load. The characteristic structural behaviors are carefully monitored and all the strain gauge data obtained are analyzed. It is shown that the structural performance of all the specimens well exceed its design allowance. Several design suggestions are given based on careful reviews on the experiment.
The classical Kalman filter (KF) provides a practical and efficient state estimation approach for structural identification and vibration control. However, the classical KF approach is applicable only when external inputs are assumed known. Over the years, some approaches based on Kalman filter with unknown inputs (KF-UI) have been presented. However, these approaches based solely on acceleration measurements are inherently unstable which leads poor tracking and so-called drifts in the estimated unknown inputs and structural displacement in the presence of measurement noises. Either on-line regularization schemes or post signal processing is required to treat the drifts in the identification results, which prohibits the real-time identification of joint structural state and unknown inputs. In this paper, it is aimed to extend the classical KF approach to circumvent the above limitation for real time joint estimation of structural states and the unknown inputs. Based on the scheme of the classical KF, analytical recursive solutions of an improved Kalman filter with unknown excitations (KF-UI) are derived and presented. Moreover, data fusion of partially measured displacement and acceleration responses is used to prevent in real time the so-called drifts in the estimated structural state vector and unknown external inputs. The effectiveness and performance of the proposed approach are demonstrated by some numerical examples.
A challenging problem in structural damage detection based on vibration data is the requirement of a large number of sensors and the numerical difficulty in obtaining reasonably accurate results when the system is large. To address this issue, the substructure identification approach may be used. Due to practical limitations, the response data are not available at all degrees of freedom of the structure and the external excitations may not be measured (or available). In this paper, an adaptive damage tracking technique, referred to as the sequential nonlinear least-square estimation with unknown inputs and unknown outputs (SNLSE-UI-UO) and the sub-structure approach are used to identify damages at critical locations (hot spots) of the complex structure. In our approach, only a limited number of response data are needed and the external excitations may not be measured, thus significantly reducing the number of sensors required and the corresponding computational efforts. The accuracy of the proposed approach is illustrated using a long-span truss with finite-element formulation and an 8-story nonlinear base-isolated building. Simulation results demonstrate that the proposed approach is capable of tracking the local structural damages without the global information of the entire structure, and it is suitable for local structural health monitoring.
This study evaluates the behavior and strength of an anchorage zone of the prestressed concrete box girder bridge on the Kyungboo highway railroad using the 2D SUB-3D STM approach and a linear elastic finite element analysis. The 2D SUB-3D STM approach utilizes several two-dimensional sub strut-tie models that represent the compressive and tensile stress flows of each projected plane of the three-dimensional structural concrete in the selection of a three dimensional strut-tie model, evaluation of the effective strengths of the concrete struts, and verification of the geometric compatibility condition and bearing capacity of the critical nodal zones in the selected three-dimensional strut-tie model. The finite element analysis uses an 8-node brick element and the longitudinal prestressing force is considered as the equivalent nodal force. Analysis results show that the 2D SUB-3D STM approach and linear elastic finite element method can be effectively applied to the analysis and design of three-dimensional structural concrete including a prestressed concrete box girder anchorage zone.
The classical Kalman filter (KF) provides a practical and efficient way for state estimation. It is, however, not applicable when the external excitations applied to the structures are unknown. Moreover, it is known the classical KF is only suitable for linear systems and can't handle the nonlinear cases. The aim of this paper is to extend the classical KF approach to circumvent the aforementioned limitations for the joint estimation of structural states and the unknown inputs. On the basis of the scheme of the classical KF, analytical recursive solution of an improved KF approach is derived and presented. A revised form of observation equation is obtained basing on a projection matrix. The structural states and the unknown inputs are then simultaneously estimated with limited measurements in linear or nonlinear systems. The efficiency and accuracy of the proposed approach is verified via a five-story shear building, a simply supported beam, and three sorts of nonlinear hysteretic structures. The shaking table tests of a five-story building structure are also employed for the validation of the robustness of the proposed approach. Numerical and experimental results show that the proposed approach can not only satisfactorily estimate structural states, but also identify unknown loadings with acceptable accuracy for both linear and nonlinear systems.
System identification is a fundamental step towards the application of structural health monitoring and damage detection techniques. On this respect, the development of evolved identification strategies is a priority for obtaining reliable and repeatable baseline modal parameters of an undamaged structure to be adopted as references for future structural health assessments. The paper presents the identification of the modal parameters of the Guangzhou New Television Tower, China, using a data-driven stochastic subspace identification (SSI-data) approach complemented with an appropriate automatic mode selection strategy which proved to be successful in previous literature studies. This well-known approach is based on a clustering technique which is adopted to discriminate structural modes from spurious noise ones. The method is applied to the acceleration measurements made available within the task I of the ANCRiSST benchmark problem, which cover 24 hours of continuous monitoring of the structural response under ambient excitation. These records are then subdivided into a convenient number of data sets and the variability of modal parameter estimates with ambient temperature and mean wind velocity are pointed out. Both 10 minutes and 1 hour long records are considered for this purpose. A comparison with finite element model predictions is finally carried out, using the structural matrices provided within the benchmark, in order to check that all the structural modes contained in the considered frequency interval are effectively identified via SSI-data.
In this article, an additive performance ratio method using structural analysis of both 2D and 3D is introduced to mitigate the complexity of work evaluating structural performances of numerous steel outrigger alternatives in multi-story buildings, especially high-rise buildings. The combined structural analysis process enables to be the design of economic, safe, and as constructional demanding structures by exploiting the advantages of steel, namely: excellent energy dissipation and ductility. First the approach decides the alternative of numerous steel outriggers by a simple 2D analysis module and then the alternative is evaluated by 3D analysis module. Initial structural analyses of outrigger types are carried out through MIDAS Gen 2D modeling, approximately, and then the results appeal structural performance and lead to decide some alternative of outrigger types. ETABS 3D modeling is used with respect to realization and evaluation of exact structural behaviors. The approach reduces computational burden in compared to existing concepts such as full 3D analysis methods. The combined 2D and 3D tools are verified by cycle and displacement tests including comprehensive nonlinear dynamic simulations. The advantages and limitations of the Additive Performance Ratio Approach are highlighted in a case study on a high rise steel-composite building, which targets at designing the optimized alternative to the existing original outrigger for lateral load resisting system.
구조해석에 사용되는 변수들이 갖고 있는 통계적 특성을 고려하기 위해 기존의 방법에서는 경험에 입각한 안전계수를 사용하여, 변수가 갖고 있는 불확실성을 정성적으로 취급하여 구조물의 안전성을 점검하여 왔다. 그러나, 최근 확률이론에 입각한 신뢰성이론을 적용하여 구조물의 안전성을 보다 정량적으로 파악하여 충분한 경험과 실적이 부족한 새로운 형태의 구조물의 안전성 점검에도 활용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 이러한 추세에 따라, 본 연구에서는 기존의 유한요소법에 확률론적 수법을 가미한 확률 유한요소법을 개발하여, 구조해석에 사용되는 변수들이 갖고 있는 불확실량들이 구조해석의 최종결과에 어떤 영향을 미치는가를 확률적으로 처리하여, 구조물의 안전성을 보다 합리적으로 평가하도록 하였다.
Ramachandra Murthy, A.;Vishnuvardhan, S.;Saravanan, M.;Gandhic, P.
Structural Engineering and Mechanics
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제72권1호
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pp.31-41
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2019
Structural integrity assessment of piping components is of paramount important for remaining life prediction, residual strength evaluation and for in-service inspection planning. For accurate prediction of these, a reliable fracture parameter is essential. One of the fracture parameters is stress intensity factor (SIF), which is generally preferred for high strength materials, can be evaluated by using linear elastic fracture mechanics principles. To employ available analytical and numerical procedures for fracture analysis of piping components, it takes considerable amount of time and effort. In view of this, an alternative approach to analytical and finite element analysis, a model based on relevance vector machine (RVM) is developed to predict SIF of part through crack of a piping component under fatigue loading. RVM is based on probabilistic approach and regression and it is established based on Bayesian formulation of a linear model with an appropriate prior that results in a sparse representation. Model for SIF prediction is developed by using MATLAB software wherein 70% of the data has been used for the development of RVM model and rest of the data is used for validation. The predicted SIF is found to be in good agreement with the corresponding analytical solution, and can be used for damage tolerant analysis of structural components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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