Micromechanical facture models can be used to predict ductile fracture in steel structures. In order to calibrate the parameters in the micromechanical models for the largely used Q345 steel in China, uniaxial tensile tests, smooth notched tensile tests, cyclic notched bar tests, scanning electron microscope tests and finite element analyses were conducted in this paper. The test specimens were made from base metal, deposit metal and heat affected zone of Q345 steel to investigate crack initiation in welded steel connections. The calibrated parameters for the three different locations of Q345 steel were compared with that of the other seven varieties of structural steels. It indicates that the toughness index parameters in the stress modified critical strain (SMCS) model and the void growth model (VGM) are connected with ductility of the material but have no correlation with the yield strength, ultimate strength or the ratio of ultimate strength to yield strength. While the damage degraded parameters in the degraded significant plastic strain (DSPS) model and the cyclic void growth model (CVGM) and the characteristic length parameter are irrelevant with any properties of the material. The results of this paper can be applied to predict ductile fracture in welded steel connections.
하이브리드 구조실험에서는 구조물을 여러 개의 부분구조물로 나누어서 실험과 해석을 하고 이의 결과를 합쳐서 전체적인 구조물의 거동을 파악한다. 이러한 방법은 진동대 실험과 비교하여 구조물의 크기제한의 영향을 받지 않는 유사동적 실험에 효과적이다. 하이브리드 구조실험과정에서 발생된 데이터와 관련 정보를 저장하고 검색할 수 있는 컴퓨터시스템을 만들기 위해서는 하이브리드 구조실험과 관련된 정보를 체계화시켜서 구성하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문은 하이브리드 구조실험에 관련된 정보를 표현하는 데이터 모델을 제시하고 있는데, 이 데이터 모델은 포괄적인 구조실험 정보를 표현하는 데이터 모델의 하나인 리하이 모델에서 하이브리드 실험부분을 개선한 것이다. 하이브리드 구조실험에서의 부분구조물들을 표현하기 위하여 실험모델 클래스와 해석모델 클래스를 정의하였고, 이러한 클래스들의 정보교환을 조정하는 클래스를 정의하였으며, 제한된 범위의 시스템을 구현하여 객체들 간의 연결 상태를 파악할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 기술한 데이터 모델은 구조실험자와 연구자들이 사용할 수 있는 하이브리드 구조실험 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템을 개발하는데 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
The purpose of this study is to practical use with increase safety, usablility and economical. In this study, the property of fatigue behavior was tested by comparing reinforced concrete and steel fiber reinforced concrete. The basic test, the static test and fatigue test were used as the research methods. Basic on the test, the material compressive strength test and split tensile strength test ware conducted 7 days and 28 days after the concrete was poured. In the static test, there ware four types of experimental variables of the steel fiber mixing ratio : 0.00%, 0.75%, 1.00%, and 1.25%. The ultimate load initial diagonal tension crack, and initial load of flexural cracking were all observed by static test. A methodology for the probabilistic assement of steel fiber reinforced concrete(SFRC) which takes into account material variability, confinement model uncertainty and the uncertainty in local and globa failure criteria is applied for the derivation of vulnerability curves for the serviceability and ultimate limit states, the reliability of SFRC using the proposed practical linear limit state model is evaluated by using the AFOSM(Advanced First Order Second Moment) method and MCS(monte-Calrosimulation) method.
This study proposes an improved AR-model based structural joint integrity monitoring method and a new damage sensitive feature using RMS values of impulse responses. The proposed methods were applied for joint integrity monitoring of a model scale 2-bay and 4-story steel frame structure and it was found that the AR coefficients could be more consistently estimated by adopting the band-pass filter and cross-correlation function to the raw acceleration signals and the joint damages could be successfully monitored by the proposed methods.
Determining the hysteretic energy demand and dissipation capacity and level of damage of the structure to a predefined earthquake ground motion is a highly non-linear problem and is one of the questions involved in predicting the structure's response for low-performance levels (life safe, near collapse, collapse) in performance-based earthquake resistant design. Neural Network (NN) analysis offers an alternative approach for investigation of non-linear relationships in engineering problems. The results of NN yield a more realistic and accurate prediction. A NN model can help the engineer to predict the seismic performance of the structure and to design the structural elements, even when there is not adequate information at the early stages of the design process. The principal aim of this study is to develop and test multi-layered feedforward NNs trained with the back-propagation algorithm to model the non-linear relationship between the structural and ground motion parameters and the hysteretic energy demand in steel moment resisting frames. The approach adapted in this study was shown to be capable of providing accurate estimates of hysteretic energy demand by using the six design parameters.
Due to the low strength and high compressibility characteristics, the loess deposits tunnels are prone to large deformations and collapse. An accurate stability evaluation for loess deposits is of considerable significance in deformation control and safety work during tunnel construction. 37 groups of representative data based on real loess deposits cases were adopted to establish the stability evaluation model for the tunnel project in Yan'an, China. Physical and mechanical indices, including water content, cohesion, internal friction angle, elastic modulus, and poisson ratio are selected as index system on the stability level of loess. The data set is randomly divided into 80% as the training set and 20% as the test set. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to convert the five index system to three linearly independent principal components X1, X2 and X3. Then, the principal components were used as input vectors for probabilistic neural network (PNN) to map the nonlinear relationship between the index system and stability level of loess. Furthermore, Leave-One-Out cross validation was applied for the training set to find the suitable smoothing factor. At last, the established model with the target smoothing factor 0.04 was applied for the test set, and a 100% prediction accuracy rate was obtained. This intelligent classification method for loess deposits can be easily conducted, which has wide potential applications in evaluating loess deposits.
Purpose: This study was designed to develop and test a structural model for children's adaptation in divorced families. The hypothetical model was constructed based on the Family Resilience Model by McCubbin and McCubbin. Methods: Data were collected using self-report questionnaires from 219 children (3-6th grade) in divorced families. The children attended one of 22 community agencies, 8 after-school programs, 3 elementary schools in three cities in South Korea. The collected data were analyzed using LISREL program to test the hypothetical model. Results: The modified model was constructed by deleting four paths in accordance with the statistical and theoretical criteria. Compared to the hypothetical model, the revised one had a better fit to the data. Self-esteem, and beliefs about parental divorce had direct effects, and family communication and internal control had indirect effects on children's adaptation in divorced families. These variables explained 56% of the variance in children's adaptation. Conclusion: The modified model was supported by empirical data. This model could be applied to family nursing interventions with divorced families or any other suffering family transition. When working with children experiencing parental divorce, it is important for nurses to enhance children's self-esteem, family communication and to decrease children's negative beliefs about parental divorce to help in their adaptation.
The use of composite materials to strengthen reinforced concrete (RC) structures against blast terror has great interests from engineering experts in structural retrofitting. The composite materials used in this study are rigid polyurethane foam (RPF) and aluminum foam (ALF). The aim of this study is to use the RPF and the ALF to strengthen the RC panels under blast load. The RC panel is considered to study the RPF and the ALF as structural retrofitting. Field blast test is conducted. The finite element analysis (FEA) is also used to model the RC panel under shock wave. The RC panel performance is studied based on detonating different TNT explosive charges. There is a good agreement between the results obtained by both the field blast test and the proposed numerical model. The composite materials improve the RC panel performance under the blast wave propagation.
This study presents the structural analysis of car a seat frame by the finite element method. The load-deformation characteristics of seat frame are simulated according to the test requirements by FMVSS. Three dimensional modeling technique is applied to the components of the seat frame. The shell, solid , gap and rigid elements are employed to model the car seat frame assembly. Numerical results show that the recliner and kunckle plate are identified as the possible weak part of frame, and the results are well consistent with the experimental static load test. The current analysis model can provide useful informations to design a new car seat and can reduce the overall design cost and time.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권4호
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pp.502-508
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2009
To obtain high power, diesel engines continuously increase combustion pressure and mean effective pressure each cylinder, and the excitation sources and noisy sources are increased, too. Moreover, to reduce the costs, shipyards make hull structures weaker than before. As above reasons, it is more difficult to control the vibration phenomenon nowadays. In this study, it was investigated why diesel generator sets reached the vibration allowable limits during the FAT and heavy vibration phenomenon of diesel generator sets using ODS test during onboard tests. Also, it is found out the stiffness of deck and common bed using the test result of their structural impedance. To find out the vibratory characteristics of diesel generator sets, model tests were carried out. From the sensitivity analysis after above tests, it was selected points to be reinforced and studied troubleshooting to solve heavy vibration phenomenon of diesel generator sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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