International Journal of Concrete Structures and Materials
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제7권3호
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pp.175-182
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2013
A damage-based approach for the performance-based seismic assessment of reinforced concrete frame structures is proposed. A new methodology for structural damage assessment is developed that utilizes response information at the material level in each section fiber. The concept of the damage evolution is analyzed at the section level and the computed damage is calibrated with observed experimental data. The material level damage parameter is combined at the element, story and structural level through the use of weighting factors. The damage model is used to compare the performance of two typical 12-story frames that have been designed for different seismic requirements. A series of nonlinear time history analyses is carried out to extract demand measures which are then expressed as damage indices using the proposed model. A probabilistic approach is finally used to quantify the expected seismic performance of the building.
Orbanich, Claudio J.;Ortega, Nestor F.;Robles, Sandra I.;Rosales, Marta B.
Structural Engineering and Mechanics
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제72권5호
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pp.585-595
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2019
Foundations are a vital part of structures. Over time, the foundations can deteriorate due to unforeseen overloads and/or settlements, resulting in the appearance of cracks in the concrete. These cracks produce changes in the static and dynamic behavior of the affected foundation, which alter its load carrying capacity. In this work, non-destructive techniques of relative simplicity of application are presented for the detection, location, and quantification of damage, using numerical models, solved with the finite element method and Power Series. For this, two types of parameters are used: static (displacement and elastic curvature) and dynamics (natural frequencies). In the static analysis, the damage detection is done by means of a finite elements model representing a beam supported on an elastic foundation with a discrete crack that varies in length and location. With regard to dynamic analysis, the governing equations of the model are presented and a method based on Power Series is used to obtain the solution for a data set, which could be the Winkler coefficient, the location of the crack or the frequency. In order to validate the proposed methodologies, these techniques are applied to data obtained from laboratory tests.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) that is based on a genetically optimized multilayer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms (GAs). The proposed SOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized SOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace and chaotic time series), A comparative analysis reveals that the proposed SOFPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literatures.
A MOM-based algorithm (MOMA) has been developed for moving force identification from dynamic responses of bridge in the companion paper. This paper further evaluates and investigates the properties of the developed MOMA by experiment in laboratory. A simply supported bridge model and a few vehicle models were designed and constructed in laboratory. A series of experiments have then been conducted for moving force identification. The bending moment and acceleration responses at several measurement stations of the bridge model are simultaneously measured when the model vehicle moves across the bridge deck at different speeds. In order to compare with the existing time domain method (TDM), the best method for moving force identification to date, a carefully comparative study scheme was planned and conducted, which includes considering the effect of a few main parameters, such as basis function terms, mode number involved in the identification calculation, measurement stations, executive CPU time, Nyquist fraction of digital filter, and two different solutions to the ill-posed system equation of moving force identification. It was observed that the MOMA has many good properties same as the TDM, but its CPU execution time is just less than one tenth of the TDM, which indicates an achievement in which the MOMA can be used directly for real-time analysis of moving force identification in field.
This paper reviews the categories and properties of risk measures, analyzes the classes and structural equations of volatility forecasting models, and presents the practical methodologies and their expansion methods of estimating and forecasting the volatilities of exchange rates using Excel spreadsheet modeling. We apply the GARCH(1,1) model to the Korean won(KRW) denominated daily and monthly exchange rates of USD, JPY, EUR, GBP, CAD and CNY during the periods from January 4, 1998 to December 31, 2009, make the estimates of long-run variances in the returns of exchange rate calculated as the step-by-step change rate, and test the adequacy of estimated GARCH(1,1) model using the Box-Pierce-Ljung statistics Q and chi-square test-statistics. We demonstrate the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the monthly series except the semi-variance GARCH(1,1) applied to KRW/JPY100 rate. But we reject the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the daily series because of the very high Box-Pierce-Ljung statistics in the respective time lags resulting to the self-autocorrelation. In conclusion, the GARCH(1,1) model provides for the easy and helpful tools to forecast the exchange rate volatilities and may become the powerful methodology to overcome the application difficulties with the spreadsheet modeling.
This paper proposes a new algorithm for estimating ARMA model parameters. In estimating ARMA model parameters, several methods such as generalized least square method, instrumental variable method have been developed. Among these methods, the utilization of a bootstrap type algorithm is known as one of the effective approach for the estimation, but there are cases that it does not converge. Hence, in this paper, making use of a cross correlation function and utilizing the relation of structural a priori knowledge, a new bootstrap algorithm is developed. By introducing theoretical relations, it became possible to remove terms, which is liable to include much noise. Therefore, this leads to robust parameter estimation. It is shown by numerical examples that using this algorithm, all simulation cases converge while only half cases succeeded with the previous one. As for the calculation time, judging from the fact that we got converged solutions, our proposed method is said to be superior as a whole.
Long term structural health monitoring has gained wide attention among civil engineers in recent years due to the scale and severity of infrastructure deterioration. Establishing effective damage indicators and proposing enhanced monitoring methods are of great interests to the engineering practices. In the case of bridge health monitoring, long term structural vibration measurement has been acknowledged to be quite useful and utilized in the planning of maintenance works. Previous researches are majorly concentrated on linear time series models for the measurement, whereas nonlinear dependences among the measurement are not carefully considered. In this paper, a new bridge health monitoring method is proposed based on the use of long term vibration measurement. A combination of the fundamental ARMA model and copula theory is investigated for the first time in detecting bridge structural damages. The concept is applied to a real engineering practice in Japan. The efficiency and accuracy of the copula based damage indicator is analyzed and compared in different window sizes. The performance of the copula based indicator is discussed based on the damage detection rate between the intact structural condition and the damaged structural condition.
Interaction between closely-spaced buildings subject to earthquake induced strong ground motions, termed in the literature as "seismic pounding", occurs commonly during major seismic events in contemporary congested urban environments. Seismic pounding is not taken into account by current codes of practice and is rarely considered in practice at the design stage of new buildings constructed "in contact" with existing ones. Thus far, limited research work has been devoted to quantify the influence of slab-to-slab pounding on the inelastic seismic demands at critical locations of structural members in adjacent structures that are not aligned in series. In this respect, this paper considers a typical case study of a "new" reinforced concrete (R/C) EC8-compliant, torsionally sensitive, 7-story corner building constructed within a block, in bi-lateral contact with two existing R/C 5-story structures with same height floors. A non-linear local plasticity numerical model is developed and a series of non-linear time-history analyses is undertaken considering the corner building "in isolation" from the existing ones (no-pounding case), and in combination with the existing ones (pounding case). Numerical results are reported in terms of averages of ratios of peak inelastic rotation demands at all structural elements (beams, columns, shear walls) at each storey. It is shown that seismic pounding reduces on average the inelastic demands of the structural members at the lower floors of the 7-story building. However, the discrepancy in structural response of the entire block due to torsion-induced, bi-directionally seismic pounding is substantial as a result of the complex nonlinear dynamics of the coupled building block system.
This paper examines the time series dynamics of spot and forward exchange rates and Eurocurrency deposit rates for four bilateral relationships vis a vis the U.S. dollar using daily data. The equilibrium implied by covered interest parity provides a theoretical foundation from which to estimate and analyze the dynamic properties of each system of exchange rates and interest rates. The structural statistical model is identified by relying on the implied cointegration vectors and long-run neutrality restrictions.
The applications of smartphones or other portable smart devices have dramatically changed people's lifestyle. Researchers have been investigating useage of smartphones for structural health monitoring, earthquake monitoring, vibration measurement and human posture recognition. Their results indicate a great potential of smartphones for measuring pedestrian-induced loads like walking, jumping and bouncing. Smartphone can catch the device's motion trail, which provides with a new method for pedestrain load measurement. Therefore, this study carried out a series of experiments to verify the application of the smartphone for measuring human-induced load. Shaking table tests were first conducted in order to compare the smartphones' measurements with the real input signals in both time and frequency domains. It is found that selected smartphones have a satisfied accuracy when measuring harmonic signals of low frequencies. Then, motion capture technology in conjunction with force plates were adopted in the second-stage experiment. The smartphone is used to record the acceleration of center-of-mass of a person. The human-induced loads are then reconstructed by a biomechanical model. Experimental results demonstrate that the loads measured by smartphone are good for bouncing and jumping, and reasonable for walking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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