Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.3
s.49
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pp.77-84
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2006
Unlike homogeneous material structure, the behavior of masonry structure is not perfectly elastic even in the range of small deformations because it is a non-homogeneous and anisotropic composite structural material, consisting of masonry units, mortar, and grout. This paper proposes a simplified way of investigating the evolution of the deformation and damage of the structure subjected to a series of successive ground motions with varying shaking. Especially, the most simple but useful algorithm of Fast Fourier Transformation (FFT) has been adopted to investigate the evolution of the deformation and damage of the structure tested on the shaking table. Moreover, the development of a hi-linear curve for an equivalent SDOF system which is obtained by exploiting the frequency and stiffness relationship was discussed. Finally, some important findings related to inelastic properties of the URM are summarized.
The specific characteristics of near-field earthquake records can lead to different dynamic responses of bridges compared to far-field records. However, the effect of near-field strong ground motion has often been neglected in the seismic performance assessment of the bridges. Furthermore, damage to horizontally curved multi-frame RC box-girder bridges in the past earthquakes has intensified the potential of seismic vulnerability of these structures due to their distinctive dynamic behavior. Based on the nonlinear time history analyses in OpenSEES, this article, assesses the effects of near-field versus far-field earthquakes on the seismic performance of horizontally curved multi-frame RC box-girder bridges by accounting the vertical component of the earthquake records. Analytical seismic fragility curves have been derived thru considering uncertainties in the earthquake records, material and geometric properties of bridges. The findings indicate that near-field effects reasonably increase the seismic vulnerability in this bridge sub-class. The results pave the way for future regional risk assessments regarding the importance of either including or excluding near-field effects on the seismic performance of horizontally curved bridges.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.13
no.2
s.54
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pp.231-242
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2009
The baseline distribution of a structure represents the statistical distribution of dynamic response feature from the healthy state of the structure. Generally, damage-sensitive dynamic response feature of a structure manifest themselves near the tail of a baseline statistical distribution. In this regard, some researchers have paid attention to extreme value distribution for modeling the tail of a baseline distribution. However, few researches have been conducted to theoretically understand the extreme value distribution from a perspective of statistical damage assessment. This study investigates the asymptotic convergence of domain of attraction in extreme value distribution through parameter estimation, which is needed for reliable statistical damage assessment. In particular, the asymptotic convergence of a domain of attraction is quantified with respect to the sample size out of which each extreme value is extracted. The effect of the sample size on false positive alarms in statistical damage assessment is quantitatively investigated as well. The validity of the proposed method is demonstrated through numerically simulated acceleration data on a two span continuous truss bridge.
Based on the numerical investigations using steel bridge pier subjected to strong seismic excitations a new approach to seismic damage assessment for steel structures and their members has been proposed in conjunction with the suggested definition of failure state. The relevant failure form of the steel pier is evaluated. It is revealed that when a seismic load has a short period, the failure of global buckling beyond the allowable displacement is more dominant than that by that of the local buckling caused by the accumulation of plastic strain. When a seismic load is not beyond this certain part, but repeats within the range of where a plastic deformation occurs, the plastic strain is accumulated on the partial element of bottom edge of steel pier and the failure occurs by the local buckling from the accumulated plastic local strain.
A reliability analysis of the fatigue failure of highway steel bridges was performed by applying the Miner's fatigue damage rule for the fatigue design truck proposed for the LRFD code and for the current DB 24 truck. The limit state function for fatigue failure is expressed as a function of various random variables that affect fatigue damage. Among these variables, the statistical parameters for the equivalent moment, the impact factor, and the loadometer were obtained by analyzing recently measured domestic traffic data, and the parameters for the fatigue strength, the girder distribution factor, and the headway factor were obtained from the measured data reported in literature. Based on the reliability analysis, the fatigue truck model for the LRFD code was proposed. After applying the proposed fatigue truck to the LRFD code, 16 composite plate and box girder bridges were designed based on the LRFD method, and the LRFD design results for the fatigue limit state were compared with those by the current KHBDC.
Kim, Sang-Hoon;Kim, Doo-Kie;Seo, Hyeong-Yeol;Kim, Jong-In
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.8
no.1
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pp.203-210
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2004
The fragility curves of seismic retrofitted bridges by steel jacketing at bridge columns and restrainers at expansion joints after the 1994 Northridge earthquake are developed. Fragility curves are represented by lognormal distribution functions with two parameters (median and log-standard deviation) and developed as a function of peak ground acceleration(PGA). Two parameters in the lognormal distribution are estimated by the maximum likelihood method. The sixty ground acceleration time histories for Los Angeles area developed for FEMA SAC project are used for the dynamic analysis of bridges. The comparison of fragility curves of the bridges before and after column retrofit demonstrates that the improvement of the bridges with steel jacketing on the seismic performance is excellent for the damage states defined in this study. The comparison of fragility curves of the bridges before and after the installation of restrainers at expansion joints also shows the improvement in the seismic performance of restrained bridges for the severe damage state.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.11
no.2
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pp.134-144
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2007
In this study, a smart sensor unit is developed by using the smart sensor technology that is being rapidly developed in recent years for structural health monitoring system, and its performance is evaluated through various experiments, and also, damage detection experiment is performed on a model structure. This paper as the first half of this study contains the development and performance evaluation of the smart sensor. In the latter half of this study, structure damage detection experiment is performed for the application of verified smart sensor unit into structural health monitoring, and it is compared with a wire measurement system. The smart sensor is developed by using high-power wireless modem, MEMS Sensor and AVR microcontroller, and an embedded program is also developed for the control and operation of the sensor unit. To verify the performance of the smart sensor, many experiments are performed for sensitivity and resolution analysis tests, data acquisition by using cantilever beam and shaker, and on-site application using actual bridge. As a result, the smart sensor proves to be satisfactory in its performance.
The noise and vibration generated by the subway rolling stocks operated along the Seoul Subway Line No.1, 2, 3, and 4 lead to a controversy of pollution problem especially in residential areas. However, there is no data or guide to define the damage or provide adequate protection against such pollutions. The field measurements were made to characterize the noise attenuation due to distance, noise level distribution around the subway track of the aboveground and underground parts of each Line. The assessment criteria and methods are considered in addition to the practical available noise control methods. The noise level measured at Line No. 1 and 3 are less than 60 dB(A) with no pollution problem. Only a part of the aboveground section of Line No.2 and 4 indicates severe noise pollution. The effective boundary of these areas exposed to 70dB (A) noise are within 50m from the track centerline of No.2 line and 25m of No.4 line. The residents file a strong complaints whenever the noise level exceeds the 80dB (A) , and an occasional complaints between 70 to 80 dB(A). The distribution of high level noise of 80 dB(A) occurs within 25m from the track centerline of the overbridge, 12.5m of the short steel bridge, and about loom of the long steel bridge such as Dangsan Bridge. The intermediate noise level of 70 to 80 dB(A) is recorded within 50m from the overbridge, U-type retaining structure, and short steel structure, and 280m from the long steel bridge. The results presented in this paper can be used to understand the characteristics of the noise pollution along the Seoul Subway now In operation, and used as a guide to improve the existing noise pollution problems.
Seismic risk assessment of railway bridges is an important issue for a transportation network, because loss of functionality of railway bridges could result in severe disruption of the railway line, as no redundant routing systems generally exist. Although many studies have been conducted by numerous researchers regarding fragility analyses of bridge structure, little or no studies have been done for fragility analyses of a class of bridge structures considering their geometric variability. This study performs a fragility analysis for Track-on Steel-Plate-Girder (TOSPG) railway bridges in Korea considering their span variability. Seismic fragility curves are developed for a series of bridges with different spans varying from 2 to 15. At last, the fragility curves for the whole TOSPG bridges in Korea are also developed using the total probability theorem. This study is expected to effectively contribute to the seismic risk assessment of railway lines, where a number of bridges are present.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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