Since the dredging reclaimed land consisting of soft ground is very weak in support, the difficult and complex factors should be considered in the design to calculate accurate bearing capacity of soft ground. Recently, various reinforcement construction methods of soft ground have been designed for dredged landfills, but the stabilities are predicted by calculating conventional Meyerhof (1974) equation for trafficability in soft ground. Conventional equations increase economic costs by underestimating bearing capacity of weak ground in order to ensure constructive safety, so a modified equation has been proposed from the literature. The paper attempts to experiment and compute important factors, such as stitching fiber and seam tensile strength of geotextiles, that are not theoretically considered and can be identified in the field. In addition, The evaluation of the bearing capacity of the modified equation is verified to be stable for trafficability through the plate bearing test performed on site.
Mohd Azrizal, Fauzi;Mohd Fadzil, Arshad;Noorsuhada Md, Nor;Ezliana, Ghazali
Computers and Concrete
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v.30
no.6
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pp.393-407
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2022
Due to the enormous cement content, pozzolanic materials, and the use of different aggregates, sustainable controlled low-strength material (CLSM) has a higher material cost than conventional concrete and sustainable construction issues. However, by selecting appropriate materials and formulations, as well as cement and aggregate content, whitethorn costs can be reduced while having a positive environmental impact. This research explores the desire to optimize plastic properties and 28-day unconfined compressive strength (UCS) of CLSM containing powder content from unprocessed-fly ash (u-FA) and recycled fine aggregate (RFA). The mixtures' input parameters consist of water-to-cementitious material ratio (W/CM), fly ash-to-cementitious materials (FA/CM), and paste volume percentage (PV%), while flowability, bleeding, segregation index, and 28-day UCS were the desired responses. The central composite design (CCD) notion was used to produce twenty CLSM mixes and was experimentally validated using MATLAB by an Artificial Neural Network (ANN). Variance analysis (ANOVA) was used for the determination of statistical models. Results revealed that the plastic properties of CLSM improve with the FA/CM rise when the strength declines for 28 days-with an increase in FA/CM, the diameter of the flowability and bleeding decreased. Meanwhile, the u-FA's rise strengthens the CLSM's segregation resistance and raises its strength over 28 days. Using calcareous powder as a substitute for cement has a detrimental effect on bleeding, and 28-day UCS increases segregation resistance. The response surface method (RSM) can establish high correlations between responses and the constituent materials of sustainable CLSM, and the optimal values of variables can be measured to achieve the desired response properties.
Choi, Sangki;Lee, Woongbae;Kim, Young Mo;Hong, Seok Won;Son, Heejong;Lee, Yunho
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.36
no.2
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pp.59-79
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2022
Conventional wastewater treatment plants (WWTPs) do not fully remove micropollutants. Enhanced treatment of sewage effluents is being considered or implemented in some countries to minimize the discharge of problematic micropollutants from WWTPs. Representative enhanced sewage treatment technologies for micropollutant removal were reviewed, including their current status of research and development. Advanced oxidation processes (AOPs) such as ozonation and UV/H2O2 and adsorption processes using powdered (PAC) and granular activated carbon (GAC) were mainly discussed with focusing on process principles for the micropollutant removal, effect of process operation and water matrix factors, and technical and economic feasibility. Pilot- and full-scale studies have shown that ozonation, PAC, and GAC can achieve significant elimination of various micropollutants at economically feasible costs(0.16-0.29 €/m3). Considering the current status of domestic WWTPs, ozonation and PAC were found to be the most feasible options for the enhanced sewage effluent treatment. Although ozonation and PAC are all mature technologies, a range of technical aspects should be considered for their successful application, such as energy consumption, CO2 emission, byproduct or waste generation, and ease of system construction/operation/maintenance. More feasibility studies considering domestic wastewater characteristics and WWTP conditions are required to apply ozonation or PAC/GAC adsorption process to enhance sewage effluent treatment in Korea.
The rising prices of landfills and the lack of cement production are motivating researchers to be more interested in using wastes to produce concrete mixtures materials. The use of waste materials such as eggshell and matakoline waste not only reduces landfill costs and space, but also reduces the cost of cement production for the concrete mixture. However, recycling waste materials has become critical in order to effectively manage environmental sustainability. The purpose of this paper is to investigate the appropriate properties of self-compacting concrete (SCC) by incorporating waste materials such as crushed ceramics as coarse aggregate and nano egg shell (NES) and nanoclay (NC) as cement replacements. Fresh properties of SCC, such as segregation, flow time and diameter, V-funnel, H2/H1 ratio, and fresh unit weight of concrete mixtures, as well as hardened properties, such as 7, 14, and 28 days compressive strength and 28 and 90 days flexural strength, were measured for this purpose. The presence of NC in the SCC mixture enhanced the compressive strength of the concrete when 5% of NES was added or in the case without the addition of NES compared to the control mixture. The flexural strength enhanced with the incorporation of NC in the SCC increased the flexural strength of the concrete compared to the control mixture, but the incorporation of 5% of NES decreased the flexural strength compared to the mixtures with NC. These results prove the possibility of using crushed ceramics as the coarse aggregate, and NES and NC as substitutes for 5, 7, and 10% of the cement in SCC, because the properties of such SCC in hardened and fresh states are satisfactory.
Lightweight concrete is a superior material due to its light weight and high strength. There however remain significant lacunae in engineering knowledge with regards to shear failure of lightweight fiber reinforced concrete beams. The main aim of the present study is to investigate the optimum usage of steel fibers in lightweight fiber reinforced concrete (LWFRC). Multi-scale finite element model calibrated with experimental results is developed to study the effect of steel fibers on the mechanical properties of LWFRC beams. To decrease the amount of steel fibers, it is preferred to reinforce only the middle section of the LWFRC beams, where the flexural stresses are higher. For numerical simulation, a multi-scale finite element model was developed. The cement matrix was modeled as homogeneous and uniform material and both steel fibers and lightweight coarse aggregates were randomly distributed within the matrix. Considering more realistic assumptions, the bonding between fibers and cement matrix was considered with the Cohesive Zone Model (CZM) and its parameters were determined using the model update method. Furthermore, conformity of Load-Crack Mouth Opening Displacement (CMOD) curves obtained from numerical modeling and experimental test results of notched beams under center-point loading tests were investigated. Validating the finite element model results with experimental tests, the effects of fibers' volume fraction, and the length of the reinforced middle section, on flexural and residual strengths of LWFRC, were studied. Results indicate that using steel fibers in a specified length of the concrete beam with high flexural stresses, and considerable savings can be achieved in using steel fibers. Reducing the length of the reinforced middle section from 50 to 30 cm in specimens containing 10 kg/m3 of steel fibers, resulting in a considerable decrease of the used steel fibers by four times, whereas only a 7% reduction in bearing capacity was observed. Therefore, determining an appropriate length of the reinforced middle section is an essential parameter in reducing fibers, usage leading to more affordable construction costs.
Due to COVID-19, many paradigm shifts in existing manufacturing facilities and the expansion of non-face-to-face services are accelerating worldwide. A representative technology is digital twin technology. Such digital twin technology, which existed only conceptually in the past, has recently become feasible with the construction of a 5G-based network. Accordingly, this paper designed and implemented a part of the USB process to enable digital twins based on OPC UA communication, which is a standard interlocking structure, between real object objects and virtual reality-based USB process in accordance with this paradigm change. By reflecting the physical characteristics of real objects together, it is possible to simulate real-time synchronization of these with real objects. In the future, this can be applied to various industrial fields, and it is expected that it will be possible to reduce costs for decision-making and prevent dangerous accidents.
Muhammad Naqeeb Nawaz;Song-Hun Chong;Muhammad Muneeb Nawaz;Safeer Haider;Waqas Hassan;Jin-Seop Kim
Geomechanics and Engineering
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v.33
no.1
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pp.1-9
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2023
The unconfined compression strength (UCS) of soils is commonly used either before or during the construction of geo-structures. In the pre-design stage, UCS as a mechanical property is obtained through a laboratory test that requires cumbersome procedures and high costs from in-situ sampling and sample preparation. As an alternative way, the empirical model established from limited testing cases is used to economically estimate the UCS. However, many parameters affecting the 1D soil compression response hinder employing the traditional statistical analysis. In this study, gene expression programming (GEP) is adopted to develop a prediction model of UCS with common affecting soil properties. A total of 79 undisturbed soil samples are collected, of which 54 samples are utilized for the generation of a predictive model and 25 samples are used to validate the proposed model. Experimental studies are conducted to measure the unconfined compression strength and basic soil index properties. A performance assessment of the prediction model is carried out using statistical checks including the correlation coefficient (R), the root mean square error (RMSE), the mean absolute error (MAE), the relatively squared error (RSE), and external criteria checks. The prediction model has achieved excellent accuracy with values of R, RMSE, MAE, and RSE of 0.98, 10.01, 7.94, and 0.03, respectively for the training data and 0.92, 19.82, 14.56, and 0.15, respectively for the testing data. From the sensitivity analysis and parametric study, the liquid limit and fine content are found to be the most sensitive parameters whereas the sand content is the least critical parameter.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.529-531
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2022
According to the 2021 Mobile Augmented Reality Market Report by Korea Innovation Foundation, the augmented reality market has been growing recently due to the growth of the mobile augmented reality market along with the development of smartphones. In order to provide augmented reality services to mobile users, it is necessary to create native apps for each device. However, there are problems such as maintenance costs for multi-platform and low accessibility due to app download. Recently, the construction of augmented reality system in a web-based environment by using the WebXR Device API is in progress, but it is judged that the system using the WebXR Device API is still in the research stage. In this paper, a responsive multi-platform environment was built using the WebXR Device API, Three JS, and React, and a function to provide augmented reality service to mobile and web users was implemented. As a result of the experiment, it was confirmed that the interlocking of augmented reality was successfully implemented in a responsive web environment, and look forward to the augmented reality service operating on the web in the future.
In this study, the performance of the support modular system, as substructure of the proposed sustainable-perpetual modular road system to reduce road construction time and maintenance costs was evaluated. A modular road system consisting of 4 support modular cross-beams with a lower curved surface was constructed on the test-bed. Six load cells and eight LVDTs were installed in the center part of two cross-beam support modular systems. Two loads, 50kN and 100kN, were applied to 15 points on the pavement slab to measure the load and displacement occurring in the modular road system. The measured displacements were less than 1 mm, so it is considered that there was no problem in the stability of the actual road. When comparing the two applied loads and the measured loads in the field test, it was considered that the load transmitted to the ground under the support modular system is very small. It is considered that the modular road system with the support modular system is applicable to the actual road site.
Bulk trailers, used for the transportation of powdered materials, such as cement and fly ash, are crucial in the construction industry. The speedy exhaustion of powdered materials stored in the tank of bulk trailers is relevant to improving transportation efficiency and reducing transportation costs. The exhaust time can be reduced by developing an automatic control system to replace the manual exhaust operation. The instantaneous or accumulated exhausts of powdered materials must be measured for automatic control of the bulk trailer exhaust system. Accordingly, we previously proposed a recurrent neural network (RNN) model that estimated the instantaneous exhaust based on low-cost pressure sensor signals without an expensive flowmeter for powders. Although our previous study utilized only an RNN model, models such as multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN) are also widely utilized for time-series estimation. This study compares the performance of three neural network models (MLP, CNN, and RNN) in estimating instantaneous and accumulated exhausts. In terms of the instantaneous exhaust estimation, the difference in the performance of neural network models was insignificant (that is, 8.64, 8.62, and 8.56% for the MLP, CNN, and RNN, respectively, in terms of the normalized root mean squared error). However, in the case of the accumulated exhaust, the performance was excellent in the order of CNN (1.67%), MLP (2.03%), and RNN (2.20%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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