To predict the damage of Reinforced Concrete (RC) structures from mass explosion, Pressure-Impulse (P-I) curves representing the relationship between peak pressure and impulse based on damage criteria are essential. There are P-I curves developed by the U.S. DoD without detailed explanation regarding validation. In this study, full scale explosion tests were conducted measuring response of RC slab to modify and validate pre-existing P-I curves. Four same RC slabs were prepared, and placed at different distances, which are fixed to steel frame with concrete base. Scaled distances were selected to show different failure types using P-I curve based on Single Degree Of Freedom (SDOF) model. It was found that SDOF model can be used to evaluate and identify one-way RC slab damage with difference damage criteria.
최근 수소자동차 보급의 확대로 수소충전소의 설치가 점차 확대될 예정이다. 본 연구에서는 수소충전소의 최악의 상황을 가정한 시나리오를 기반으로 피해규모를 예측하고 보다 안전한 설계형태를 제안하고자 한다. 피해규모 예측 방법은 전산유체역학(CFD)을 이용한 Flacs solver를 사용하였으며 이전 연구자의 실험 결과와 비교하여 정확성을 검증하였다. 피해규모 예측은 수소누출과 폭발에 대해서 실시하였으며, 예측 대상은 실측치를 기반으로 한 KR model로 하였다. 그리고 비교검토 모델로는 천정이 없는 형태인 Roofless model을 선정하였다. 두 모델에 대하여 분석한 결과 KR model에서는 내부가 60 vol% 이상까지 수소가스가 누적·체류되는 현상을 확인 할 수 있었던 반면, Roofless model의 경우에는 누출 후 벽면을 타고 충전소 외부로 방출·확산되는 현상을 확인 할 수 있었다. 결론적으로 국내에 표준모델로 보급·확산되고 있는 수소충전소 모델보다는 천정이 없는 수소 충전소 형태가 안전상 유리한 것으로 검토되었다.
To improve the reliability of seismic hazard assessment of historic earthquake, shaking table test of a 1/2 scale model of wood house with tiled roof was performed. Scaled model was constructed through rigorous verification process to have quantitative relationship between the intensity of earthquake and damage state. The completed model was mounted on a shaking table and subjected to the dynamic tests. Two kinds of tests were performed: exploratory test and fragility test. The exploratory test was done with low intensity shaking. In the fragility test, the behavior of the model was carefully monitored while increasing the shaking intensity. The construction details of the model are provided and test procedures are reported. Finally important test results are presented and their implications are discussed.
To improve the reliability of seismic hazard assessment of historic earthquake, shaking table test of a 1/2 scale model of wood house with thatched roof was peformed. Scaled model was constructed through rigorous verification process to have quantitative relationship between the intensity of earthquake and damage state. The completed model was mounted on a shaking table and subjected to the dynamic tests. Two kinds of tests were performed: exploratory test and fragility test. The exploratory test was done with low intensity shaking. In the fragility test, the behavior of the model was carefully monitored while increasing the shaking intensity. The construction details of the model are provided and test procedures are reported. Finally important test results are presented and their implications are discussed.
The 2011 off the Pacific coast of Tohoku Earthquake brought serious damage around the Tohoku district in Japan, and much human life and fortune were lost. Bridges were damaged by this earthquake. It was the most serious damage that the superstructures of bridges were flowed out by tsunami. Earthquakes of the same scale are predicted in other areas of Japan. It is necessary to take measures for bridges near coast. In order to understand the tsunami force acting on the bridge, hydraulic model experiments was conducted. In addition, this paper focused on fairing that is effective in wind resistant stability. Installing fairing to bridges has been verified by experiments whether it is possible to reduce the force of tsunami.
This paper proposes the use of transmissibility functions combined with a machine learning algorithm, Artificial Neural Networks (ANNs), to assess damage in a truss bridge. A new approach method, which makes use of the input parameters calculated from the transmissibility function, is proposed. The network not only can predict the existence of damage, but also can classify the damage types and identity the location of the damage. Sensors are installed in the truss joints in order to measure the bridge vibration responses under train and ambient excitations. A finite element (FE) model is constructed for the bridge and updated using FE software and experimental data. Both single damage and multiple damage cases are simulated in the bridge model with different scenarios. In each scenario, the vibration responses at the considered nodes are recorded and then used to calculate the transmissibility functions. The transmissibility damage indicators are calculated and stored as ANNs inputs. The outputs of the ANNs are the damage type, location and severity. Two machine learning algorithms are used; one for classifying the type and location of damage, whereas the other for finding the severity of damage. The measurements of the Nam O bridge, a truss railway bridge in Vietnam, is used to illustrate the method. The proposed method not only can distinguish the damage type, but also it can accurately identify damage level.
Forest fires in Korea usually start in the fall and occur every year until spring. Most wildfires are human resources that combine topographical characteristics and carelessness, and failure to respond in the initial stage and lack of cleanup are spreading to large-scale wildfires. In order to prevent these wildfires, active cooperation from the public is essential. As can be seen from recent wildfires, the attention of the public is needed above all else because large-scale wildfires in Korea are occurring due to the people's negligence. If a wildfire spreads and becomes large, it causes damage to life and property, and the damage is irreversible. In this study, various methods were used to prevent forest fires and improve initial suppression ability. In order to minimize damage, the model analyzed by the 119 Special Rescue Team in Gangwon, Chungcheong and nearby forest fires was analyzed on the combustion progress and wind direction by time period. The propagation speed by the wind direction was simulated. Until now, most of the wildfires have been extinguished by firefighting, but I hope that the Forest Service will take the lead and maintain coordination with related organizations.
Since climate change increases the risk of extreme rainfall events, concerns on flood management have also increased. In order to rapidly recover from flood damages and prevent secondary damages, fast collection and treatment of flood debris are necessary. Therefore, a quick and precise estimation of flood debris generation is a crucial procedure in disaster management. Despite the importance of debris estimation, methodologies have not been well established. Given the intrinsic heterogeneity of flood debris from local conditions, a regional-scale model can increase the accuracy of the estimation. The objectives of this study are 1) to identify significant damage variables to predict the flood debris generation, 2) to ascertain the difference in the coefficients, and 3) to evaluate the accuracy of the debris estimation model. The scope of this work is flood events in Ulsan city region during 2008-2016. According to the correlation test and multicollinearity test, the number of damaged buildings, area of damaged cropland, and length of damaged roads were derived as significant parameters. Key parameters seems to be strongly dependent on regional conditions and not only selected parameters but also coefficients in this study were different from those in previous studies. The debris estimation in this study has better accuracy than previous models in nationwide scale. It can be said that the development of a regional-scale flood debris estimation model will enhance the accuracy of the prediction.
This study evaluates the effectiveness of a newly developed retrofitting scheme for masonry-infilled non-ductile RC frames experimentally and by numerical simulation. The technique focuses on modifying the load path and yield mechanism of the infilled frame to enhance the ductility. A vertical gap between the column and the infill panel was strategically introduced so that no shear force is directly transferred to the column. Steel brackets and small vertical steel members were then provided to transfer the interactive forces between the RC frame and the masonry panel. Wire meshes and high-strength mortar were provided in areas with high stress concentration and in the panel to further reduce damage. Cyclic load tests on a large-scale specimen of a single-bay, single-story, masonry-infilled RC frame were carried out. Based on those tests, the retrofitting scheme provided significant improvement, especially in terms of ductility enhancement. All retrofitted specimens clearly exhibited much better performances than those stipulated in building standards for masonry-infilled structures. A macro-scale computer model based on a diagonal-strut concept was also developed for predicting the global behavior of the retrofitted masonry-infilled frames. This proposed model was effectively used to evaluate the global responses of the test specimens with acceptable accuracy, especially in terms of strength, stiffness and damage condition.
Floor acceleration plays a major role in the seismic design of nonstructural components and equipment supported by structures. Large floor acceleration may cause structural damage to or even collapse of buildings. For precision instruments in high-tech factories, even small floor accelerations can cause considerable damage in this study. Six P-wave parameters, namely the peak measurement of acceleration, peak measurement of velocity, peak measurement of displacement, effective predominant period, integral of squared velocity, and cumulative absolute velocity, were estimated from the first 3 s of a vertical ground acceleration time history. Subsequently, a new predictive algorithm was developed, which utilizes the aforementioned parameters with the floor height and fundamental period of the structure as the new inputs of a support vector regression model. Representative earthquakes, which were recorded by the Structure Strong Earthquake Monitoring System of the Central Weather Bureau in Taiwan from 1992 to 2016, were used to construct the support vector regression model for predicting the peak floor acceleration (PFA) of each floor. The results indicated that the accuracy of the predicted PFA, which was defined as a PFA within a one-level difference from the measured PFA on Taiwan's seismic intensity scale, was 96.96%. The proposed system can be integrated into the existing earthquake early warning system to provide complete protection to life and the economy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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