Inverse coefficient identification problems associated with the fourth-order Sturm-Liouville operator in the steady state Euler-Bernoulli beam equation are investigated. Unlike previous studies in which spectral data are used as additional information, in this paper only boundary information is used, hence non-destructive tests can be employed in practical applications.
Indentation and small punch tests are very powerful methods to monitor the materials reliability since they are very simple, easy and almost non-destructive. First, recently-developed continuous indentation test can provide the more material properties such as hardness, elastic modulus, yield strength, work-hardening exponent, etc., than the conventional hardness test. In our study, the true stress-strain curve was derived from the indentation load-depth curve for spherical indentation. In detail, the strain was able to be obtained from plastic depth/contact radius ratio, and the flow stress was from mean contact pressure through the analysis of elastic-plastic indentation stress field. Secondly, the small punch test was studied to evaluate the fracture toughness and defomation properties such as elastic modulus and yield strength. Like the indentation test, this test can be applied without severe damage of the target structure.
The comprehension and structural modeling of masonry constructions is fundamental to safeguard the integrity of built cultural assets and intervene through adequate actions, especially in earthquake-prone regions. Despite the availability of several modeling strategies and modern computing power, modeling masonry remains a great challenge because of still demanding computational efforts, constraints in performing destructive or semi-destructive in-situ tests, and material uncertainties. This paper investigates the shear behavior of masonry walls by applying a plane-stress FE continuum model with the Modified Masonry-like Material (MMLM). Epistemic uncertainty affecting input parameters of the MMLM is considered in a probabilistic framework. After appointing a suitable probability density function to input quantities according to prior engineering knowledge, uncertainties are propagated to outputs relying on gPCE-based surrogate models to considerably speed up the forward problem-solving. The sensitivity of the response to input parameters is evaluated through the computation of Sobol' indices pointing out the parameters more worthy to be further investigated, when dealing with the seismic assessment of masonry buildings. Finally, masonry mechanical properties are calibrated in a probabilistic setting with the Bayesian approach to the inverse problem based on the available measurements obtained from the experimental load-displacement curves provided by shear compression in-situ tests.
Erdal, Hamit;Erdal, Mursel;Simsek, Osman;Erdal, Halil Ibrahim
Computers and Concrete
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제21권4호
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pp.407-417
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2018
Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.
Steel bolts are used in the construction industry for a large variety of applications that range from fixing permanent installations to temporary fixtures. In the past much research has been focused on developing destructive testing techniques to estimate their pull-out load carrying capacity with very little attention to develop non-destructive techniques. In this regards the presented research work details the combined use of ultrasonic pulse velocity and Schmidt hammer tests to identify anchor bolts with faculty installation and to estimate their pull-out strength by relating it to the Schmidt hammer rebound value. From experimentation, it was observed that the load capacity of bolt depends on its embedment length, diameter, bond quality/concrete strength and alignment. Ultrasonic pulse velocity test is used to judge the quality of bond of embedded anchor bolt by relating the increase in ultrasonic pulse transit time to the presence of internal pours and cracks in the vicinity of steel bolt and the surrounding concrete. This information combined with the Schmidt hammer rebound number, R, can be used to accurately identify defective bolts which resulted in lower pull-out strength. 12 mm diameter bolts with embedment length of 70 mm and 50 mm were investigated using constant strength concrete. Pull-out load capacity versus the Schmidt hammer rebound number for each embedment length is presented.
To evaluate rock bolt integrity, destructive test such as pull-out test has been commonly carried out. This method is known as time consuming, expensive, and inaccurate procedure. To improve destructive method, non-destructive techniques using transmitted guided ultrasonic waves were suggested. Note for the transmission method, the source for the generation of ultrasonic waves should be installed during the rock bolt construction. The purpose of this study is to investigate the reflection method using reflected guided ultrasonic waves to evaluate the integrity of the rock bolt grouted, and to compare the results evaluated by the reflection and transmission methods. The guided waves are generated by PZT element and received by AE sensor. The measured signals are analyzed by the wavelet transform. The results show that the energy velocities of guided ultrasonic waves increase with the defect ratio in both transmission and reflection method. The reflection method produces the lower velocity in all defect ratio. This research demonstrates that the reflection method may be suitable and easer method for the field tests.
Saleem, Muhammad;Almakhayitah, Abdulmalik Mohammed
Structural Engineering and Mechanics
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제74권3호
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pp.313-323
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2020
Non-destructive tests are commonly used in construction industry to access the quality and strength of concrete. However, till date there is no non-destructive testing method that can be adopted to evaluate the bond condition of reinforced concrete beams. In this regard, the presented research work details the use of ultra-sonic pulse velocity test method to evaluate the bond condition of reinforced concrete beam. A detailed experimental research was conducted by testing four identical reinforced concrete beam samples. The samples were loaded in equal increments till failure and ultra-sonic pulse velocity readings were recorded along the length of the beam element. It was observed from experimentation that as the cracks developed in the sample, the ultra-sonic wave velocity reduced for the same path length. This reduction in wave velocity was used to identify the initiation, development and propagation of internal micro-cracks along the length of reinforcement. Using the developed experimental methodology, researchers were able to identify weak spots in bond along the length of the specimen. The proposed method can be adopted by engineers to access the quality of bond for steel reinforcement in beam members. This allows engineers to carryout localized repairs thereby resulting in reduction of time, cost and labor needed for strengthening. Furthermore, the methodology to apply the proposed technique in real-world along with various challenges associated with its application have also been highlighted.
Mechanical properties of in-service facilities are required to evaluate the integrity of power plants and chemical plants. Non-destructive technique can be used to evaluate the mechanical properties. To investigate the mechanical properties using ultrasonic technique, the four classes of thermally aged specimens were prepared using an artificially accelerated aging method. Ultrasonic tests, tensile tests, fracture toughness tests, and hardness tests were performed for the specimens. Then the mechanical properties were compared with ultrasonic parameters such as attenuation and non-linear parameter. From the investigation, we confirm that the ultrasonic parameter can be used to evaluate the mechanical properties.
The presence of voids under pavements or behind tunnel linings results in the deterioration. One method of detecting such voids by non-destructive means is radar. This research is devoted to quantitatively evaluating the efficiency of such non-destructive tests with radar. As a foundation to this ongoing research, which aims to estimate the thickness of voids using radar, an analysis method based on radar signal processing using convolution technique is carried out with various void thicknesses in embedded layer which has different electromagnetic properties. The computed results were verified by comparing the test results. As a result, a proposed method in this study has a possibilty of estimating the thickness of voids with good accuracy.
The presence of voids behind tunnel linings results in their deterioration. One proposed method of effectively detecting such voids by non-destructive means is radar. This research is devoted to quantitatively evaluating the efficiency of such non-destructive tests with radar. As a foundation to this ongoing research, which aims to acquire directional information and estimate the shape of specific voids using radar of three-dipole antenna type, an investigation of microwave polarization methods is carried out with various void orientations and void geometries. As the results, it is clarified that the response of microwave polarization modes depends on void geometry and thus there is a possibility of identifying the geometry and orientation of specific voids using radar of three-dipole antenna type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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