This aim of the work presented in this paper is to investigate the factors that affcet chlorine decay and to develop functional relationships that can be used to enhance the durability of network models. predictive relationships were established that correlated the rate of chlorine decay to the various water conditions such as DOC, N $H_3$-N, initial chlorine, contact time, temperature and pH values. Free chlorine residual decreased with increasing temperature, DOC, N $H_3$-N, reaction time and chlorine dose. At 2$0^{\circ}C$, pH 7, The initial chlorine demand per mg as DOC/L and mg as N $H_3$-N/L was about 0.43, 2.69 mg/$\ell$ respectively at 180 minutes contact time. The Reaction between chlorine and humic acids was lasted intil 48hr, but the reaction between chlorine and N $H_3$-N was almost completed in 180 min. When the temperature is raised by 1$0^{\circ}C$, chlorine is more consumed about 0.25 mg/$\ell$ in the absence of organic substances and it is more consumed about 3.4 mg/$\ell$ in the presence of humic acid (5 mg/$\ell$) in water at pH 7 for 180 min. Regression Analysis created the resulting prediction equation for the chlorine decay in a SPSS package of the computer system. The model is as follows; $C_{t}$=1.239+0.707(Co)-0.000529(Time)-0.0112(Temp)+0.02227(pH)-0.42(DOC)-2.132(N $H_3$-N).).
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.7
no.6
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pp.214-221
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1999
Spot welding is very important and useful technology in fabriaction of the thin sheet structure such as the automobile, train and air craft, Because fatigue strength of the spot welding point is however considerably lower than base metal due to stress concentration at the nugget edge, reasonable fatigue strength evaluation of spot welded lap joint is very important to estimate the reliability and durability of th spot welded structure and to establish a criterion of ling life fatigue design. For reasonalbe fatigue strength evaluation, it is necessary to estimate the fatigue strength of spot welded lap joints, systematically. So far, many investigators have numerically and experimentally studied on the systematic fatigue strength estimation for various spot welded lap joints, and the methods suggested has been considerably accumulated. By the way, for applying them in practical fatigue design of the thin sheet structure fabricated by spot welding ,it is also necessary to verify their efficiency and reliability on the predicted results, Therefore, in this study, a statistical fatigue strength estimation method for spot welded lap joints was developed by using the Weibull probability distribution function. From the result, it was found that fatigue strength and fatigue life of the spot welded lap joints having various dimension were able to be statically predicted . And also, a reliable criterion for long life fatigue design of the spot welded lap joint could be established.
Park, Young-Eun;Jung, Tae-Hee;Go, Seok-Hwan;Ju, Young-Chul;Kim, Jun-Tae;Kang, Gi-Hwan
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.36
no.2
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pp.65-72
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2016
PV module is installed in various outdoor conditions such as solar irradiation, ambient temperature, wind speed and etc. Increase in solar cell temperature within PV module aggravates the behaviour and durability of PV module. It is difficult to measure temperature among respective PV module components during PV module operating, because the temperature within PV module depends on thermal characteristics of PV module components materials as well as operating conditions such as irradiation, outdoor temperature, wind etc. In this paper, simulation by using finite element method is conducted to predict the temperature of each components within PV module installed to outdoor circumstance. PV module structure based on conventional crystalline Si module is designed and the measured values of thickness and thermal parameters of component materials are used. The validation of simulation model is confirmed by comparing the calculated results with the measured temperatures data of PV module. The simulation model is also applied to estimate the thermal radiation of PV module by front glass and back sheet.
High-strength concrete corbels with varying percentage of steel fibers and two different anchorage types (welding to transverse bar, headed) for the main tension tie were constructed and tested. The results showed that performance in terms of load carrying capacities, stiffness, ductility, and crack width was improved, as the percentage of steel fibers was increased. In addition, the corbel specimens in which headed bars were used as the main tension tie reinforcements showed superior load carrying capacities, stiffness, and ductility compared to the corbel specimens in which the main tension ties were anchored by welding to the transverse bars. From the test results, it is expected that load carrying capacities, durability, and constructibility of high strength concrete corbels would be improved by using steel fibers and headed bars. Experimental results presented in this paper were also compared with various prediction models proposed by researchers and presented in codes. The truss model proposed by Fattuhi provides fairly good predictions for fiber reinforced high-strength concrete corbels.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.5
no.4
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pp.421-426
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2017
In this paper, the effect of freezing-thawing action on the dynamic modulus and porosity was examined by ultrasonic pulse velocity (UPV) measurement. UPV was measured every 30 cycles during the freezing-thawing test, and dynamic modulus and porosity of cement mortar were calculated by relationship among UPV, porosity and dynamic modulus. Porosity analysis was also performed to compare with calculated porosity by mercury intrusion porosimetry (MIP). From the test, it was found that dynamic modulus of cement mortar was decreased 13% after 300 cycles. The calculated porosity was increased about 30% compared with the initial porosity before freezing-thawing action. The calculated porosity showed similar increase tendency with the porosity measured by MIP. So, it can be concluded that the porosity change of cementitious materials by freezing-thawing action can be predicted by UPV measurement.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.16
no.3
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pp.143-151
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2015
The Crack, occurred in the concrete structure, is a major cause of function deterioration such as strength, durability and waterproof. Therefore the need for crack reduction will continue as long as there is concrete structure. But, it is not easy to reduce or prevent crack cause of impact factor of it. There are so many factors of crack such as material, construction and maintenance environment, and structure, and these are acting in combination. So, this study derives a correlation between the cracks and members through reviewing member crack occurred. And member's attribute, related crack, is analyzed by it. It consider that the basic attribute of member is similar when its requirements are similar. Through this study, therefore, foundation of countermeasure of crack will be provided by prediction of crack shape through member's attribute.
Husain, A.;Al-Bahar, Suad Kh.;Salam, Safaa A. Abdul
Smart Structures and Systems
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v.17
no.6
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pp.981-994
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2016
Two field research stations based upon atmospheric corrosivity monitoring combined with reinforced concrete corrosion rate sensors have been established in Kuwait. This was established for the purpose of remote monitoring of building materials performance for concrete under Kuwait atmospheric environment. The two field research sites for concrete have been based upon an outcome from a research investigation intended for monitoring the atmospheric corrosivity from weathering station distributed in eight areas, and in different regions in Kuwait. Data on corrosivity measurements are essential for the development of specification of an optimized corrosion resistance system for reinforced concrete manufactured products. This study aims to optimize, characterize, and utilize long-term concrete structural health monitoring through on line corrosion measurement and to determine the feasibility and viability of the integrated anode ladder corrosion sensors embedded in concrete. The atmospheric corrosivity categories supported with GSM remote data acquisition system from eight corrosion monitoring stations at different regions in Kuwait are being classified according to standard ISO 9223. The two nominated field sites where based upon time of wetness and bimetallic corrosion rate from atmospheric data where metals and rebar's concrete are likely to be used. Eight concrete blocks with embeddable anodic ladder corrosion sensors were placed in the atmospheric zone adjacent to the sea shore at KISR site. The anodic ladder corrosion rate sensors for concrete were installed to provide an early warning system on prediction of the corrosion propagation and on developing new insights on the long-term durability performance and repair of concrete structures to lower labor cost. The results show the atmospheric corrosivity data of the environment and the feasibility of data retrieval of the corrosion potential of concrete from the embeddable sets of anodic ladder corrosion sensors.
In this article, by using experimental studies and artificial neural network has been tried to investigate the use of nano-silica as concrete admixture to reduce alkali-silica reaction. If there are reactive aggregates and alkali of cement with enough moisture in concrete, a gel will be formed. Then with high reactivity between alkali of cement and existence of silica in aggregates, this gel will expand by absorption of water, and causes expansive pressure and cracks be formed. At the time passes, this gel will reduce both durability and strength of the concrete. By reducing the size of silicate to nano, specific surface area of particles and number of atoms on the surface will be increased, which causes more pozzolanic activity of them. Nano-silica can react with calcium hydroxide ($Ca(OH)_2$) and produces C-S-H gel. In this study, accelerated mortar bar specimens according to ASTM C 1260 and ASTM C 1567, with different mix proportions were prepared using aggregates of Kerman, such as: none admixture and plasticizer, different proportions of nano-silica separately. By opening the moulds after 24 hour and curing in water at $80^{\circ}C$ for 24 hour, then curing in (1N NaOH) at $80^{\circ}C$ for 14 days, length expansion of mortar bars were measured and compared. It was noted that, the lowest length expansion of a specimens shows the best proportion of admixture based on alkali-silica reactivity. Then, prediction of alkali-silica reaction of concrete has been investigated by using artificial neural network. In this study the backpropagation network has been used and compared with different algorithms to train network. Finally, the best amount of nano silica for adding to mix proportion, also the best algorithm and number of neurons in hidden layer of artificial neural network have been offered.
Recently, large scale concrete structures exposed to severe environment are increasingly built in various locations. The corrosion may severely affect the durability and service life of such a concrete structure. It is, therefore, necessary to develop durable concrete to enhance the corrosion resistance. The corrosion resistance of concrete can be identified through accelerated corrosion test. The purpose of the present paper is, therefore, to devise a reasonable and accurate method to predict the amount of corrosion of reinforcing steels. The proposed method which is basically based on the concept of Faraday's Law, determines the corroded amount of a rebar according to accelerated corrosion time. The corrosion is accelerated by employing the potentiometric corrosion test arrangement. The effects of admixtures in concrete including fly ash and silica fume have been also studied to explore the relative corrosion resistance of concrete.
Aman Kumar;Harish Chandra Arora;Nishant Raj Kapoor;Denise-Penelope N. Kontoni;Krishna Kumar;Hashem Jahangir;Bharat Bhushan
Computers and Concrete
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v.32
no.2
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pp.119-138
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2023
Concrete carbonation is a prevalent phenomenon that leads to steel reinforcement corrosion in reinforced concrete (RC) structures, thereby decreasing their service life as well as durability. The process of carbonation results in a lower pH level of concrete, resulting in an acidic environment with a pH value below 12. This acidic environment initiates and accelerates the corrosion of steel reinforcement in concrete, rendering it more susceptible to damage and ultimately weakening the overall structural integrity of the RC system. Lower pH values might cause damage to the protective coating of steel, also known as the passive film, thus speeding up the process of corrosion. It is essential to estimate the carbonation factor to reduce the deterioration in concrete structures. A lot of work has gone into developing a carbonation model that is precise and efficient that takes both internal and external factors into account. This study presents an ML-based adaptive-neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach to predict the carbonation depth of fly ash (FA)-based concrete structures. Cement content, FA, water-cement ratio, relative humidity, duration, and CO2 level have been used as input parameters to develop the ANFIS model. Six performance indices have been used for finding the accuracy of the developed model and two analytical models. The outcome of the ANFIS model has also been compared with the other models used in this study. The prediction results show that the ANFIS model outperforms analytical models with R-value, MAE, RMSE, and Nash-Sutcliffe efficiency index values of 0.9951, 0.7255 mm, 1.2346 mm, and 0.9957, respectively. Surface plots and sensitivity analysis have also been performed to identify the repercussion of individual features on the carbonation depth of FA-based concrete structures. The developed ANFIS-based model is simple, easy to use, and cost-effective with good accuracy as compared to existing models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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