Drawing on its extensive experience with natural disasters, Japan has been dispatching Japan Disaster Relief (JDR) team to disaster-stricken countries to provide specialist assistance in rescue and medical operations. The JDR team has assisted in the wake of disasters including the 2004 Indian Ocean Earthquake and the 2008 Sichuan Earthquake in China. Information about the affected area is essential for a rapid disaster response. However, it can be difficult to gather information on damages in the immediate post-disaster period. To help overcome this problem, we have built on an Earthquake Damage Estimation System. This system makes it possible to produce distributions of the earthquake's seismic intensity and structural damage based on pre-calculated data such as landform and site amplification factors for Peak Ground Velocity, which are estimated from a Digital Elevation Model, as well as population distribution. The estimation result can be shared with the JDR team and with other international organizations through communications satellite or the Internet, enabling more effective rapid relief operations.
Minte, Zhang;Tong, Guo;Ruizhao, Zhu;Yueran, Zong;Zhihong, Pan
Smart Structures and Systems
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v.30
no.6
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pp.557-569
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2022
Vibration-based structural health monitoring (SHM) is crucial for the dynamic maintenance of civil building structures to protect property security and the lives of the public. Analyzing these vibrations with modern artificial intelligence and deep learning (DL) methods is a new trend. This paper proposed an unsupervised deep learning method based on a convolutional autoencoder (CAE), which can overcome the limitations of conventional supervised deep learning. With the convolutional core applied to the DL network, the method can extract features self-adaptively and efficiently. The effectiveness of the method in detecting damage is then tested using a benchmark model. Thereafter, this method is used to detect damage and instant disaster events in a rubber bearing-isolated gymnasium structure. The results indicate that the method enables the CAE network to learn the intact vibrations, so as to distinguish between different damage states of the benchmark model, and the outcome meets the high-dimensional data distribution characteristics visualized by the t-SNE method. Besides, the CAE-based network trained with daily vibrations of the isolating layer in the gymnasium can precisely recover newly collected vibration and detect the occurrence of the ground motion. The proposed method is effective at identifying nonlinear variations in the dynamic responses and has the potential to be used for structural condition assessment and safety warning.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.12
no.1
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pp.657-666
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2020
A reliable and cost-effective technique for the development of corrosion damage model is introduced to predict nonlinear time-dependent corrosion wastage of steel structures. A detailed explanation on how to propose a generalised mathematical formulation of the corrosion model is investigated in this paper (Part I), and verification and application of the developed method are covered in the following paper (Part II) by adopting corrosion data of a ship's ballast tank structure. In this study, probabilistic approaches including statistical analysis were applied to select the best fit probability density function (PDF) for the measured corrosion data. The sub-parameters of selected PDF, e.g., the largest extreme value distribution consisting of scale, and shape parameters, can be formulated as a function of time using curve fitting method. The proposed technique to formulate the refined time-dependent corrosion wastage model (TDCWM) will be useful for engineers as it provides an easy and accurate prediction of the 1) starting time of corrosion, 2) remaining life of the structure, and 3) nonlinear corrosion damage amount over time. In addition, the obtained outcome can be utilised for the development of simplified engineering software shown in Appendix B.
The emerging sensor-based structural health monitoring (SHM) technology has a potential for cost-effective maintenance of aging civil infrastructure systems. The author proposes to integrate continuous and global monitoring using on-structure sensors with targeted local non-destructive evaluation (NDE). Significant technical challenges arise, however, from the lack of cost-effective sensors for monitoring spatially large structures, as well as reliable methods for interpreting sensor data into structural health conditions. This paper reviews recent efforts and advances made in addressing these challenges, with example sensor hardware and health monitoring software developed in the author's research center. The hardware includes a novel fiber optic accelerometer, a vision-based displacement sensor, a distributed strain sensor, and a microwave imaging NDE device. The health monitoring software includes a number of system identification methods such as the neural networks, extended Kalman filter, and nonlinear damping identificaiton based on structural dynamic response measurement. These methods have been experimentally validated through seismic shaking table tests of a realistic bridge model and tested in a number of instrumented bridges and buildings.
This paper presents damage detection and estimation of stiffness parameter on a concrete scale model and a real structure of concrete pontoon using dynamic properties such as mode shapes and natural frequencies. In case of damage detection, dynamic impact test on a concrete scale model is accomplished to extract mode shapes and the practicality is verified by utilizing a damage detection technique. And the stiffness parameter of a real structure of concrete pontoon was estimated via system identification technique using the natural frequencies of the structure. The results indicate that the damaged elements of the scale model are found exactly using damage detection technique and the effective stiffness property of the real structure of concrete pontoon can be estimated by system identification technique.
In recent decades, the protection and vulnerability of civil structures under explosion loads became a critical issue in terms of security, which may cause loss of lives and structural damage. Concrete retaining walls also restrict soils and slopes from displacements; meanwhile, intensive temporary loading may cause massive damage. In the current study, the modified Johnson-Holmquist (also known as J-H2) material model is implemented for concrete materials to model damages into the ABAQUS through user-subroutines to predict the blasting-induced concrete damages and volume strains. For this purpose, a 3D finite-element model of the concrete retaining wall was conducted in coupled Eulerian-Lagrangian simulation. Subsequently, a blast load equal to 500 kg of TNT was considered in three different positions due to UFC 3-340-02. Influences of the critical parameters in smooth blastings, such as distance from a free face, position, and effective blasting time, on concrete damage rate and destroy patterns, are explored. According to the simulation results, the concrete penetration pattern at the same distance is significantly influenced by the density of the progress environment. The result reveals that the progress of waves and the intensity of damages in free-air blasting is entirely different from those that progress in a dense surrounding atmosphere such as soil. Half-damaged elements in air blasts are more than those of embedded explosions, but dense environments such as soil impose much more pressure in a limited zone and cause more destruction in retaining walls.
Hybrid Steel-Trussed Concrete Beam (HSTCB) is structural typology suitable for light industrialization. HSTCBs usually cover long span with small depths, which lead to significant amount of longitudinal rebars. The latter make beam-column joints more prone to damage due to earthquake-induced cyclic actions. This phenomenon can be avoided using friction-based BCCs. Friction devices at Beam-to-Column Connections (BCCs) have become promising solutions to reduce the damage experienced by structural members during severe earthquakes. Few solutions have been developed for cast-in-place Reinforced Concrete (RC) and steel-concrete composite Moment Resisting Frames (MRFs), because of the difficulty of designing cost-effective damage-proof connections. This paper proposes a friction-based BCC for RC MRFs made with HSTCBs. Firstly, the proposed connection is described, and its innovative characteristics are emphasized. Secondly, the design method of the connection is outlined. A detailed 3D FE model representative of a beam-column joint fitted with the proposed connection is developed. Several monotonic and cyclic analyses are performed, investigating different design moment values. Lastly, the numerical results are discussed, which demonstrate the efficiency of the proposed solution in preventing damage to RC members, and in ensuring satisfactory dissipative capacity.
In the present work, the evolution rules for the internal variables including continuum damage factors are obtained using the thermodynamic framework, which are in turn facilitated to derive the elastic-plastic constitutive relation for the particulate composites. Using the Mori-Tanaka scheme, the homogenization on state and internal variables such as back-stress and damage factors is carried out to procure the rate independent plasticity relations. Moreover, the degradation of mechanical properties of constituents is depicted by the distinctive damages such that the phase and interfacial damages are treated individually accordingly, whereas the kinematic hardening is depicted by combining the Armstrong-Frederick and Phillips' back-stress evolutions. On the other hand, the present constitutive relation for each phase is expressed in terms of the respective damage-free effective quantities, then, followed by transformation into the damage affected overall nominal relations using the aforementioned homogenization concentration factors. An emphasis is placed on the qualitative analyses for strain localization by observing the perturbation growth instead of the conventional bifurcation analyses. It turns out that the proposed constitutive model offers a wide range of strain localization behavior depending on the evolution of various internal variable descriptions.
Over the past couple decades, externally bonded fiber reinforced polymer (FRP) composites have emerged as a repair and strengthening material for many concrete infrastructure applications. This paper presents an analytical investigation of the use of carbon FRP (CFRP) for a specific problem that occurs in concrete bridge girders wherein the girder ends are damaged by excessive exposure to deicing salts and numerous freezing/thawing cycles. A 3D finite element (FE) model of a full scale prestressed concrete (PC) I-girder is used to investigate the effect of damage to the cover concrete and stirrups in the end region of the girder. Parametric studies are performed using externally bonded CFRP shear laminates to determine the most effective repair schemes for the damaged end region under a short shear span-to-depth ratio. Experimental results on shear pull off tests of CFRP laminates that have undergone accelerated aging are used to calibrate a bond stress-slip model for the interface between the FRP and concrete substrate and approximate the reduced bond stress-slip properties associated with exposure to the environment that causes this type of end region damage. The results of these analyses indicate that this particular application of this material can be effective in recovering the original strength of PC bridge girders with damaged end regions, even after environmental aging.
Dong ki Hong;Soodong Park;Jooyun Kim;Jaejung Shim;Junglyoul Lee
Korean Journal of Plant Resources
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v.36
no.3
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pp.198-206
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2023
The effectiveness of the extracts of Alnus japonica and Portulaca oleracea, which are effective in improving alcohol-induced liver damage, was confirmed using acute and chronic alcoholic liver injury animal models. In the acute alcoholic liver injury model, dieting Alnus japonica and Portulaca oleracea complex (ALPOC) at a dose of 50 mg/kg showed no significant change in liver or body weight, while measured plasma ALT activity to be deficient (28.12 U/ml) compared to the alcohol intake group (42.5 U/ml), and confirmed that restored it to an average level. It showed an improvement of 34.9% compared to the alcohol intake group. AST activity confirmed that it showed a very effective liver protection activity by showing a gain of 12.6%. The chronic alcoholic liver damage animal model demonstrated that ALT showed an improvement effect of 25%, and AST showed an effect similar to that of the positive control group, Hovenia extract. In addition, through H&E staining analysis, observed that the ALPOC improved the necrosis and bleeding of the liver. And the ALPOC group showed intense antioxidant activity of 127% or more compared to the alcohol intake group, and this was confirmed to have a very high activity, which is more than 20% higher than that of the hovenia fruit extract.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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