철근 콘크리트 구조물의 사용성 검토에서 처짐은 가장 중요하게 고려된다. 국내 콘크리트 구조 설계기준은 ACI 코드와 같이 Branson이 제시한 균열 단면에서의 유효 단면2차모멘트를 이용하여 처짐을 계산하고 있다. Branson식은 일반적인 휨 부재의 최대 처짐값을 통계적으로 분석하여 유도된 식으로 인장증강 효과와 같은 철근과 콘크리트의 부착특성을 직접 반영할 수 없는 단점을 가진다. 따라서 현 콘크리트 구조 설계기준식을 철근 콘크리트 구조물에 반영하면 실제 처짐과 많은 차이가 생길 수 있다. 이에 대해 본 연구에서는 구조설계기준과 Eurocode 2로부터 산정된 처짐값을 실험에 의한 처짐값과 비교하였다. Eurocode 2에서는 인장증강효과를 고려한 철근의 평균 변형률로 곡률을 계산한 후 적분을 통해 처짐을 계산하기 때문에 콘크리트 구조 설계식보다 실제 처짐을 좀 더 정확하게 예측할 것으로 기대된다. 강도설계법으로 설계된 4개의 실험체가 고려되었으며, 처짐 계산 시 사용되는 콘크리트의 탄성계수나 인장강도 등은 각각의 설계기준에 따라 계산하였다.
Tabeshpour, Mohammad Reza;Arasteh, Arash Mahdipour
Structural Engineering and Mechanics
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제69권3호
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pp.257-268
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2019
Infills are as important members in structural design as beams, columns and braces. They have significant effect on structural behavior. Because of lots of variables in infills like material non-linear behavior, the interaction between frames and infill, etc., the infills performance during an earthquake is complicated, so have led designers do not consider the effect of infills in designing the structure. However, the experimental studies revealed that the infills have the remarkable effect on structure behavior. As if these effects ignored, it might occur soft-story phenomena, torsion or short-column effects on the structures. One simple and appropriate method for considering the infills effects in analyzing, is replacing the infills with diagonal compression strut with the same performance of real infill, instead of designing the whole infill. Because of too many uncertainties, codes and researchers gave many expressions that were not as the same as the others. The major intent of this paper is calculation the width of this diagonal strut, which has the most characteristics of infill. This paper by comprehensive on different parameters like the modulus of young or moment of inertia of columns presents a new formula for achieving the equivalent strut width. In fact, this new formula is extracted from about 60 FEM analyses models. It can be said that this formula is very efficient and accurate in estimating the equivalent strut width, considering the large number of effective parameters relative to similar relationships provided by other researchers. In most cases, the results are so close to the values obtained by the FEM. In this formula, the effect of out of plane buckling is neglected and this formula is used just in steel structures. Also, the thickness of infill panel, and the lateral force applied to frame are constant. In addition, this new formula is just for modeling the lateral stiffness. Obtaining the nearest response in analyzing is important to the designers, so this new formula can help them to reach more accurate response among a lot of experimental equations proposed by researchers.
A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.
기둥은 하중 상태에 따라서 축하중과 횡하중 등에 영향을 받는 주부재로서 많이 사용되어지고 있다. 일반적으로 철근 콘크리트(Reinforced Concrete Column, R.C. Column)이 가장 많이 설계 및 시공되고 있으며, 그 밖에도 콘크리트 충전 강관(.Concrete Filled Tube, CFT) 기둥과 같은 복합재료의 기둥이 최근 현장에 많이 적용되어 건설이 진행되고 있는 실정이다. 철근 콘크리트 기둥의 자중의 감소와 사용 재료의 절감을 위하여, 기존의 기둥에 중공부를 두는 중공 R.C 기둥이 사용되고 있다. 중공 RC의 경우 동일 단면적을 갖는 일반 R.C기둥에 비하여 큰 단면이차모멘트를 갖게 되므로 더 효율적인 단면 활용이 가능하다. 그러나 위와 같은 장점이 있는 것과는 반대로, 중공 R.C 기둥은 내측면의 취성파괴로 인하여 낮은 연성 거동을 할 가능성이 높다. 이러한 내측면의 취성 파괴는 기둥 외측면의 경우 횡철근에 의해 구속되어 있으나, 내측면의 콘크리트에는 구속력이 작용하지 않는다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 중공면에 구속력을 작용시켜, 콘크리트를 3축 구속 상태로 만들어 주어야 한다. 이를 해결하기 위해서 중공 R.C. 기둥 중공부에 강관을 삽입함으로서 중공 기둥 내의 콘크리트를 3축 구속 상태로 만들어주는 내부 구속 중공 R.C 기둥(Internally Concfined Hollow Reinforced Concrete, ICH R.C)이 기존연구자에 의해서 제시되어졌다.(Kang & Han, 2005) 본 연구에서는 ICH RC 기둥의 열전달 해석 및 비선형 재료모델 프로그램을 이용하여 내화 성능을 분석하였으며, 중공비, 피복콘크리트의 두께, 내부강관의 두께를 변수로 선정하여 매개변수를 수행함으로서 내부 구속 중공 RC 기둥의 내화 성능을 증가 시켜주는 인자를 찾아내고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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