Currently, RC slab bridges in use in Korea account for most of the total bridges, and bridges with a service life of 20 years or more account for about 75%. However, most of these RC slab bridges have a span of less than 20m and are not included in the first and second types of facilities, so maintenance is very neglected. Therefore, in this study, field load test is performed on an aged RC slab bridge, and the performance evaluation is performed based on the structural response results (deflection, impact coefficient, natural frequency, etc.) of the bridge obtained through field load test. In addition, the performance evaluation results obtained through the load test are intended to be used as basic data for the damage evaluation process of the bridge currently under development.
본 연구에서는 역량스펙트럼법을 이용해 얻어진 구조물의 성능점을 확률적으로 평가하는 방법을 제시하였다. ATC-40에 따라 역량스펙트럼법을 이용하여 4층 1경간 철골구조물의 성능점을 산정하였다. 요구스펙트럼을 이용하여 구조물의 성능한계를 초과하는지 여부를 분석하기 위해 구조부재의 소성변형각으로부터 정의되는 구조물의 성능한계에 대해 한계변위를 도출하였다. 또한 설계응답스펙트럼과 유사한 응답스펙트럼을 가지는 인공지진파 30개를 선정하여 스펙트럼 가속도에 따른 각 성능한계의 초과여부를 통해 fragility curve를 도출하였다. 관측된 초과확률을 이용하여 fragility curve를 도출하기 위해 maximum likelihood method를 사용하였다. 각 성능한계점에 대응하는 설계응답스펙트럼의 응답가속도값에서 성능한계점을 초과할 확률은 존재하는 것으로 확인되었다. 본 방식은 구조물의 성능점에 대해 지진파의 불확실성을 고려한 확률적 평가가 가능하고, 시간증분해석이 필요하지 않아 해석시간을 상당부분 단축시킬 수 있다는 장점이 있다.
The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.
The amount of sources of information available on the web using ontologies as support continues to increase and is often heterogeneous and distributed. Ontology alignment is the solution to ensure semantic interoperability. In this paper, we describe a new ontology alignment approach, which consists of combining structure-based and reasoning-based approaches in order to discover new semantic correspondences between entities of different ontologies. We used the biblio test of the benchmark series and anatomy series of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) 2012 evaluation campaign to evaluate the performance of our approach. We compared our approach successively with LogMap and YAM++ systems. We also analyzed the contribution of our method compared to structural and semantic methods. The results obtained show that our performance provides good performance. Indeed, these results are better than those of the LogMap system in terms of precision, recall, and F-measure. Our approach has also been proven to be more relevant than YAM++ for certain types of ontologies and significantly improves the structure-based and reasoningbased methods.
In this study, total nine R/C beams, designed by the PVA Fiber with ground granulated blast furnace slag and recycled fine aggregate were constructed and tested under monotonic loading. In the material development, micromechanics was adopted to properly select the optimized range of the composite based on steady-state cracking theory and experimental studies on the matrix and interracial properties. Experimental programs were carried out to improve and evaluate the structural performance of the test specimens: the load-displacement, the failure mode, the maximum strength, and ductility capacity were assessed. Test results showed that test specimens (BSPR-20, 40) was increased the maximum load carrying capacity by 3~6% and the ductility capacity by 9~14% in comparison with the standard specimen (BSS). And the specimens (BSPR-60, 80, 100) was decreased the maximum load carrying capacity by 0~4% and the ductility capacity by 79% in comparison with the standard specimen (BSS) respectively.
In this study, seven R/C beams, designed by the steel fiber with ground granulated blast furnace slag and recycled fine aggregate were constructed and tested under monotonic loading. In the material development, micromechanics was adopted to properly select the optimized range of the composite based on steady-state cracking theory and experimental studies on the matrix and interracial properties. Experimental programs were carried out to improve and evaluate the structural performance of the test specimens: the load-displacement, the failure mode, the maximum strength were assessed. Test results showed that test specimens (BSSR-20, 40, 60, 80) were increased the maximum load carrying capacity by 2~9% and the ductility capacity by 10~22% in comparison with the standard specimen (BSS) respectively. And the specimens (BSSR-100) was decreased the maximum load carrying capacity by 5% and the ductility capacity by 44% in comparison with the standard specimen (BSS) respectively.
Five reinforced concrete rigid frame and masonry infilled wall and cut off type masonry infilled wall were tesed during vertical and cyclic loads simultaneously. Experimental programs were accomplished to improve and evaluate the structural performance of test specimens, such as the hysteretic behavior, the maximum horizontal strength, crack propagation, and ductility etc. Test variables are hoop reinforcement ratio, with or without masonry infilled wall, and masonry method. All the specimens were constructed in one-third scale size. Based on the test results, the following conclusions can be made. For masonry infilled wall(IFB-1), maximum horizontal capacity was increased by 1.45 time in comparision with that of rigid frame(FB-0). For cut off masonry infilled wall (IFBC-1~3), maximum horizontal capacity was increased by 1.73~1.98 time in comparision with that of rigid frame(FB-0). For cut off masonry infilled wall(IFBG-1~3), ductility was increased by 1.48~2.08 time in comparision with that of masonry infilled wall (IFB-1).
The purpose of this study is to evaluate resistance capacity of the damaged wall structural system against earthquake ground accelerations. Two lumped damage models(5 story, 12 story) are investigated by nonlinear time history analysis. As a result of analyses, the effect of stiffness degradation due to structural damages might change the interstorydrift of the structure. Therefore the increasing interstorydrift of damaged structures might be applied to evaluate the seismic performance of damaged structures.
URM buildings have been damaged seriously during earthquake since they were not designed to resist lateral loads. It has led to the importance of studying the behavior and capacity for URM building. The objective of this study is to evaluate seismic performance of URM (Unreinforced Masonry) building. For this purpose, this paper discuss the response of 2 story reduced-scale building subjected to earthquake motion and compare them using existing guidelines to provide improved knowledge for URM building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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