Tahir, Saeed I.;Tounsi, Abdelouahed;Chikh, Abdelbaki;Al-Osta, Mohammed A.;Al-Dulaijan, Salah U.;Al-Zahrani, Mesfer M.
Steel and Composite Structures
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제42권4호
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pp.501-511
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2022
Earthquake Resistant Design Philosophy seeks (a) no damage, (b) no significant structural damage, and (c) significant structural damage but no collapse of normal buildings, under minor, moderate and severe levels of earthquake shaking, respectively. A procedure is proposed for seismic design of low-rise reinforced concrete special moment frame buildings, which is consistent with this philosophy; buildings are designed to be ductile through appropriate sizing and reinforcement detailing, such that they resist severe level of earthquake shaking without collapse. Nonlinear analyses of study buildings are used to determine quantitatively (a) ranges of design parameters required to assure the required deformability in normal buildings to resist the severe level of earthquake shaking, (b) four specific limit states that represent the start of different structural damage states, and (c) levels of minor and moderate earthquake shakings stated in the philosophy along with an extreme level of earthquake shaking associated with the structural damage state of no collapse. The four limits of structural damage states and the three levels of earthquake shaking identified are shown to be consistent with the performance-based design guidelines available in literature. Finally, nonlinear analyses results are used to confirm the efficacy of the proposed procedure.
This paper proposes a numerically-based methodology to implicitly model irreversible deformations in concrete through a damage model. Plasticity theory is not explicitly employed, although resemblances are still present. A scalar isotropic damage model is adopted and the damage variable is split in two: one contributing for stiffness degradation (cracking) and other contributing for irreversible deformations (plasticity). The proposed methodology is thermodynamically consistent as it consists in a damage model rewritten in different terms. Its Finite Element coding is presented, indicating that minor changes are necessary. It is also demonstrated that nonlinear algorithms are unnecessary to model concrete cracking and plasticity. Experimental data from direct tension and four-point bending tests under cyclic loading are compared to the proposed methodology. A numerical case study of a low-cycle fatigue is also presented. It can be concluded that the model is simple, feasible and capable to capture the essentials concerning cracking and plasticity.
Locating and assessing the severity of damage in large or complex structures is one of the most challenging problems in the field of civil engineering. Considering that the wavelet packet transform (WPT) has the ability to clearly reflect the damage characteristics of structural response signals and the artificial neural network (ANN) is capable of learning in an unsupervised manner and of forming new classes when the structural exhibits change, this paper investigates a multi-stage structural damage diagnosis method by using the WPT and ANN based on "energy-damage" theory, in which, the wavelet packet component energies are first extracted to be damage sensitive feature and then adopted as input into an improved back propagation (BP) neural network model for damage diagnosis in a step by step mode. To validate the efficacy of the presented approach of the damage diagnosis, the benchmark structure of the American Society of Civil Engineers (ASCE) is employed in the case study. The results of damage diagnosis indicate that the method herein is computationally efficient and is able to detect the existence of different damage patterns in the simulated experiment where minor, moderate and severe damages corresponds to involving in the loss of stiffness on braces or the removal bracing in various combinations.
The weakening effect of water on rocks is one of the main factors inducing deformation and failure in rock engineering. To clarify this weakening effect, immersion tests and post-immersion triaxial compression tests were conducted on sandstone and mudstone. The results showed that the strength of water-immersed sandstone decreases with increasing immersion time, exhibiting an exponential relationship. Similarly, the strength of water-immersed mudstone decreases with increasing environmental humidity, also following an exponential relationship. Subsequently, a statistical damage model for water-weakened rocks was proposed, changes in elastic modulus to describe the weakening effect of water. The model effectively simulated the stress-strain relationships of water-affected sandstone and mudstone under compression. The R2 values between the theoretical and experimental peak values ranged from 0.962 to 0.996, and the MAPE values fell between 3.589% and 9.166%, demonstrating the model's effectiveness and reliability. The damage process of water-saturated rocks corresponds to five stages: compaction stage - no damage, elastic stage - minor damage, crack development stage - rapid damage increase, post-peak residual stage - continuous damage increase, and sliding stage - damage completion. This study provides a foundational reference for researching the fracture characteristics of overlying strata during coal mining under complex hydrogeological conditions.
A number of acceleration-based damage detection methods have been developed but they have not been widely applied in engineering practices because the acceleration response is insensitive to minor damage of civil structures. In this article, a damage detection approach using the long-gauge strain sensing technology and the principle component analysis technology is proposed. The Long gauge FBG sensor has its special merit for damage detection by measuring the averaged strain over a long-gauge length, and it can be connected each other to make a distributed sensor network for monitoring the large-scale civil infrastructure. A new damage index is defined by performing the principle component analyses of the long-gauge strains measured from the intact and damaged structures respectively. Advantages of the long gauge sensing and the principle component analysis technologies guarantee the effectiveness for structural damage localization. Examples of a simple supported beam and a steel stringer bridge have been investigated to illustrate the successful applications of the proposed method for structural damage detection.
Database for the damage reference by armor piercing bullet test was established for both tube and plate specimens having a range of thickness. As the inclined angles of hit are increasing, it has been found that penetration damage diameter tends to increases accordingly in both specimen of the tube and plate, and such penetration damage diameter on the rear side becomes bigger than those on the front side. The tube specimen showed that the damage becomes bigger when central areas rather than the peripheral were hit. Through the plate test, it also has been found that the penetration ballistic limit for Al alloy is about 25.4mm and that of stainless steel about 12.7mm. From the fatigue analysis results using the database for damage reference, it has been identified whether the safety requirements of military aircraft could be met.
This paper studies damage detection as an optimization problem. A new objective function based on changes in natural frequencies, and Natural Frequency Vector Assurance Criterion (NFVAC) was developed. Due to their easy and fast acquisition, natural frequencies were utilized to detect structural damages. Moreover, they are sensitive to stiffness reduction. The method presented here consists of two stages. Firstly, Finite Element Model (FEM) is updated. Secondly, damage severities and locations are determined. To minimize the proposed objective function, a new bio-inspired optimization algorithm called salp swarm was employed. Efficiency of the method presented here is validated by three experimental examples. The first example relates to three-story shear frame with two single damage cases in the first story. The second relates to a five-story shear frame with single and multiple damage cases in the first and third stories. The last one relates to a large-scale eight-story shear frame with minor damage case in the first and third stories. Moreover, the performance of Salp Swarm Algorithm (SSA) was compared with Particle Swarm Optimization (PSO). The results show that better accuracy is obtained using SSA than using PSO. The obtained results clearly indicate that the proposed method can be used to determine accurately and efficiently both damage location and severity in multi-story shear frames.
본 연구에서는 박스형 개착식 철도 터널의 지진 응답을 유사정적 프레임 해석으로부터 평가하였으며 취약도 곡선을 도출하였다. 지반의 영향을 평가하기 위하여 다양한 이상화된 주상도를 사용하였으며 20개의 계측지진기록을 적용하였다. 기존 연구에서 제시된 탄성 모멘트와 항복 모멘트 비로 정의된 손상지수를 사용하여 Minor, Moderate, Extensive 손상상태에 대한 취약도 곡선을 각각 최대지반가속도의 함수로 적용하였다. 연구 결과, 지반 조건은 취약도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며 이를 고려하는 곡선의 개발이 중요한 것으로 나타났다. 개발된 취약도 곡선은 기존의 연구에서 도출된 곡선들과 비교하였다. 기존에 제시된 경험적 취약도 곡선은 지반조건의 영향을 고려할 수 없으며 특히 연약 지반에서는 취약도를 과소예측하는 것으로 나타났다.
The resent earthquakes in worldwide have caused extensive damage to highway reinforced concrete bridge piers. It has been observed in the Korean Peninsula that the number of minor or low earthquake motions have increased year by year. Since the concern about the earthquake hazards is increased, the objective of this research is to evaluate the damage of reinforced concrete bridge piers subjected to probable earthquake motions. Experimental investigation was conducted to study the seismic performance of the full-scale specimens in size D=1.2m H=4.8m, which were constructed with different longitudinal lap splice and loading pattern, through the quasi-static test and the pseudo-dynamic test. It is thought that this result could contribute to establish the retrofit decision-making and disaster planning of reinforced concrete bridge piers in earthquake regions. And it could be also possible to quantify the damage of reinforced concrete bridge piers under cyclic loading
Stay cables play an essential role in cable-stayed bridges. Severe vibrations and/or harsh environment may result in cable failures. Therefore, an efficient structural health monitoring (SHM) solution for cable damage detection is necessary. This study proposes a data-driven method for immediately detecting cable damage from measured cable forces by recognizing pattern transition from the intact condition when damage occurs. In the proposed method, pattern recognition for cable damage detection is realized by time series classification (TSC) using a deep learning (DL) model, namely, the long short term memory fully convolutional network (LSTM-FCN). First, a TSC classifier is trained and validated using the cable forces (or cable force ratios) collected from intact stay cables, setting the segmented data series as input and the cable (or cable pair) ID as class labels. Subsequently, the classifier is tested using the data collected under possible damaged conditions. Finally, the cable or cable pair corresponding to the least classification accuracy is recommended as the most probable damaged cable or cable pair. A case study using measured cable forces from an in-service cable-stayed bridge shows that the cable with damage can be correctly identified using the proposed DL-TSC method. Compared with existing cable damage detection methods in the literature, the DL-TSC method requires minor data preprocessing and feature engineering and thus enables fast and convenient early detection in real applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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