Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.105-108
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2006
Current ACI and AIJ guidelines only address the importance of the concrete strength and geometry of the joint. There are no significant attention paid to other variables. In addition, the current design code doesn't predict the ductility of the beam-column assemblies. The former researcher proposed the analytical model to predict the shear strength of the joint panel as well as the ductility of the beam-column assemblies in year 2004. In this study, the experiments to investigate shear behavior of reinforced concrete beam-column joints and to verify proposed model were carried out, based on the experimental results. As the formal researcher proposed, the factor K (K=0.5), the ductility of BJ-failure was predicted reasonably when the transverse reinforcement ratio exceeded 0.0186. However, the proposed equation showed a large discrepancies in the ductility estimating when transverse reinforcement ratio was below 0.0186.
The hybrid-type penalty method (HPM) is suitable for representing failure phenomena occurring during the transition from continua to discontinua in materials such as concrete. Initiation and propagation of dominant cracks and branching of cracks can easily be modeled as a discrete crack. The HPM represents a discrete crack by eliminating the penalty that represents the separation of the elements at the intersection boundary. This treatment is easy because no change in the degrees of freedom for the discrete crack is necessary. In addition, it is important to evaluate the correct deformation of the continua before the crack formation is initiated. To achieve this, we implemented a constitutive model of concrete for the HPM. In this paper, we explain the implemented constitutive model and describe the simulation of an anchor bolt pullout test using the HPM demonstrating its capability for evaluating progressive failure.
The focus of this research effort was characterization of the flexural and tensile properties of a specific ultra-high-strength, fiber-reinforced concrete material. The material exhibited a mean unconfined compressive strength of approximately 140 MPa and was reinforced with short, randomly distributed alkali resistant glass fibers. As a part of the study, coupled experimental, analytical and numerical investigations were performed. Flexural and direct tension tests were first conducted to experimentally characterize material behavior. Following experimentation, a micromechanically-based analytical model was utilized to calculate the material's tensile failure response, which was compared to the experimental results. Lastly, to investigate the relationship between the tensile failure and flexural response, a numerical analysis of the flexural experiments was performed utilizing the experimentally developed tensile failure function. Results of the experimental, analytical and numerical investigations are presented herein.
Kim, Uksun;Huang, Yu;Chakrabarti, Pinaki R.;Kang, Thomas H.K.
Computers and Concrete
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v.13
no.5
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pp.587-601
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2014
A sophisticated finite element modeling approach is proposed to simulate unbonded post-tensioned concrete slabs. Particularly, finite element contact formulation was employed to simulate the sliding behavior of unbonded tendons. The contact formulation along with other discretizing schemes was selected to assemble the post-tensioned concrete system. Three previously tested unbonded post-tensioned two-way and one-way slabs with different reinforcement configurations and boundary conditions were modeled. Numerical results were compared against experimental data in terms of global pressure-deflection relationship, stiffness degradation, cracking pattern, and stress variation in unbonded tendons. All comparisons indicate a very good agreement between the simulations and experiments. The exercise of model validation showcased the robustness and reliability of the proposed modeling approach applied to numerical simulation of post-tensioned concrete slabs.
The seismic safety of concrete dams is one of the important problems in the engineering due to the vast socio-economic disasters which may be caused by collapse of these infrastructures. The accuracy of the risk evaluation associated with these existing dams as well as the efficient design of future dams is highly dependent on a proper understanding of their behaviour due to earthquakes. This paper develops an anisotropic damage model for arch dam under strong earthquakes. The modified Drucker-Prager criterion is adopted as the failure criteria of the dynamic damage evolution of concrete. Some process fields and other necessary information for the safety evaluation are obtained. The numerical results show that the seismic behaviour of concrete dams can be satisfactorily predicted.
The hybrid Finite-Discrete Element (FDEM) approach combines aspects of both finite elements and discrete elements with fracture mechanics principles, and therefore it is well suited for realistic simulation of quasi-brittle materials. Notwithstanding, in the literature its application for the analysis of concrete is rather limited. In this paper, the proprietary FDEM code ELFEN is used to model concrete specimens under uniaxial compression and indirect tension (Brazilian tests) of different sizes. The results show that phenomena such as size effect and influence of strain-rate are captured using this modeling technique. In addition, a preliminary model of a slab subjected to dynamic shear punching due to progressive collapse is presented. The resulting fracturing pattern of the impacted slab is similar to observations from actual collapse.
Based on the design of reinforced concrete columns in Chinese design codes, the failure function of reinforced concrete (RC) columns cannot be expressed as a linear function. This makes it difficult to reveal the level of reliability control in Chinese design code. Therefore, the failure function of dimensionless form is established in this paper, and the typical components (Industrial plant columns) are selected for analysis. At last, numerical simulation proves that the proposed model can be used to analysis reliability of columns. The results based on this model indicate that there is a strong difference in the reliability of RC columns designed with different design parameters, and the reliability would be lower when the eccentricity produced by crane load is smaller.
This paper tested 11 concrete-encased concrete-filled steel tube (CFST) composite columns and one reinforced concrete column under combined axial compression and lateral loads. The primary parameters, including the loading system, axial compression ratio, volume stirrup ratio, diameter-to-thickness ratio of the steel tube, and stirrup form, were varied. The influence of the parameters on the failure mode, strength, ductility, energy dissipation, strength degradation, and damage evolution of the composite columns were revealed. Moreover, a two-parameter nonlinear seismic damage model for composite columns was established, which can reflect the degree and development process of the seismic damage. In addition, the relationships among the inter-story drift ratio, damage index and seismic performance level of composite columns were established to provide a theoretical basis for seismic performance design and damage assessments.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.101-102
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2021
The compressive strength of concrete is greatly affected by the temperature inside the concrete at the initial age immediately after pouring. The apparent activation energy of cement and the setting time of concrete are major factors influencing the development of compressive strength of concrete. This study measured the apparent activation energy and setting time according to the change in W/B for each mixing rate of Ground Granulated Blast-Furnace Slag (GGBFS). And after calculating the compressive strength prediction model, the accuracy of the prediction model was evaluated by comparing the predicted compressive strength and the compressive strength.
The objective of this work is to determine the compressive strength of geopolymer concrete utilizing four distinct machine learning approaches. These techniques are known as gradient boosting machine (GBM), generalized linear model (GLM), extremely randomized trees (XRT), and deep learning (DL). Experimentation is performed to collect the data that is then utilized for training the models. Compressive strength is the response variable, whereas curing days, curing temperature, silica fume, and nanosilica concentration are the different input parameters that are taken into consideration. Several kinds of errors, including root mean square error (RMSE), coefficient of correlation (CC), variance account for (VAF), RMSE to observation's standard deviation ratio (RSR), and Nash-Sutcliffe effectiveness (NSE), were computed to determine the effectiveness of each algorithm. It was observed that, among all the models that were investigated, the GBM is the surrogate model that can predict the compressive strength of the geopolymer concrete with the highest degree of precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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