Superior to traditional welded studs, high strength friction-grip bolted shear connectors facilitate the assembling and demounting of the composite members, which maximizes the potential for efficiency in the construction and retrofitting of new and old structures respectively. Hence, it is necessary to investigate the structural properties of high strength friction-grip bolts used in steel concrete composite beams. By means of push-out tests, an experimental study was conducted on post-installed high strength friction-grip bolts, considering the effects of different bolt size, concrete strength, bolt tensile strength and bolt pretension. The test results showed that bolt shear fracture was the dominant failure mode of all specimens. Based on the load-slip curves, uplifting curves and bolt tensile force curves between the precast concrete slab and steel beam obtained by push-out tests, the anti-slip performance of steel-concrete interface and shear behavior of bolt shank were studied, including the quantitative analysis of anti-slip load, and anti-slip stiffness, frictional coefficient, shear stiffness of bolt shank and ultimate shear capacity. Meanwhile, the interfacial anti-slip stiffness and shear stiffness of bolt shank were defined reasonably. In addition, a total of 56 push-out finite element models verified by the experimental results were also developed, and used to conduct parametric analyses for investigating the shear behavior of high-strength bolted shear connectors in steel-concrete composite beams. Finally, on ground of the test results and finite element simulation analysis, a new design formula for predicting shear capacity was proposed by nonlinear fitting, considering the bolt diameter, concrete strength and bolt tensile strength. Comparison of the calculated value from proposed formula and test results given in the relevant references indicated that the proposed formulas can give a reasonable prediction.
Purpose - The purpose of this study is to investigate the direct and indirect impact of innovation space factors on the growth of semiconductor enterprises. Design/methodology - This empirical study uses the financial statements of 83 semiconductor listed companies in 23 provinces from 2004 to 2019 approved by CSRC (2019). A stepwise regression and backward regression are employed in order to examine the role of innovation space to expand technology investment in promoting business growth and uses South Korean Samsung's investment in China as a test case. Findings - Results indicate that innovation space, technology input, geographical area, owner's background, operating years and financing liabilities all contribute to a boost in business growth. Factors such as carbon emission, financial liberalization, government efficiency, technology input, and financing liabilities further influence management growth. Innovation space follows a nonlinear pattern, and this plays a positive role in magnifying the influence of technology on management growth. Additionally, operations of the state-owned companies and expansionary financing enterprises are influenced by the external economy. Regarding the spatial distribution, the Samsung investment in 24 companies in China shows that Samsung focuses on the acquisition of scarce resources for semiconductor production as a component of its investment and innovation strategy. Originality/value - Even though prior research has considered the concepts studied here, this study contributes to empirically evaluate the direct impact of innovation space on business growth, and the indirect impact of innovation space on business growth through technology investment. This study includes an in-depth discussion of the practical effects that innovation space has on China's economy, using a case of South Korean Samsung's investment in China as a test the empirical findings.
Dynamic buckling of structure is one of the failure modes that needs to be considered since it may result in catastrophic failure of the structure in a short period of time. For a thin fiber-reinforced polymer (FRP) plate under compression, buckling is an inherent hazard which will be intensified by the existence of defects like holes, cracks, and delamination. On the other hand, the growth of the delamination is another prime concern for thin FRP plates. In the current paper, reinforcing the plates against buckling is realized by using SMA wires in the form of stitches. A numerical framework is proposed to simulate the dynamic instability emphasizing the effect of the SMA stitches in suppressing delamination growth. The suggested algorithm is more accurate than the other methods when considering the transformation point of the SMA wires and the modeling of the cohesive zone using simple and yet reliable technique. The computational design of the method by producing the line by line orders leads to a simple algorithm for simulating the super-elastic behavior. The Lagoudas constitutive model of the SMA material is implemented in the form of user material subroutines (VUMAT). The normal bilinear spring model is used to reproduce the cohesive zone behavior. The nonlinear finite element formulation is programmed into FORTRAN using the Newmark-beta numerical time-integration approach. The obtained results are compared with the results obtained by the finite element method using ABAQUS/Explicit solver. The obtained results by the proposed algorithm and those by ABAQUS are in good agreement.
An accurate prediction of the pressure drop along the flow paths is crucial in the design of advanced passive systems cooled by heavy liquid metal coolants. To date, a generic pressure drop correlation over spacer grids by Rehme has been applied extensively, which was obtained from substantial experimental data with multiple types of components. However, a few experimental studies have reported that the correlation may give large discrepancies. To provide a more reliable correlation for ring-type spacer grids, the current numerical study aims at figuring out the most critical factor among four hypothetical parameters, namely the flow area blockage ratio, number of fuel rods, type of fluid, and thickness of the spacer grid in the flow direction. Through a set of computational fluid dynamics simulations, we observed that the flow area blockage ratio dominantly influences the pressure loss characteristics, and thus its dependence should be more emphasized, whereas the other parameters have little impact. Hence, we suggest a new correlation for the drag coefficient as CB = Cν,m/ε2.7, where Cν,m is formulated by a nonlinear fit of simulation data such that Cν,m = -11.33 ln(0.02 ln(Reb)).
원자력발전소 구조물을 포함하여 플랜트 구조물에서는 사용 중 설비보강을 위하여 벽체 및 슬래브에 관통부를 신설하는 경우가 빈번히 발생하고 있으며, 관통부 설치작업 중에 철근이 절단되는 사례가 일부 발생하고 있다. 이 관통부들은 설계 또는 건설 단계에서 고려된 것이 아니므로 설치 중 발생한 철근의 절단은 사실상 구조물의 손상이기 때문에, 관통부 주변 응력 전이범위 또는 유효폭을 고려한 구조물의 건전성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 가동중인 원자력발전소 벽식 건물의 전단벽에 관통부를 신설할 경우에 발생하는 철근 절단의 영향을 평가하기 위하여 다양한 비선형 해석과 정적 가력 실험을 수행하였다. 그리고 관통부 신설과 철근의 절단으로 인한 벽체의 강성저하와 관통부 주변 철근의 응력 및 변형률 분포를 평가하였다.
본 논문에서는 기하학적 특성을 고려한 케이블 네트 형상설계 방법론을 제시하고, 트러스 링 그리고 케이블 네트의 구조 유연도를 고려한 반사판 안테나의 케이블 네트워크 형상 실효성을 검증한다. 기하학적 비선형성을 고려한 케이블 네트의 유한요소 모델을 개발한다. 경계조건의 하중에 따른 형상변형 해석을 통하여, 케이블 네트의 형상 설계변수 특성을 제시 한다. 프레임 요소를 이용하여 전개형 트러스 링 구조를 모델링하고 정적 하중 해석을 수행한다. 전개된 링 구조에 가해지는 장력에 의해 케이블 네트 반사판은 정확한 형상을 유지하게 된다. 가해지는 장력, 케이블 네트 그리고 트러스 링 구조의 유연도를 고려하여, 케이블 네트워크 형상설계에 반영하고 최종 형상을 제시한다.
PADS(Precision Aerial Delivery System)은 원형 낙하산을 이용한 공중 물자수송 시스템의 낮은 착륙 정확도를 개선해줄 수 있는 장비로 AGU(Airborne Guidance Unit)을 장착하여 원하는 목적지로 안전하게 물자를 수송할 수 있다. 현재 외국에서 개발된 PADS 성능은 착륙 정확도가 CEP50 100m 범위로 보고되고 있으나 실제 지형 및 기상환경에 따라 많은 차이를 보인다. 산악지역이 많은 국내 환경에서는 국부적인 지형변화에 따른 풍향, 풍속 변화가 심하고 이는 착륙 정밀도에 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PADS의 6DOF 비선형 모델링을 기반으로 HILS(Hardware In the Loop Simulation)를 구축하여 바람 환경에서 Ram air parachute의 기동 특성을 분석하였다. 이러한 기동 특성을 고려하여 EM(Energy Management) 기동과 FA(Final Approach) 기동을 포함한 정밀 연착륙 알고리즘을 설계하였다. PADS 시뮬레이션 결과 CEP50 40m 이내로 정밀 연착륙이 가능하였으며, 향후 이러한 연구 결과를 바탕으로 실제 PADS 투하시험을 통하여 정밀 공중 물자수송 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.
Most transportation departments have recognized and developed procedures to address the ever-increasing weights of trucks traveling on bridges in a service today. Transportation agencies also recognize the issues with overheight vehicles' collisions with bridges, but few stakeholders have definitive countermeasures. Bridges are becoming more vulnerable to collisions from overheight vehicles. The exact response under lateral impact force is difficult to predict. In this paper, nonlinear impact analysis shows that the degree of deformation recorded through the modeling of the unprotected vehicle-girder model provides realistic results compared to the observation from the US-61 bridge overheight vehicle impact. The predicted displacements are 0.229 m, 0.161 m, and 0.271 m in the girder bottom flange (lateral), bottom flange (vertical), and web (lateral) deformations, respectively, due to a truck traveling at 112.65 km/h. With such large deformations, the integrity of an impacted bridge becomes jeopardized, which in most cases requires closing the bridge for safety reasons and a need for rehabilitation. We proposed different sacrificial cushion systems to dissipate the energy of an overheight vehicle impact. The goal was to design and tune a suitable energy absorbing system that can protect the bridge and possibly reduce stresses in the overheight vehicle, minimizing the consequences of an impact. A material representing a Sorbothane high impact rubber was chosen and modeled in ANSYS. Out of three sacrificial schemes, a sandwich system is the best in protecting both the bridge and the overheight vehicle. The mitigation system reduced the lateral deflection in the bottom flange by 89%. The system decreased the stresses in the bridge girder and the top portion of the vehicle by 82% and 25%, respectively. The results reveal the capability of the proposed sacrificial system as an effective mitigation system.
Calculating the shear capacity of slender reinforced concrete beams without shear reinforcement was the subject of numerous studies, where the eternal problem of developing a single relationship that will be able to predict the expected shear capacity is still present. Using experimental results to extrapolate formulae was so far the main approach for solving this problem, whereas in the last two decades different research studies attempted to use artificial intelligence algorithms and available data sets of experimentally tested beams to develop new models that would demonstrate improved prediction capabilities. Given the limited number of available experimental databases, these studies were numerically restrained, unable to holistically address this problem. In this manuscript, a new approach is proposed where a numerically generated database is used to train machine-learning algorithms and develop an improved model for predicting the shear capacity of slender concrete beams reinforced only with longitudinal rebars. Finally, the proposed predictive model was validated through the use of an available ACI database that was developed by using experimental results on physical reinforced concrete beam specimens without shear and compressive reinforcement. For the first time, a numerically generated database was used to train a model for computing the shear capacity of slender concrete beams without stirrups and was found to have improved predictive abilities compared to the corresponding ACI equations. According to the analysis performed in this research work, it is deemed necessary to further enrich the current numerically generated database with additional data to further improve the dataset used for training and extrapolation. Finally, future research work foresees the study of beams with stirrups and deep beams for the development of improved predictive models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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