The nonlinear time-domain analysis method was implemented to carry out a series of integrated simulations for a deep-water crane vessel system composed of four sub components, including a floating vessel, lifted equipment, hoisting cable and dynamic positioning (hereinafter DP) system. The analysis of the coupled dynamics consists of the crane vessel and equipment connected using the crane wire, and the DP is modeled according to the wind, wave and current conditions. The DP systems were numerically implemented using a classical PD feedback controller, and various simulations of the deepwater installation were conducted using different conditions in order to evaluate the global performance of the floating crane vessel combined with the DP system.
The purpose of this study is to analyze the ultimate strength and behavior of triangular and rectangular frames in steel towers. Investigations of collapse mechanism including local and global failures of partial frame are carried out through finite element analysis and small scaled experiments. Ultimate strength and deformation are investigated in case of shape variations with change of the interior and exterior frames. The efficiency of rectangular frame saving sub-brace members are verified with comparisons of the ultimate strength of triangular frames.
Implementation of openings in beams web has been introduced as an innovative method for improving seismic performance of steel moment frames. In this paper, several steel moment frames have been studied in order to evaluate the effect of openings in beams web. The beam sections with web opening have been modeled as a simplified super-element to be used in designing frames and to determine opening configurations. Finite element models of designed frames were generated and nonlinear static pushover analysis was conducted. The efficient location for openings along the beam length was discovered and the effects of beams with web openings on local and global behavioral characteristics of frames were discussed. Base on the results, seismic performance of steel moment frames was improved by creating openings in beams web, in terms of reduction in stress level of frame sensitive areas such as beam to column connections and panel zones.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.15
no.3
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pp.43-49
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2015
A single-layerd steel lattice roof, which has 50m span, was constructed. In order to figure out the realistic buckling load level, the structural analysis of this roof structure was performed especially by local snow load. Due to the characteristics of application of snow load, the load combinations of snow should be considered not only global area but also local part so that the critical buckling load could be observed as easy as possible. Geometrical imperfection was simulated to consider inaccurate shape of structure. And then nonlinear analysis were performed. Finally, this paper could investigate that the local snow load with geometrical imperfection decreased the level of buckling load significantly.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1999.10a
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pp.87-94
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1999
The structural behavior of welded steel box columns subjected to axial compression and combined load of axial and horizontal load is described. The nonlinear stress-strain relation of the material and residual stress resulted from welds were included in the analysis. Inelastic buckling analysis of hollow rectangular sections of various width-thickness and slenderness ratios was carried out using the semi-analytical and spline finite strip method to investigate the local and global bucking stress and mode interaction. The buckling stress was compared with test results and design curves. Post-buckling behavior was traced by the finite element program(ADINA) and compared with experimental results. The comparison showed that the ultimate stress can be used for the design purpose.
Han Min Ki;Park Wan Shin;Kim Hyo-Jin;Choi Gi-Bong;Choi Chang Sik;Yun Hyun Do
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.11a
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pp.429-432
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2004
This paper discussed finite element method(FEM) models of the reinforced concrete rectangular shear walls with opening configuration and analysed under constant axial and monotonic lateral load using ABAQUS. The research comprises constitutive models to represent behavior of the materials that compose a wall on the basis of experimental data, development of techniques that are appropriate for analysis of reinforced concrete structures, verification, and calibration of the global model for reinforced concrete shear walls of increasing complexity. Results from the analyses of these FEM models offers significant insight into the flexural behavior of benchmark data.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.23
no.1
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pp.69-76
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2023
A timber lattice roof, which has around 30m span, was constructed. In order to figure out the realistic buckling load level, the structural analysis of this roof structure was performed especially by stiffness of connection with various asymmetric snow load. Due to the characteristics of application of snow load, the load combinations of snow should be considered not only global area but also local part so that the critical buckling load could be observed as easy as possible. Geometrical imperfection was simulated to consider inaccurate shape of structure. And then nonlinear analysis were performed. Finally, this paper could investigate that the asymmetric snow load with the lower level stiffness of connection decreased the level of buckling load significantly.
In this study, a new recentering friction device (RFD) to retrofit steel moment frame structures is introduced. The device provides both self-centering and energy dissipation capabilities for the retrofitted structure. A hybrid performance-based seismic design procedure considering multiple limit states is proposed for designing the device and the retrofitted structure. The design of the RFD is achieved by modifying the conventional performance-based seismic design (PBSD) procedure using computational intelligence techniques, namely, genetic algorithm (GA) and artificial neural network (ANN). Numerous nonlinear time-history response analyses (NLTHAs) are conducted on multi-degree of freedom (MDOF) and single-degree of freedom (SDOF) systems to train and validate the ANN to achieve high prediction accuracy. The proposed procedure and the new RFD are assessed using 2D and 3D models globally and locally. Globally, the effectiveness of the proposed device is assessed by conducting NLTHAs to check the maximum inter-story drift ratio (MIDR). Seismic fragilities of the retrofitted models are investigated by constructing fragility curves of the models for different limit states. After that, seismic life cycle cost (LCC) is estimated for the models with and without the retrofit. Locally, the stress concentration at the contact point of the RFD and the existing steel frame is checked being within acceptable limits using finite element modeling (FEM). The RFD showed its effectiveness in minimizing MIDR and eliminating residual drift for low to mid-rise steel frames models tested. GA and ANN proved to be crucial integrated parts in the modified PBSD to achieve the required seismic performance at different limit states with reasonable computational cost. ANN showed a very high prediction accuracy for transformation between MDOF and SDOF systems. Also, the proposed retrofit showed its efficiency in enhancing the seismic fragility and reducing the LCC significantly compared to the un-retrofitted models.
Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.
To deal with the operation performance degradation of permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives with uncertainties and unmodeled dynamics, this paper presents a finite-time nonlinear disturbance observer (FTNDO) based discretized integral sliding mode (DISM) composite control scheme. Based on the reaching-law approach, a DISM speed controller featuring a superior dynamic quality and global robustness against disturbances is constructed. This controller can avoid the reaching phase and overlarge control action. In addition, a sliding mode differentiator based FTNDO is devised and extended to the discrete-time domain for disturbance estimation. The attractive features of the FTNDO are that it can provide a finite-time converging estimation and alleviate the chattering effect in conventional sliding mode observers, while retaining robustness to parameter variations. By feeding the estimate forward to the pre-stage DISM controller, both disturbances and chattering can be significantly suppressed. Moreover, considering the estimation error of a FTNDO caused by discrete sampling, a stability analysis of the composite controller is discussed. Experimental results validate the superiority of the presented scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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