In recent years, fiber reinforced polymer(FRP) plates have shown a great promise as an alternative to steel plates for reinforced concrete beam rehabilitation. Reinforced concrete beams strengthened with externally bonded FRP sheets to the tension face can exhibit ultimate flexural strengths several times greater than their original strength if their bond strength is enough. Debonding failure, however, may occur before the strengthened beam can achieve its enhanced flexural strength. The purpose of this paper is to investigate the debonding failure strength of FRP-strengthened reinforced concrete beams. An analytical procedure for calculating debonding load between concrete and strengthening FRP is presented. Based on the local bond stress-slip relationship in the previous studies, uniform bond stress is assumed on the effective bond length. The analytical expressions are developed from linear elastic theory and statistical analyses of experimantal results reported in the literature. The proposed method is verified by comparisons with experimental results reported in the previous researches.
High performance concrete (HPC) has been extensively used in thin overlay for repair purpose due to its excellent strength and durability. This paper presents an experiment, where the sensor-instrumented HPC overlays have been followed by dynamic strain and moisture content monitoring for 1 year, under normal traffic. The vibrating wire and soil moisture sensors were embedded in overlay before construction. Four given HPC mixes (2 original mixes and their shrinkage-modified mixes) were used for overlays to contrast the strain and moisture results. A calibration method to accurately measure the moisture content for a given concrete mixture using soil moisture sensor was established. The monitoring results indicated that the modified mixes performed much better than the original mixes in shrinkage cracking control. Weather condition and concrete maturity at early age greatly affected the strain in concrete. The strain in HPC overlay was primarily in longitudinal direction, leading to transverse cracks. Additionally, the most moisture loss in concrete occurred at early age. Its rate was very dependent on weather. After one year, cracking survey was carried out by vision to verify the strain direction and no cracks observed in shrinkage modified mixes.
This research develops tools and strategies for optimizing RC column sections applied in tall buildings. Optimization parameters are concrete strength and section shape, the objective function for which is subject to several predefined constraints drawn from the original structural design. For this purpose, we developed new components for StrAuto, a parametric modeling and optimization tool for building structure. The components receive from external analysis solvers member strengths calculated from the original design model, and output optimized column sections satisfying the minimum cost. Using these components, optimized sections are firstly obtained for each predefined concrete strength applied to the whole floors in the project building. The obtained results for each concrete strength are comparatively examined to determine the fittest sections which will also result in the fittest vertical zoning for concrete strength. The main optimization scenario for this is to search for the vertical levels where the identical optimized sections coincide for the two different concrete strengths in concern, and select those levels for the boundaries where a concrete strength will be changed to another. The optimization process provided in this research is a product of an intensive development designed for a specific member in a specific project. Thus, the algorithm suggested takes on a microscopic and mathematical approach. However, the technique has a lot of potential that it can further be extensively developed and applied for future projects.
Song Min Seob;Park Jong Ho;Kim Kab Soo;Jang Jong Ho;Lim Jae Hong;Kim Moo Han
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.05a
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pp.446-449
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2004
Traditional prediction models have been developed with a fixed equation from based on the limited number of data and parameters. If new data is quite different from original data, then the model should update not only its coefficients but also its equation form. However, artificial neural network dose not need a specific equation form. Instead of that, it needs enough input-output data. Also, it can continuously re-train the new data, so that it can conveniently adapt to new data. Therefore, the purpose of this study is to verify faith and application of prediction system of concrete strength using artificial neural networks through mock-up test.
Yeo, Sang Rok;Cho, Eun Sang;Hwang, Won Sup;Jeong, Jae Woon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1A
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pp.69-78
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2008
In this study, in order to verify the reinforcement effects of the cracked concrete tubes and culverts, static load test was conducted. After the load carrying capacity of the original concrete tubes (nominal diameter 0.8 m, 1.0 m, 1.5 m) and box culverts (inner width 2.0 m. 2.5 m) was reduced by the cracking test, the cracked concrete specimens were strengthened by installing profile with steel stiffener and high strength mortar. And then, the maximum load tests were conducted the renewal concrete tubes and box culverts. According to the method application, the load carrying capacity increased 1.66~3.50 times than it of the original tubes before applying the method. In case of the original box culverts, the load carrying capacity increased 1.66~3.10 times than the case before installing profile and high strength mortar. Also non-linear analysis was carried out by using the commercial FEM program of ABAQUS 6.6. Solid (C3D8R) elements and concrete damage plasticity option was applied to the analysis. For reflecting confined reinforcing bars in the analysis, the composite material properties were used.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.10
no.1
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pp.87-97
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2016
In this study, a quantitative review was performed on the mechanical performance, permeation resistance of concrete, and durability of surface-modified coarse aggregates (SMCA) produced using low-quality recycled coarse aggregates, the surface of which was modified using a fine inorganic powder. The shear bond strength was first measured experimentally and the interface between the SMCA and the cement matrix was observed with field-emission scanning electron microscopy. The results showed that a reinforcement of the interfacial transition zone (ITZ), a weak part of the concrete, by coating the surface of the original coarse aggregate with surface-modification material, can help suppress the occurrence of microcracks and improve the mechanical performance of the aggregate. Also, the use of low-quality recycled coarse aggregates, the surfaces of which were modified using inorganic materials, resulted in improved strength, permeability, and durability of concrete. These results are thought to be due to the enhanced adhesion between the recycled coarse aggregates and the cement matrix, which resulted from the improved ITZ in the interface between a coarse aggregate and the cement matrix.
Reinforced concrete (RC) flat slabs should be designed based on punching shear strength. As part of this study, machine learning (ML) algorithms were developed to accurately predict the punching shear strength of RC flat slabs without shear reinforcement. It is based on Bayesian optimization (BO), combined with four standard algorithms (Support vector regression, Decision trees, Random forests, Extreme gradient boosting) on 446 datasets that contain six design parameters. Furthermore, an analysis of feature importance is carried out by Shapley additive explanation (SHAP), in order to quantify the effect of design parameters on punching shear strength. According to the results, the BO method produces high prediction accuracy by selecting the optimal hyperparameters for each model. With R2 = 0.985, MAE = 0.0155 MN, RMSE = 0.0244 MN, the BO-XGBoost model performed better than the original XGBoost prediction, which had R2 = 0.917, MAE = 0.064 MN, RMSE = 0.121 MN in total dataset. Additionally, recommendations are provided on how to select factors that will influence punching shear resistance of RC flat slabs without shear reinforcement.
This paper aims to investigate the axial compressive behavior of reinforced concrete (RC) columns strengthened with self-compacting and micro-expanding (SM) concrete-filled steel tubes (SM-CFSTs). Nine specimens were tested in total under the local axial compression. The test parameters included steel tube thickness, filling concrete strength, filling concrete type and initial axial preloading. The test results demonstrated that the initial stiffness, ultimate bearing capacity and ductility of original RC columns were improved after being strengthened by SM-CFSTs. The ultimate bearing capacity of the SM-CFST strengthened RC columns was significantly enhanced with the increase of steel tube thickness. The initial stiffness and ultimate bearing capacity of the SM-CFST strengthened RC columns were slightly enhanced with the increase of filling concrete strength. However, the effect of filling concrete type and initial axial preloading of the SM-CFST strengthened RC columns were negligible. Three equations for predicting the ultimate bearing capacity of the SM-CFST strengthened RC columns were compared, and the modified equation based on Chinese code (GB 50936-2014) was more precise.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.13
no.1
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pp.69-77
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2013
This study is the research appling the representative Displacement-Based Design which is the basic concept of Direct Displacement Based Design proposed by Chopra and Goel to original Reinforced Concrete moment frame and determining the thickness of retrofit Steel Jacket about the Maximum design ground acceleration, and developing the more improved Algorithm as well as program by the Retrofit Design method and Nonlinear analysis by the Performance design method before and after reinforcement appling the determined retrofit thickness. It also shows the result of the seismic performance improvement which is the ratio of seismic performance appreciation result yield displacement 19%, yield strength ratio 24%, displace ductility ratio the maximum 27% comparing Multi degree of freedom, column member of Reinforced Concrete with the performance improvement column member considering the thickness of the determined Steel Jacket. The developed Algorithm and program are easy to apply seismic design and application to the original Reinforced Concrete building, at the same time, it applicate to display well the design result of Target displacement performance level about nonlinear behavior.
The nondestructive test is widely used in the field of diagnosis and maintenance to evaluate the degree of damaging of structures caused by aging, and the demand for this test method is expected to continue increasing. However, there is a lack of standards related to the nondestructive test, and South Korea is relying heavily on developed nations for original technologies related to diagnosis. It is an urgent task to establish a nondestructive test method appropriate for the circumstance of South Korea. The purpose of this study is to compare and analyze estimated error of compressive strength in single-story structures comprised of vertical and horizontal reinforced concrete members using the impact testing method and rebound hardness method, which are nondestructive test methods, and to review on-site applicability of these methods. Based on compressive strength of the structures estimated, overall mean error was 21.2% for the impact testing method and 15.6% for the rebound hardness method. The necessity of a reliable diagnostic method based on compound nondestructive test methods to increase accuracy of estimation was confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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