Ahmad, Sohaib;Pilakoutas, Kypros;Rafi, Muhammad M.;Zaman, Qaiser U.
Computers and Concrete
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제22권2호
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pp.249-259
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2018
This paper presents Artificial Neural Network (ANN) models for evaluating bond strength of deformed, plain and cold formed bars in low strength concrete. The ANN models were implemented using the experimental database developed by conducting experiments in three different universities on total of 138 pullout and 108 splitting specimens under monotonic loading. The key parameters examined in the experiments are low strength concrete, bar development length, concrete cover, rebar type (deformed, cold-formed, plain) and diameter. These deficient parameters are typically found in non-engineered reinforced concrete structures of developing countries. To develop ANN bond model for each bar type, four inputs (the low strength concrete, development length, concrete cover and bar diameter) are used for training the neurons in the network. Multi-Layer-Perceptron was trained according to a back-propagation algorithm. The ANN bond model for deformed bar consists of a single hidden layer and the 9 neurons. For Tor bar and plain bars the ANN models consist of 5 and 6 neurons and a single hidden layer, respectively. The developed ANN models are capable of predicting bond strength for both pull and splitting bond failure modes. The developed ANN models have higher coefficient of determination in training, validation and testing with good prediction and generalization capacity. The comparison of experimental bond strength values with the outcomes of ANN models showed good agreement. Moreover, the ANN model predictions by varying different parameters are also presented for all bar types.
This study elucidates the uplift behaviors of the straight-sided and belled shafts. The field uplift load tests were carried out on 18 straight-sided and 15 belled shafts at the three collapsible loess sites under an arid environment on the Loess Plateau in Northwest China. Both the site conditions and the load tests were documented comprehensively. In general, the uplift load-displacement curves of the straight-sided and belled shafts approximately exhibited an initial linear, a curvilinear transition, and a final linear region, but did not provide a well defined peak or asymptotic value of the load, and therefore their uplift resistances should be interpreted from the load test results using an appropriate criterion. Nine representative uplift resistance interpretation criteria were used to define the "interpreted failure load" for each of the load tests, and all of these interpreted uplift resistances were normalized by the failure threshold, $T_{L2}$, obtained using the $L_1-L_2$ method. These load test data were compared statistically and graphically. For the straight-sided and belled shafts, the normalized uplift load-displacement curves were respectively established by the plots that related the mean interpreted uplift resistance ratio against the mean displacement at the corresponding interpreted criteria, and the comparisons of the normalized load-displacement curves were made. Specific recommendations for the designs of uplift belled and straight-sided shafts in the loess were given, in terms of both capacity and displacement.
Tendon reinforced cemented soil is applied extensively in foundation stabilisation and improvement, especially in areas with soft clay. To solve the deterioration problem led by steel corrosion, the glass fiber-reinforced polymer (GFRP) tendon is introduced to substitute the traditional steel tendon. The interface bond strength between the cemented soil matrix and GFRP tendon demonstrates the outstanding mechanical property of this composite. However, the lack of research between the influence factors and bond strength hinders the application. To evaluate these factors, back propagation neural network (BPNN) is applied to predict the relationship between them and bond strength. Since adjusting BPNN parameters is time-consuming and laborious, the particle swarm optimisation (PSO) algorithm is proposed. This study evaluated the influence of water content, cement content, curing time, and slip distance on the bond performance of GFRP tendon-reinforced cemented soils (GTRCS). The results showed that the ultimate and residual bond strengths were both in positive proportion to cement content and negative to water content. The sample cured for 28 days with 30% water content and 50% cement content had the largest ultimate strength (3879.40 kPa). The PSO-BPNN model was tuned with 3 neurons in the input layer, 10 in the hidden layer, and 1 in the output layer. It showed outstanding performance on a large database comprising 405 testing results. Its higher correlation coefficient (0.908) and lower root-mean-square error (239.11 kPa) were obtained compared to multiple linear regression (MLR) and logistic regression (LR). In addition, a sensitivity analysis was applied to acquire the ranking of the input variables. The results illustrated that the cement content performed the strongest influence on bond strength, followed by the water content and slip displacement.
낙석방지망에 대한 기존 연구 결과에 의하면 종래의 낙석방지망에서 발생되는 대표적인 문제점으로 이완성이 없는 횡방향 와이어로프에 의해 발생되는 낙석 중량의 누적현상, 지반과 낙석방지망의 결합지점 부족으로 인한 인발지지력 부족, 낙석의 과도한 충격으로 인한 철망의 빈번한 파손, 낙석방지망의 유지관리 시 철망의 재사용의 어려움 등이 보고되고 있다. 선행 연구를 통해 실내에서의 인장력과 현장실험이 실시되어 새로운 낙석방지망의 효과를 검증한 바 있다. 선행연구에 이어 본 연구에서는 기존의 사각낙석방지망과 비교하여 충격 완화형 육각 낙석방지망의 전체적인 구조적 안정성과 성능을 수치해석적 방법을 통해 점검하는 것에 그 목적이 있으며, 이를 충분히 검토하고 결과를 얻을 수 있도록 수치해석 프로그램이 설정되었다. 수치해석 결과를 종합해볼 때 동일한 단일 셀 간격 뿐만 아니라 동일한 면적비로 비교하더라도 육각 낙석방지망이 사각 낙석방지망에 비해 하중분배 효과가 우수한 것으로 나타났으며, 육각 낙석방지망은 낙석하중이 작용할 경우 이를 효율적으로 분산시킴으로써 과도한 하중 집중이 발생하는 것을 피할 수 있어 장기적인 안정성 확보에 유리할 것으로 판단된다.
탄소나노튜브-에폭시 복합재료의 미세손상에 대한 자체-감지도와 분산도와 관련되는 특성 연구가 접촉각, 전기-미세역학 시험법 및 음향방출을 통하여 수행하였다. 시편들은 미처리와 산처리된 탄소나노튜브가 첨가된 에폭시 복합재료와 순수 에폭시로 제조되었다. 상대적인 분산도는 부피 전기저항도와 그 표준편차로 평가하였다. 응력전달을 나타내는 겉보기 탄성율은 미처리 탄소나노튜브 복합재료보다 산처리된 경우가 크게 나타났다. 단일 탄소섬유/탄소나노튜브-에폭시 복합재료는 부가한 반복 하중에 대해서 접촉저항도의 변화로 잘 감지되었다 섬유 풀-아웃 시험에서 단일 탄소섬유와 탄소나노튜브-에폭시간의 계면접착강도는 순수 에폭시의 경우보다 작았다. 음향방출과 함께 전기저항측정을 통한 미세파손 감지는, 전도성 있는 탄소나노튜브-에폭시 복합재료에서는 단일 탄소섬유 파손에 대한 단계적인 전기저항도의 증대를 보여 주었으나, 순수 에폭시의 경우는 첫번째 탄소섬유의 파단의 경우 바로 저항이 무한대로 증대함을 보여주었다. 첨가한 탄소나노튜브의 미세계면 손상으로 인하여, 음향방출 발생이 나노복합재료가 순수 에폭시에 비하여 훨씬 증대하였다.
서 론 : 후방 경유 경추 융합을 위한 후관절 금속판 고정술은 외상성 및 퇴행성 불안정성의 치료에 효과적인 방법이다. 후관절 금속판 고정의 안정성은 여러 가지 인자에 의해 결정된다. 이중 하나가 나사못의 삽입깊이이다. 이 방법이 처음 소개될 때에는 양피질골성 삽입이 이용되었다. 외과의사의 관심은 어떻게 안전하면서 생역학적으로 강력한 고정을 얻느냐에 있다. 목 적 : 이 연구의 목적은 사체에서 단피질성과 양피질성 나사못 삽입술을 시행한 후 안전성, pull-out 강도, 방사선학적 특성을 분석하고 나사못의 삽입에 대한 교육 훈련의 수준에 따른 영향을 평가하는데 있다. 방 법 : 평균 나이 78.9세인 21구의 사체에 대하여, Magerl의 기술을 변형하여 C3-C6(n=168)까지 3.5mm AO 나사못을 양쪽 후관절에 삽입하였다. 수술중 방사선 사진영상은 사용되지 않았다. 오른 쪽(단피질성 삽입)은 14mm 나사못(11mm의 유효 길이)을 이용하고, 왼쪽은 양피질성 삽입을 시도하였다. 각 사체는 3개의 군으로 나누어 척추 수술 수련의 수준이 다른 받은 3명의 척추 외과 의사들(전임 강사, 임상 강사, 수석 레지던트)이 수술을 시행했다. 수술 후 경추를 떼어내어 나사못의 위치를 육안적으로 확인하고 방사선학적으로 안정성과 삽입 위치 (1,2,3)를 평가하였다. 척수, 후관절, 신경근과 척추 동맥에 대한 나사못의 위치를"만족할 만한","위험한", 그리고"직접적인 손상"으로 구분하였다. material testing machine을 이용하여 모든 나사못에 대해서 Pull-out 강도를 측정하였다. 결 과 : 대다수의 나사못(92.9%)은 만족할 만한 상태였다. 전예에서 척수에 대한 위험성은 없다. 오른 편(단피질성 : 14mm) 나사못의 98.9%는"만족할 만한"에 속했다. 그리고 왼쪽 편(양피질성)의 68.1%는"만족할 만한"에 속했다. 양피질성 나사못 군에서 5.8%의 척추 동맥에 대한 직접적인 손상이 있었고 신경근의 직접적인 손상 발생율은 17.4%였다. 반면에 단피질성 나사못 군에서는 이들에 대한 직접적인 손상은 없었다. 양피질성 나사못에서 보인"직접 손상"의 거의 대부분은 외과 의사의 경험 부족으로 발생하였다. 나사못의 안정성과 삽입 위치 사이에는 특별한 관련이 없었다. 모든 나사못의 pull-out 강도는 $542.0{\pm}296.6N$였다. 단피질성에 있어서의 pull-out 강도($519.0{\pm}289.9N$)와 양피질성($565.2{\pm}306N$) 나사못에는 아무런 통계학적으로 의미있는 차이점을 발견할 수 없었다(p>0.05). 나사못 삽입위치와 pull-out 강도 사이에는 의미있는 차이가 없었다. 결 론 : 이번 연구는 경추 후관절 나사못 고정술시 단피질성과 양피질성 나사못의 안정성과 효능을 집중적으로 알아보았다. 명백한 것은 14mm의 나사못(효과적인 길이는 11mm)이 보다 긴 양피질성 나사못 보다 손상의 위험이 훨씬 낮고 거의 동등한 pull-out강도를 갖는다는 것이다. 또한, 수술시 방사선 영상을 사용할 수 없을 때, 훈련과 축적된 경험에 의해 나사못 삽입의 정확성과 안전성이 향상될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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