Recently, structure performance is maximized by using high strength concrete. In design of structure, concrete need combination with reinforcement, but use of common strength reinforcement make member complex bar placement, so high strength concrete members require increased strength reinforcement. If common strength reinforcement replaced by equal tension area of high strength reinforcement, reinforcement ratio increase and brittle failure of member may occur by material change. So, adequate upper limit of strength ratio is required to affirm ductile behavior in application of high strength reinforcement. In this study, ductility behavior was analysed by factor of reinforcement ratio, strength of concrete and reinforcement. The result indicate that ductile failure is shown under 0.35 $\rho_{b}$ in any reinforcement strength of same section and high strength concrete of 800kg/$cm^{2}$ used commonly is compatible with reinforcement of 5500kg/$cm^{2}$.
Evolutionary algorithms are probabilistic optimization algorithms based on the model of natural evolution. Recently the efforts to improve the performance of evolutionary algorithms have been made extensively. In this paper, we introduce the research for improving the convergence rate and search faculty of evolution algorithms by using reinforcement learning. After providing an introduction to evolution algorithms and reinforcement learning, we present adaptive genetic algorithms, reinforcement genetic programming, and reinforcement evolution strategies which are combined with reinforcement learning. Adaptive genetic algorithms generate mutation probabilities of each locus by interacting with the environment according to reinforcement learning. Reinforcement genetic programming executes crossover and mutation operations based on reinforcement and inhibition mechanism of reinforcement learning. Reinforcement evolution strategies use the variances of fitness occurred by mutation to make the reinforcement signals which estimate and control the step length.
본 연구에서는 지내력이 기초판에 미치는 영향을 충분히 고려할 수 있도록 현장여건과 동일한 옥외의 지반에서 실험할 수 있는 시스템을 구축하였으며, 대상 실험체는 경제성 및 시공성 향상을 위하여 강판을 "ㄷ"자형으로 절곡하여 단면 2차모멘트를 극대화 하고 현장조립이 가능하도록 제안 하였다. 대상 실험체는 무보강 실험체 1개, 강판 두께를 동일하게 하여 보강 길이를 달리한 실험체 3개, 강판 두께를 달리하고 위험단면 부근에 스티프너 보강한 실험체 2개 총 6개의 실험체를 대상으로 비교 검토 한다. 실험 결과 스티프너 보강에 의한 효과는 없는 것으로 나타났으며, 전단보강재의 보강길이는 확장된 위험단면에서 전단력을 지내력으로 나타낸 값과 위험단면에서 보강재가 받을 수 있는 전단내력을 지내력으로 환산여하여 두 선의 교차점을 유효보강 길이로 산정하는 강판두께별 유효보강길이 산정방법을 제안하였다.
In the standards, minimum reinforcement ratios are presented as the least reinforcement ratios that bearing elements should have in a way to include all systems and in general. However, naturally these general minimum ratios might be presented as being lower than the normally required reinforcement ratios by criteria such as system size, bearing system arrangement, section situation and distributions of the elements and earthquake effect. In this case, minimum reinforcement ratios may remain as meaningless restrictions. Then grouping the criterion that might affect reinforcement ratios according to certain parameters and creating minimum reinforcement ratios regarding preliminary design will provide ease and safety during the project designing. Moreover, it will enable fast and simple examinations in the beginning of project control and evaluation process. By means of the data which could be defined as "preliminary design & minimum reinforcement ratios", a more realistic and safe restriction compared to general minimum reinforcement ratios could be presented. As a result of numerous comprehensive studies, reinforcement ratios to include all certain systems might be obtained. Today, thanks to the development level of finite elements programs which can make reinforced concrete modelling, with the studies that are impossible to carry out beforehand, this deficiency in the minimum reinforcement ratios in the standarts may at least be partially made up with the advisory regulation of preliminary design & minimum reinforcement ratios. As the structure of the system to be examined and the diversity of the parameters range from the specific to the general, preliminary design & minimum reinforcement ratios will approximate to general minimum reinforcement ratios in real terms. By focusing on a more specific system structure and diversity of the parameters, preliminary design and even design reinforcement ratios will be approximated. In this preliminary study, a route between these two extremes was attempted to be followed. Today, it is possible to determine suggested practical ratios for project designs through carrying out numerous studies.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.166-175
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2023
Reinforcement learning can be applied to a wide variety of problems. However, the fundamental limitation of reinforcement learning is that it is difficult to derive an answer within a given time because the problems in the real world are too complex. Then, with the development of neural network technology, research on deep reinforcement learning that combines deep learning with reinforcement learning is receiving lots of attention. In this paper, two types of neural networks are combined with reinforcement learning and their characteristics were compared and analyzed with existing value-based reinforcement learning algorithms. Two types of neural networks are FNN and CNN, and existing reinforcement learning algorithms are SARSA and Q-learning.
This paper presents a study carried out for the seismic capacity in reinforced concrete(RC) piers by the confinement effect of transverse reinforcement as such a hooked-tied, welded-tied and spiral reinforcement. In order to assess the seismic capacity with transverse reinforcement, experiment리 and analytical methods were adopted. A RC column survey was conducted based on eight one-fourth scale single circular column specimens designed and tested under slow horizontal cyclic loads. Two cases were analyzed. The confinement effect of concrete by transverse reinforcement is considered not in Case 1 but in Case 2. Also, we studied the propriety of making use of the method in which a carbon fiber rod replace spiral reinforcement in RC piers. In experimental tests, a welded-tied and spiral reinforcement has a good seismic capacity, but a carbon fiber rod presents low ductility in comparison with a hooked-tied reinforcement. In an analytical study, displacement ductility is approximate to the experimental result because of considering the confinement effect of the transverse reinforcement. Even if the confinement effect of the transverse reinforcement is considered, the analytical results for ductility of the specimens with welded-tied and spiral reinforcement show an excessive underestimation of the experimental results.
This study examines whether the reinforcement theory would be effectively applied to teaching assistant robots between a robot and a student in the same way as it is applied to teaching methods between a teacher and a student. Participants interact with a teaching assistant robot in a 3 (types of robots: positive reinforcement vs. negative reinforcement vs. both reinforcements) by 2 (types of participants: honor students vs. backward students), within-subject experiment. Three different types of robots, such as 'Ching-chan-ee' which gives 'positive reinforcement', 'Um-bul-ee' which gives 'negative reinforcement', and 'Sang-bul-ee' which gives both 'positive and negative reinforcement' are designed based on the reinforcement theory and the token reinforcement system. Participants' task performance and reaction rate are measured according to the types of robots and the types of participants. In task performance, the negative reinforcement robot is more effective than the other two types, but regarding the number of stimulus, the less the stimulus is, the more effective the task performance is. Also, participants showed the highest reaction rate on the negative reinforcement robot which implies that the negative reinforcement robot is most effective to motivate students. The findings demonstrate that the participants perceive the teaching assistant robot not as a toy but as a teaching assistant and the reinforcement interaction is important and effective for teaching assistant robots to motivate students. The results of this study can be implicated as an effective guideline to interaction design of teaching assistant robots.
지반보강을 위해 국내에서 널리 사용되고 있는 공법으로 약액주입공법, 앵커공법, 소일네일공법 및 마이크로파일공법 등을 들 수 있다. 이러한 지반보강공법은 보강재의 종류, 설치방법, 프리스트레스의 유무 및 그라우팅 방법에 따라 다양한 공법으로 개발되고 있으나, 공통적으로 지반보강재의 강성, 그라우트와 보강재의 마찰력 및 그라우트와 지반의 마찰력이 주요 설계변수이다. 따라서, 최적화된 지반보강재는 보강재 자체의 인장강도가 큰 재료로써 보강재와 그라우트사이의 마찰력이 크며, 그라우트와 지반사이의 마찰력을 향상시킬 수 있는 최적의 그라우팅 방법의 적용이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 보강재의 형상과 그라우팅 방법에 따른 보강효과를 평가하고자 총 20여개의 실내모형실험을 실시하였으며, 실험결과 타공+날개보강형과 포스트그라우팅 방법이 보강 효과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
This paper reports several plane-strain trapdoor tests conducted to investigate the effects of reinforcement on soil arching development under localized surface loading with a loading plate width three times the trapdoor width. An analogical soil composed of aluminum rods with three different diameters was used as the backfill and Kraft paper with two different stiffness values was used as the reinforcement material. Four reinforcement arrangements were investigated: (1) no reinforcement, (2) one low stiffness reinforcement R1, (3) one high stiffness reinforcement R2, and (4) two low stiffness reinforcements R1 with a backfill layer in between. The stiffness of R2 was approximately twice that of R1; therefore, two R1 had approximately the same total stiffness as one R2. Test results indicate that the use of reinforcement minimized soil arching degradation under localized surface loading. Soil arching with reinforcement degraded more at unloading stages as compared to that at loading stages. The use of stiffer reinforcement had the advantages of more effectively minimizing soil arching degradation. As compared to one high stiffness reinforcement layer, two low stiffness reinforcement layers with a backfill layer of certain thickness in between promoted soil arching under localized surface loading. Due to different states of soil arching development with and without reinforcement, an analytical multi-stage soil arching model available in the literature was selected in this study to calculate the average vertical pressures acting on the trapdoor or on the deflected reinforcement section under both the backfill self-weight and localized surface loading.
The effects of token and social reinforcement on inappropriate study behaviors of nursery school children were investigated. The subjects were three nursery school boys, and the target behaviors were : 1) out-of-seat behaviors, 2) bothering other children, and 3) disruptive behaviors. The ABAB(Reversal) design was used in this experiment. It consisted of four periods : baseline, reinforcement I, reversal, and reinforcement II. During the reinforcement period, social reinforcement as well as token reinforcement was applied. In all three subjects, inappropriate study behaviors decreased during the reinforcement periods (I, II), and increased during the reversal period, showing the effects of token and social reinforcement. The subjects showed stability in three post-experimental tests, indicating that modification of inappropriate study behaviors was being maintained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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