Fiber reinforced polymer (FRP) bars have been recently used to reinforce concrete members in flexure due to their high tensile strength and especially in corrosive environments to improve the durability of concrete structures. However, FRPs have a low modulus of elasticity and a linear elastic behavior up to rupture, thus reinforced concrete (RC) components with such materials would exhibit a less ductility in comparison with steel reinforcement at the similar members. There were several studies showed the behavior of concrete beams with the hybrid combination of steel and FRP longitudinal reinforcement by adopting the experimental and numerical programs. The current study presents a numerical and analytical investigation based on the data of previous researches. Three-dimensional (3D) finite element (FE) models of beams by using ANSYS are built and investigated. In addition, this study also discusses on the design methods for hybrid FRP-steel beams in terms of ultimate moment capacity, load-deflection response, crack width, and ductility. The effects of the reinforcement ratio, concrete compressive strength, arrangement of reinforcement, and the length of FRP bars on the mechanical performance of hybrid beams are considered as a parametric study by means of FE method. The results obtained from this study are compared and verified with the experimental and numerical data of the literature. This study provides insight into the mechanical performances of hybrid FRP-steel RC beams, builds the reliable FE models which can be used to predict the structural behavior of hybrid RC beams, offers a rational design method together with an useful database to evaluate the ductility for concrete beams with the combination of FRP and steel reinforcement, and motivates the further development in the future research by applying parametric study.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.2
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pp.351-358
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2018
Reinforcement learning is a machine learning method which aims to determine a policy to get optimal actions in dynamic and stochastic environments. But reinforcement learning has high computational complexity and needs a lot of time to get solution, so it is not easily applicable to uncertain and continuous environments. To tackle the complexity problem, AC (actor-critic) method is used and it separates an action-value function into a value function and an action decision policy. Also, in transfer learning method, the knowledge constructed in one environment is adapted to another environment, so it reduces the time to learn in a reinforcement learning method. In this paper, we present AC method and transfer learning method to solve the problem of a reinforcement learning method. Finally, we analyze the case study which a transfer learning method is used to solve BS(base station) switching problem in wireless access networks.
To secure the stability of geotechnical infrastructures and minimize failures during the construction process, a number of support systems have been introduced in the last several decades. In particular, stabilization methods using steel bars have been widely used in the field of geotechnical engineering. Rock bolt system is representative support system using steel bars. Pre-stressing has been applied to enhance reinforcement performance but can be released because of the failure of head or anchor sections. To overcome this deficiency, this paper proposes an innovative support system that can actively reinforce the weak ground along the whole structural element by introducing an active tension bolt containing a spring unit to the middle of the steel bar to increase its reinforcement capacity. In addition, the paper presents the support mechanism of the active tension bolt based on a theoretical study and employs an experimental study to validate the performance of the proposed active tension bolt based on a down-scaled model. To examine the feasibility of the active tension unit in a pillar, the paper considers a pullout test and a small-scale experimental model. The experimental results suggest the active tension bolt to be an effective support system for pillar reinforcement.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.16
no.4
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pp.45-52
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2016
The single layer latticed domes have attracted many designers and researchers's attention all of the world, because these structures as spatial structure are of great advantage in not only mechanical rationality but also function, fabrication, construction and economic aspect. But single layer latticed domes are apt to occur the unstable phenomena that are called "buckling" because of the lack of strength of members, instability of structural shape, etc. In the case of latticed dome, there are several types of buckling mode such as overall buckling, local buckling, and member buckling according to the shape of dome, section type of member, the size of member, junction's condition of member and so on. There are many methods to increase the buckling strength of the single layer latticed dome, that is, with the change of geometrical shape of dome, the reinforcement of buckled member, etc. Therefore, the purpose of this study is to verify the reinforcement effect of buckled member when designers reinforce the buckled member to increase the buckling strength of single layer latticed dome with 3-way grid.
The recently proposed "Potential-based" reinforcement learning (RL) method made it possible to combine multiple learnings and expert advices as supervised knowledge within an RL framework. The effectiveness of the approach has been established by a theoretical convergence guarantee to an optimal policy. In this paper, the potential-based RL method is applied to a dynamic channel assignment (DCA) problem in a cellular networks. It is empirically shown that the potential-based RL assigns channels more efficiently than fixed channel assignment, Maxavail, and Q-learning-based DCA, and it converges to an optimal policy more rapidly than other RL algorithms, SARSA(0) and PRQ-learning.
Boumaaza, M.;Bezazi, A.;Bouchelaghem, H.;Benzennache, N.;Amziane, S.;Scarpa, F.
Structural Engineering and Mechanics
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v.63
no.5
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pp.575-583
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2017
The study covers the behavior of reinforced concrete deep beams loaded under 4-point bending, failed by shear and repaired using bonding glass fiber reinforced plastics fabrics (GFRP) patches. Two rehabilitation methods have been used to highlight the influence of the composite on the ultimate strength of the beams and their failure modes. In the first series of trials the work has been focused on the reinforcement/rehabilitation of the beam by following the continuous configuration of the FRP fabric. The patch with a U-shape did not provide satisfactory results because this reinforcement strategy does not allow to increase the ultimate strength or to avoid the abrupt shear failure mode. A second methodology of rehabilitation/reinforcement has been developed in the form of SCR (Strips of Critical Region), in which the composite materials reinforcements are positioned to band the inclined cracks (shear) caused by the shear force. The results obtained by using this method lead a superior out come in terms of ultimate strength and change of the failure mode from abrupt shearing to ductile bending.
Magazine of korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.1
no.2
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pp.59-71
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1999
Recently, many deformations in tunnel such as crack and leakage were occulted. Specially, the defects of tunnel lining have been a serious problem in safety and stability many repair works for maintenance in tunnel have been carried out. Therefore, it is necessary to estimate the structural cracking for countermeasure in deformed tunnel and to investigate on the characteristics of lining system and the soundness of tunnel. In this study model tests for tunnel lining were carried out using test apparatus and centrifuge, In the direct loading test, the prototype was Kyungbu high-speed railway tunnel and the scale is 1/10, and lining models were made of concrete. Test conditions included load conditions such as direction, shape and type, lining conditions such as single and double lining, thickness, and reinforcement. In centrifuge model test, the prototype was Seoul subway tunnel and the scale is 1/100, and lining models were made of aluminum and hydrostone. Test conditions included tunnel defects such as thickness shortage. behind cavity and longitudinal cracks, reinforcement methods such as epoxy, grouting and carbon sheet. From these model tests , the characteristics of deformation and failure for tunnel lining were estimated, and the structural behaviors of deformed lining and the effects of repair and reinforcement for tunnel lining were researched.
Shin, Min Kyu;Park, Soon-Seo;Lee, Daniel;Choi, Han-Lim
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.4
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pp.337-345
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2020
The Weapon-Target Assignment(WTA) problem can be formulated as an optimization problem that minimize the threat of targets. Existing methods consider the trade-off between optimality and execution time to meet the various mission objectives. We propose a multi-agent reinforcement learning algorithm for WTA based on mean field game to solve the problem in real-time with nearly optimal accuracy. Mean field game is a recent method introduced to relieve the curse of dimensionality in multi-agent learning algorithm. In addition, previous reinforcement learning models for WTA generally do not consider weapon interference, which may be critical in real world operations. Therefore, we modify the reward function to discourage the crossing of weapon trajectories. The feasibility of the proposed method was verified through simulation of a WTA problem with multiple targets in realtime and the proposed algorithm can assign the weapons to all targets without crossing trajectories of weapons.
Bolideh, Ameneh;Arab, Hamed Ghohani;Ghasemi, Mohammad Reza
Computers and Concrete
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v.24
no.4
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pp.313-327
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2019
The purpose of the present study is to present a new approach to designing and selecting the details of multidimensional continuous RC beam by applying all strength, serviceability, ductility and other constraints based on ACI318-14 using Teaching Learning Based Optimization (TLBO) algorithm. The optimum reinforcement detailing of longitudinal bars is done in two steps. in the first stage, only the dimensions of the beam in each span are considered as the variables of the optimization algorithm. in the second stage, the optimal design of the longitudinal bars of the beam is made according to the first step inputs. In the optimum shear reinforcement, using gradient-based methods, the most optimal possible mode is selected based on the existing assumptions. The objective function in this study is a cost function that includes the cost of concrete, formwork and reinforcing steel bars. The steel used in the objective function is the sum of longitudinal and shear bars. The use of a catalog list consisting of all existing patterns of longitudinal bars based on the minimum rules of the regulation in the second stage, leads to a sharp reduction in the volume of calculations and the achievement of the best solution. Three example with varying degrees of complexity, have been selected in order to investigate the optimal design of the longitudinal and shear reinforcement of continuous beam.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.21
no.2
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pp.35-42
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2019
There are 17,427 reservoirs in Korea, of which about 96% were built before the mid 1980s. Therefore, aging is severe and reinforcement are necessary. In addition, aged reservoirs, which are more than 50 years old, account for 70% of the total. Therefore, there is a problem such as the collapse of the reservoir and the decrease of the storage capacity due to progress of aging with time. The grouting method using cement is mainly used as maintenance and reinforcement method of old reservoir. However, the grouting method using cement has engineering and environmental problems. In order to solve the engineering and environmental problems of cement grouting method, an eco-friendly grouting material was developed that mixes circular resource grouting binder, high molar ratio sodium silicate and colloidal silica. The engineering and environmental properties of the developed injection materials were evaluated by conducting gel time, homo-gel strength, sea water resistance test and environmental stability evaluation. Also, examined the possibility of replacing OPC existing aged reservoir reinforcement methods. As a result, it was found out that it was better than the conventional cement method in terms of engineering and environment. However, since this study is the result of laboratory test, it is necessary of verify the application at field of aged reservoir.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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