The characteristics and prediction model for the shear strength of unsaturated residual soils was studied. In order to investigate the influence of the net normal stress on the shear strength, unsaturated triaxial tests and SWCC tests were carried out varying the net normal stress, and the experimental data for unsaturated shear strength tests were compared with predicted shear strength envelopes using existing prediction models. It was shown that the soil - water characteristic curve and the shear strength of the unsaturated soil varied with the change of the net normal stress. Therefore, to achieve a truly descriptive shear strength envelope for unsaturated soils, tile effect of the normal stress on the contribution of matric suction to the shear strength has to be taken into consideration. In this paper, a modified prediction model for the unsaturated shear strength was proposed.
The characteristics and prediction model of the shear strength for unsaturated residual soils was studied. In order to investigate the influence of the initial water content on the shear strength, unsaturated triaxial tests were carried out varying the initial water content, and the applicability of existing prediction models for the unsaturated shear strength was testified. It was shown that the soil - water characteristic curve and the shear strength of the unsaturated soil varied with the change of the initial water content. A sample compacted in the lower initial water content needs a higher suction to get the same degree of saturation while the shear strength of a sample with the lower initial water content displays a lower value. In order to apply the existing prediction models of the unsaturated shear strength to granite residual soils, a correction coefficient, α, on the internal friction angle, ø'was added.
In this paper, an Adaptive nerou-based inference system (ANFIS) is being used for the prediction of shear strength of high strength concrete (HSC) beams without stirrups. The input parameters comprise of tensile reinforcement ratio, concrete compressive strength and shear span to depth ratio. Additionally, 122 experimental datasets were extracted from the literature review on the HSC beams with some comparable cross sectional dimensions and loading conditions. A comparative analysis has been carried out on the predicted shear strength of HSC beams without stirrups via the ANFIS method with those from the CEB-FIP Model Code (1990), AASHTO LRFD 1994 and CSA A23.3 - 94 codes of design. The shear strength prediction with ANFIS is discovered to be superior to CEB-FIP Model Code (1990), AASHTO LRFD 1994 and CSA A23.3 - 94. The predictions obtained from the ANFIS are harmonious with the test results not accounting for the shear span to depth ratio, tensile reinforcement ratio and concrete compressive strength; the data of the average, variance, correlation coefficient and coefficient of variation (CV) of the ratio between the shear strength predicted using the ANFIS method and the real shear strength are 0.995, 0.014, 0.969 and 11.97%, respectively. Taking a look at the CV index, the shear strength prediction shows better in nonlinear iterations such as the ANFIS for shear strength prediction of HSC beams without stirrups.
Cho, Hae-Chang;Park, Min-Kook;Hwang, Jin-Ha;Kang, Won-Hee;Kim, Kang Su
Structural Engineering and Mechanics
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제74권4호
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pp.503-514
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2020
This study proposes prediction models for the shear strength of steel fiber reinforced concrete (SFRC) and ultra-high-performance fiber reinforced concrete (UHPC) beams using a Bayesian parameter estimation approach and a collected experimental database. Previous researchers had already proposed shear strength prediction models for SFRC and UHPC beams, but their performances were limited in terms of their prediction accuracies and the applicability to UHPC beams. Therefore, this study adopted a statistical approach based on a collected database to develop prediction models. In the database, 89 and 37 experimental data for SFRC and UHPC beams without stirrups were collected, respectively, and the proposed equations were developed using the Bayesian parameter estimation approach. The proposed models have a simplified form with important parameters, and in comparison to the existing prediction models, provide unbiased high prediction accuracy.
Mohammadhassani, Mohammad;Saleh, Aidi MD.;Suhatril, M;Safa, M.
Smart Structures and Systems
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제16권3호
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pp.497-519
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2015
This study discusses the use of Adaptive-Network-Based-Fuzzy-Inference-System (ANFIS) in predicting the shear strength of reinforced-concrete deep beams. 139 experimental data have been collected from renowned publications on simply supported high strength concrete deep beams. The results show that the ANFIS has strong potential as a feasible tool for predicting the shear strength of deep beams within the range of the considered input parameters. ANFIS's results are highly accurate, precise and therefore, more satisfactory. Based on the Sensitivity analysis, the shear span to depth ratio (a/d) and concrete cylinder strength ($f_c^{\prime}$) have major influence on the shear strength prediction of deep beams. The parametric study confirms the increase in shear strength of deep beams with an equal increase in the concrete strength and decrease in the shear span to-depth-ratio.
본 연구에서는 불포화토의 전단강도 특성과 이를 예측하는 모델에 대해 다루었다. 특히, 순연직응력(net normal stress)이 흙수분 특성곡선에 미치는 영향과 불포화토의 전단강도 발현에 미치는 영향에 대해 중점적으로 연구하였다. 이를 위해서 국내에 산재해 있는 화강풍화잔적토를 시료로 하여 불포화삼축압축 시험과 SWCC 시험 등을 실시하였으며, 특히, 순연직응력을 일정하게 유지시킨 상태에서 SWCC를 구할 수 있게 끔 기존의 장비를 개량하였다. 불포화토의 전단강도 시험결과와 기존의 강도예측모델에 의해 예측된 강도포락선을 비교해 본 결과, 흙수분 특성곡선과 흡인력 (matric suction)을 한 축으로 하는 강도포락선의 기울기가 순연직응력에 따라 변화함을 발견할 수 있었다. 따라서, 보다 정확하게 불포화토의 전단강도 포락선을 묘사하기 위해서는 흡인력에 미치는 순연직응력의 영향이 고려되어야 하는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 기 언급한 내용에 근거하여 수정된 불포화토 전단강도 예측모델을 제안하였다.
In the present study, the variation of settlement, pore water pressure and undrained shear strength through model tests were measured. Also, the variation of water content, unit weight and shear strength by the vane shear tests were observed. In this study, appropriate deposit time of construction equipments used in treatment of hydraulic fills is determined from the prediction curve of increased shear strength in dredged fills.
Compared to conventional flat web I-beams, the prediction of shear buckling stress of corrugated web steel beams (CWSBs) is not straightforward. But the CWSBs combined advantages of lightweight large spans with low-depth high load-bearing capacities justify dealing with such difficulties. This work investigates experimentally and analytically the shear strength of trapezoidal CWSBs. A set of large scale CWSBs are manufactured and tested to failure in shear. The results are compared with widely accepted CWSBs shear strength prediction models. Confirmed by the experimental results, the linear buckling analyses of trapezoidal corrugated webs demonstrated that the local shear buckling occurs only in the flat plane folds of the web, while the global shear buckling occurs over multiple folds of the web. New analytical prediction model accounting for the interaction between the local and global shear buckling of CWSBs is proposed. Experimental results from the current work and previous studies are compared with the proposed analytical prediction model. The predictions of the proposed model are significantly better than all other studied models. In light of the dispersion of test data, accuracy, consistency, and economical aspects of the prediction models, the authors recommend their proposed model for the design of CWSBs over the rest of the models.
In the present study, group method of data handling networks (GMDH) are adopted and evaluated for shear strength prediction of both FRP-reinforced concrete members with and without stirrups. Input parameters considered for the GMDH are altogether 12 influential geometrical and mechanical parameters. Two available and very recently collected comprehensive datasets containing 112 and 175 data samples are used to develop new models for two cases with and without shear reinforcement, respectively. The proposed GMDH models are compared with several codes of practice. An artificial neural network (ANN) model and an ANFIS based model are also developed using the same databases to further assessment of GMDH. The accuracy of the developed models is evaluated by statistical error parameters. The results show that the GMDH outperforms other models and successfully can be used as a practical and effective tool for shear strength prediction of members without stirrups ($R^2=0.94$) and with stirrups ($R^2=0.95$). Furthermore, the relative importance and influence of input parameters in the prediction of shear capacity of reinforced concrete members are evaluated through parametric and sensitivity analyses.
This paper presents the prediction of shear strength of oil contaminated clay using fall cone test used to determine the liquid limit of soil. The penetration depth of fall cone is related to water content of soil. Laboratory vane shear can also be related to water content. To explore the relative correlation between penetration depth of fall cone and laboratory vane shear, both fall cone tests and laboratory vane shear test were carried out with water contents of soil. The developed empirical relationships in this studys showed that the shear strength is reduced to 3.9% with 1% increase of oil content. And, the lesser initial water content of contaminated clay, the more shear strength of contaminated clay is affected by oil content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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