The objective of this study is to provide the information on the manufacturing and exper-
, ructures. imental techniques of small scale modeling of precast concrete(P.C.) large panel :-t
The ad~~pted scale was one-fifth. 4 types of experiments were performed : nlaterial tests for
model concrete and model reinforcement, compressive test of horizontal joint, shear test of vertical
joint and cyclic static test of 2-story subassemblage structure. Based on the experimental
results, the following conclusions are drawn : i 1) Model concrete had in general larger compressive
strength than expected. (2) Model reinforcement showed less ductility if the annealing
processes were performed without using vaccuum tube. 131 Failure niotles of horizontal and vertical
joints were almost same for both prototype and model. But the strength of model appears to
be higher than required by similitude law. (41 Hysteretic behavior of 1 /T, scale subassemblage
model can be made quite similar to that of prototype if the ductility of model reinforcement and
compressive strength of model concrete could be representative of those of prototype.
A variety of writing support systems focus on the information management or the feature analysis of the commercially successful narrative texts. In these approaches, the reader's role in the narrative creating process is overlooked. During a writing work, an author anticipates the reader's response or expectation to the narrative and he/she organizes the narrative either along or against the prediction about readers. Assessing and controlling the reader's comprehension in the development of events influences the aesthetic quality of the narrative. In this paper, we suggest a writing support system to visualize and adjust the characteristics of a narrative text related to the reader's comprehension, which is theoretically based on the narrative structure model and the event-indexing situation model. Under the development of the support system, we designed an interactive framework to create events as the basic units of story and arrange them onto both story- and discourse-time axes. Using this framework, we analyzed the organization of events about an actual film narrative. We also proposed both the continuity of the situational dimensions and the cognitive complexity as the characteristics to affect the reader's comprehension, hence we devised a method to visualize and evaluate them. This method was applied to the actual film narrative and the result was discussed in the aspect of the features of the narrative and wiring support strategies.
In the actantial model of Algirdas Julius Greimas, a story makes 3 kinds of relationships with 6 actants, and, in these relationships, the desires of subjects and objects are operated. And, when the subject performs its desire, there are both assistance of helper and disturbance of opponent. And, the object of desire wanted by the subject is provided by sender and receiver. Using this actantial model, this study analyzed the narrative structure of the animation 'Dalbitgungjeon', and, by rearranging the subject of capacity, examined general stream of communication. Korean animations have tried to approach using archetypes of Korean culture as motifs with various perspectives. But, it is true that, compared with foreign animations dramatized using cultural archetypes, Korean animations still have something to be desired. Thus, this study analyzed the narrative structure of 'Dalbitgungjeon' which was recently producted using archetypes of Korean culture as its motif, and, rearranging the subject of capacity, examined general stream of communication. By doing this, this study tried to search for the method of producing an animation equipped with more advanced narrative structure. Of course, narrative structure of Greimas has been studied in various aspects. However, there are still not enough animation researches using cultural archetypes of Greimas. Considering such aspects, this study focused on searching for a method of using the formation of cultural archetypes based on the analysis of fables of Greimas.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.20
no.2
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pp.51-58
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2020
Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.25
no.1
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pp.12-28
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2013
The purpose of this study was to develop storytelling Instructional model for promote problem-solving in a Blended learning Environment. To achieve the purpose, the study was performed by dividing into two stages. First, the draft of storytelling Instructional model was proposed by performing a literature survey and a case study. Second, the draft model was applied to the actual work. And the draft was modified and developed to the final model on the basis of the draft model's strength and implemented to 28 students who were the sophomore of child care education department and enrolled the profession class of at S University for 6 weeks. From the implementation result of the model, it was obtained that there was the positive reaction on applying storytelling technique to the beginning stage of learning. Instructional model storytelling consists phases Preparing to perform Storytelling, Building the team and role sharing team, Problem providing, Planning for problem solving, Brend Story structuralization, Cooperative Learning and Problem solving, announcement of the results and evaluating and reflection of general. And then learning supporting components for a facilitator and a learner were prepared for each process. Established in a Blended learning Environment was created based on all-line, how to teach and learning supporting organization. Final Model was suggested as a blueprint for stages actual learning which was consisted of a introductory storytelling part, an main storytelling part and a post storytelling part.
The main purpose of this paper is to predict missing absolute out-of-plane displacements and failure limits of infill walls by artificial neural network (ANN) models. For this purpose, two shake table experiments are performed. These experiments are conducted on a 1:1 scale one-bay one-story reinforced concrete frame (RCF) with an infill wall. One of the experimental models is composed of unreinforced brick model (URB) enclosures with an RCF and other is composed of an infill wall with bed joint reinforcement (BJR) enclosures with an RCF. An artificial earthquake load is applied with four acceleration levels to the URB model and with five acceleration levels to the BJR model. After a certain acceleration level, the accelerometers are detached from the wall to prevent damage to them. The removal of these instruments results in missing data. The missing absolute maximum out-of-plane displacements are predicted with ANN models. Failure of the infill wall in the out-of-plane direction is also predicted at the 0.79 g acceleration level. An accuracy of 99% is obtained for the available data. In addition, a benchmark analysis with multiple regression is performed. This study validates that the ANN-based procedure estimates missing experimental data more accurately than multiple regression models.
Numerical simulations are prevalently used to evaluate the seismic behaviour of structures. The accuracy of the simulation results depends directly on the accuracy of the modelling techniques employed to simulate the behaviour of individual structural members. An empirical modelling technique is employed in this paper to simulate the behaviour of column members under cyclic and seismic loading. Despite the common modelling techniques, this technique is capable of simulating two important aspects of the cyclic and seismic behaviour of columns simultaneously. The proposed fiber-based modelling technique captures explicitly the interaction between the bending moment and the axial force in columns, and the cyclic deterioration of the hysteretic behaviour of these members is implicitly taken into account. The fiber-based model is calibrated based on the cyclic behaviour of square hollow steel sections. The behaviour of several column archetypes is investigated under a dual cyclic loading protocol to develop a benchmark database before the calibration procedure. The dual loading protocol used in this study consists of both axial and lateral loading cycles with varying amplitudes. After the calibration procedure, a regression analysis is conducted to derive an equation for predicting a varying calibrated modelling parameter. Finally, several nonlinear time-history analyses are conducted on a 6-story steel special moment frame in order to investigate how the results of numerical simulations can be affected by employing the intended modelling technique for columns instead of other common modelling techniques.
Structural nonlinearity is a common phenomenon encountered in engineering structures under severe dynamic loading. It is necessary to localize and identify structural nonlinearities using structural dynamic measurements for damage detection and performance evaluation of structures. However, identification of nonlinear structural systems is a difficult task, especially when proper mathematical models for structural nonlinear behaviors are not available. In prior studies on nonparametric identification of nonlinear structures, the locations of structural nonlinearities are usually assumed known and all structural responses are measured. In this paper, an identification algorithm is proposed for locating and identifying model-free structural nonlinearities and systems using incomplete measurements of structural responses. First, equivalent linear structural systems are established and identified by the extended Kalman filter (EKF). The locations of structural nonlinearities are identified. Then, the model-free structural nonlinear restoring forces are approximated by power series polynomial models. The unscented Kalman filter (UKF) is utilized to identify structural nonlinear restoring forces and structural systems. Both numerical simulation examples and experimental test of a multi-story shear building with a MR damper are used to validate the proposed algorithm.
In this study, the efficiency of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and genetic expression programming (GEP) in predicting the effects of infill walls on base reactions and roof drift of reinforced concrete frames were investigated. Current standards generally consider weight and fundamental period of structures in predicting base reactions and roof drift of structures by neglecting numbers of floors, bays, shear walls and infilled bays. Number of stories, number of bays in x and y directions, ratio of shear wall areas to the floor area, ratio of bays with infilled walls to total number bays and existence of open story were selected as parameters in GEP and ANFIS modeling. GEP and ANFIS have been widely used as alternative approaches to model complex systems. The effects of these parameters on base reactions and roof drift of RC frames were studied using 3D finite element method on 216 building models. Results obtained from 3D FEM models were used to in training and testing ANFIS and GEP models. In ANFIS and GEP models, number of floors, number of bays, ratio of shear walls and ratio of infilled bays were selected as input parameters, and base reactions and roof drifts were selected as output parameters. Results showed that the ANFIS and GEP models are capable of accurately predicting the base reactions and roof drifts of RC frames used in the training and testing phase of the study. The GEP model results better prediction compared to ANFIS model.
This study evaluates the effectiveness of a newly developed retrofitting scheme for masonry-infilled non-ductile RC frames experimentally and by numerical simulation. The technique focuses on modifying the load path and yield mechanism of the infilled frame to enhance the ductility. A vertical gap between the column and the infill panel was strategically introduced so that no shear force is directly transferred to the column. Steel brackets and small vertical steel members were then provided to transfer the interactive forces between the RC frame and the masonry panel. Wire meshes and high-strength mortar were provided in areas with high stress concentration and in the panel to further reduce damage. Cyclic load tests on a large-scale specimen of a single-bay, single-story, masonry-infilled RC frame were carried out. Based on those tests, the retrofitting scheme provided significant improvement, especially in terms of ductility enhancement. All retrofitted specimens clearly exhibited much better performances than those stipulated in building standards for masonry-infilled structures. A macro-scale computer model based on a diagonal-strut concept was also developed for predicting the global behavior of the retrofitted masonry-infilled frames. This proposed model was effectively used to evaluate the global responses of the test specimens with acceptable accuracy, especially in terms of strength, stiffness and damage condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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