Weibull distribution function is applied very successfully to the strength of brittle materials such as ceramics and the weakest link model is applied to explain the ovents. This paper deals with the effect of specimen size on the strength of ceramics. The values of tensile strength were calculated by the Monte-Calro simuation. The tensile strength obtained was plotted on Weibull probabillity papers and represented by the 3-parameter Weibull distribution. The strength distribution function was compared with the theoretical weibull distribution. As a result, it was found that the Weibull shape parameter was changed due to the size and there was a possibility of a false indication as if the weakest link model holds good. We should be very careful when we apply the Weibull statistics to estimate the strength of products.
The reliability and an estimate for it are derived for series-parallel and parallel-deries stress-strength model under assumption that all components are subjected to a common stress. We also obtain the asymptotic normal distribution of the estimate.
To date, many studies have been conducted for the analysis and design of reinforced concrete members with disturbed regions. However, prestressed concrete deep beams have not been the subject of many investigations. This paper presents an evaluation of the behavior and strength of three pre-tensioned concrete deep beams failed by shear and bond slip of prestressing strands using a nonlinear strut-tie model approach. In this approach, effective prestressing forces represented by equivalent external loads are gradually introduced along strand's transfer length in the nearest strut-tie model joints, the friction at the interface of main diagonal shear cracks is modeled by the aggregate interlock struts along the direction of the cracks in strut-tie model, and an algorithm considering the effect of bond slip of prestressing strands in the strut-tie model analysis and design of pre-tensioned concrete members is implemented. Through the strut-tie model analysis of pre-tensioned concrete deep beams, the nonlinear strut-tie model approach proved to present effective solutions for predicting the essential aspects of the behavior and strength of pre-tensioned concrete deep beams. The nonlinear strut-tie model approach is capable of predicting the strength and failure modes of pre-tensioned concrete deep beams including the anchorage failure of prestressing strands and, accordingly, can be employed in the practical and precise design of pre-tensioned concrete deep beams.
Existing strut-and-tie model cannot be applied to analysis of slender beams without shear reinforcement because shear transfer mechanism is not formed. In the present study, a new strut-and-tie model with rigid joint was developed. Basically, concrete strut is modeled as a frame element which can transfer shear force (or moment) as well as axial force. Employing Rankine failure criterion, failure strength due to shear-tension and shear-compression developed in compressive concrete strut was defined. For verification, various test specimens were analyzed and the results were compared with tests. The proposed strut-and-tie model predicted shear strength and failure displacement with reasonable precision, addressing the design parameters such as shear reinforcement, concrete compressive strength, and shear span ratio.
Partial replacement of Portland cement by slag can reduce the energy consumption and $CO_2$ emission therefore is beneficial to circular economy and sustainable development. Compressive strength is the most important engineering property of concrete. This paper presents a numerical procedure to predict the development of compressive strength of slag blended concrete. This numerical procedure starts with a kinetic hydration model for cement-slag blends by considering the production of calcium hydroxide in cement hydration and its consumption in slag reactions. Reaction degrees of cement slag are obtained as accompanied results from the hydration model. Gel-space ratio of hardening slag blended concrete is determined using reaction degrees of cement and slag, mixing proportions of concrete, and volume stoichiometries of cement hydration and slag reaction. Furthermore, the development of compressive strength is evaluated through Powers' gel-space ratio theory considering the contributions of cement hydration and slag reaction. The proposed model is verified through experimental data on concrete with different water-to-binder ratios and slag substitution ratios.
This paper describes a model on shear strength of RC columns strengthened with FRP sheets. In this study, we propose a confined concrete strength model of RC columns confined by transverse reinforcement as well as FRP sheet by introducing corresponding effective confinement coefficient for each confined concrete area. Then, a shear strength model of the confined RC columns is proposed by lower and upper bound limit analysis which are based on the truss-arch model theory and shear band failure theory, respectively. Along with shear test data obtained from strengthened column specimens, the developed analytical models are verified. The comparison shows that the proposed model can be used effectively for the prediction of both ultimate strength and required amount of strengthening in retrofit design for RC columns.
Practially useful method of steel fiber for construction work is presented in this study. The most important purpose of this study is to develop a model which can predict mechanical behavior of the structure according to aspect ratio and volume fraction of steel fiber. Experiments on compressive strength, elastic modulus, and splitting strength were performed with self-made cylindrical specimens of variable aspect ratios and volume fractions. The experiment showed that compressive strength was not in direct proportion to volume fraction which doesn't seem to have great influence over compressive strength. However, splitting strength showed almost direct proportion to aspect ratio and volume fraction. Improvement of optimal efficiency was confirmed when the aspect ratio was 70. Experiments on flexural strength, fracture energy, and characteristic length were carried out with self-manufactured beams with notch. As a result, increases of flexural strength, fracture energy, and characteristic length according to increase of volume fraction tend to be prominent when aspect ratio is 70. The steel fiber improves concrete to be more ductile and tough. Moreover, regression analysis was the performed and predictable model was developed after determining variables. With comparison and analysis of suggested estimated values and measured data, reliance of the model was verified.
The single-modal Weibull model has been assessed on Tyranno ZMI Si-Zr-C-O fiber if a set of shape and scale parameters accurately reproduced the effect of the size of the diameter on strength. The tensile data of a single fiber have been divided into two expedient groups as 'small diameter' group and 'large diameter' group in deriving the parameters, which should be consistent if the Weibull model accurately reproduced the size effect. However, the derived Weibull parameters were inconsistent between the two groups. Thereby the authors have concluded that the parameters of the single-modal Weibull model are dependent on the fiber diameter, so that the model is inadequate to reproduce the strength size effect. On the other hand, Weibull parameters were found consistent between the two groups by excluding the data of 'large mirror zone' sample, which was defined as the sample around 10% mirror zone area of the fracture surface. What is more, the exclusion reduced the strength variance more drastically in the 'large diameter' group than in the 'small diameter' group, even though the 'large mirror zone' samples were found identical in the percentage between the two groups. The authors therefore conclude that diameter limitation to the 'small diameter' group level can lead to drastically less distributed strength values than the estimated strength through the Weibull scaling on the present Tyranno ZMI Si-Zr-C-O fiber.
This paper presents an investigation on seismic behavior of out-of-code Q690 circular high-strength concrete-filled thin-walled steel tubular (HCFTST) columns made up of high-strength (HS) steel tubes (yield strength $f_y{\geq}690MPa$). Eight Q690 circular HCFTST columns with various diameter-to-thickness (D/t) ratios, concrete cylinder compressive strengths ($f_c$) and axial compression ratios (n) were tested under the constant axial loading and reversed cyclic lateral loading. The obtained lateral load-displacement hysteretic curves, energy dissipation, skeleton curves and ductility, and stiffness degradation were analyzed in detail to reflect the influences of tested parameters. Subsequently, a simplified shear strength model was derived and validated by the test results. Finally, a finite element analysis (FEA) model incorporating a stress triaxiality dependent fracture criterion was established to simulate the seismic behavior. The systematic investigation indicates the following: compared to the D/t ratio and axial compression ratio, improving the concrete compressive strength (e.g., the HS thin-walled steel tube filled with HS concrete) had a slight influence on the ductility but an obvious enhancement of energy dissipation and peak load; the simplified shear strength model based on truss mechanism accurately predicted the shear-resisting capacity; and the established FEA model incorporating steel fracture criterion simulated well the seismic behavior (e.g., hysteretic curve, local buckling and fracture), which can be applied to the seismic analysis and design of Q690 circular HCFTST columns.
The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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