Ahmed M. Yousef;Karim Abd El-Hady;Mohamed E. El-Madawy
Structural Monitoring and Maintenance
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v.9
no.4
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pp.337-357
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2022
The objective of this study is to present a data-driven machine learning (ML) framework for predicting ultimate shear strength and failure modes of reinforced concrete ledge beams. Experimental tests were collected on these beams with different loading, geometric and material properties. The database was analyzed using different ML algorithms including decision trees, discriminant analysis, support vector machine, logistic regression, nearest neighbors, naïve bayes, ensemble and artificial neural networks to identify the governing and critical parameters of reinforced concrete ledge beams. The results showed that ML framework can effectively identify the failure mode of these beams either web shear failure, flexural failure or ledge failure. ML framework can also derive equations for predicting the ultimate shear strength for each failure mode. A comparison of the ultimate shear strength of ledge failure was conducted between the experimental results and the results from the proposed equations and the design equations used by international codes. These comparisons indicated that the proposed ML equations predict the ultimate shear strength of reinforced concrete ledge beams better than the design equations of AASHTO LRFD-2020 or PCI-2020.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.04a
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pp.102-109
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2001
In order to take account of the statistical properties of probability variables used in the structural analysis, the conventional approach using the safety factor based on past experience usually estimated the safety of a structure. The real structures could only be analyzed with the error in estimation of loads, material characters and the dimensions of the members. But the errors should be considered systematically in the structural analysis. Structural safety could not precisely be appraised by the traditional structural design concept. Recently, new approach based on the probability concept has been applied to the assessment of structural safety using the reliability concept. Thus, the computer program by the Probabilistic FEM is developed by incorporating the probabilistic concept into the conventional FEM method. This paper estimated for the reliability of a plane stress structure by Advanced First-Order Second Moment method using von Mises, Tresca and Mohr-Coulomb failure criterions. The reliability index and failure probability of attained by the Monte Carlo Simulation method with the von Mises criterion were same as PFEM, but the Monte Carlo Simulation were very time-consuming. The variance of member thickness and load could influence the reliability and failure probability most sensitively among the design variables from the results of the parameter analysis. And proper failure criterion must be used to design safely.
A probabilistic assessment of the seismic-excited buildings with a multiple-tuned-mass-damper (MTMD) system is carried out in the presence of uncertainties of the structural model, MTMD system, and the stochastic model of the seismic excitations. A free search optimization procedure of the individual mass, stiffness and, damping parameters of the MTMD system based on the snap-drift cuckoo search (SDCS) optimization algorithm is proposed for the optimal design of the MTMD system. Considering a 10-story structure in three cases equipped with single tuned mass damper (STMS), 5-TMD and 10-TMD, sensitivity analyses are carried out using Sobol' indices based on the Monte Carlo simulation (MCS) method. Considering different seismic performance levels, the reliability analyses are done using MCS and kriging-based MCS methods. The results show the maximum structural responses are more affected by changes in the PGA and the stiffness coefficients of the structural floors and TMDs. The results indicate the kriging-based MCS method can estimate the accurate amount of failure probability by spending less time than the MCS. The results also show the MTMD gives a significant reduction in the structural failure probability. The effect of the MTMD on the reduction of the failure probability is remarkable in the performance levels of life safety and collapse prevention. The maximum drift of floors may be reduced for the nominal structural system by increasing the TMDs, however, the complexity of the MTMD model and increasing its corresponding uncertainty sources can be caused a slight increase in the failure probability of the structure.
This study proposes a dynamic reliability analysis of control system as a method of quantitative evaluation of its performance in probabilistic terms. In this dynamic reliability analysis, the failure event is defined as an event that the dynamic response of the structural system exceeds a displacement limit, whereas the conventional reliability analysis method has limitations that do not properly assess the actual time history response of the structure subjected to dynamic loads, such as earthquakes and high winds, by taking the static response into account in the failure event. In this first paper, we discuss the control effect of the viscous damper on the seismic performance of the member-level failure where the failure event of the structural member consists of the union set of time-sequential member failures during the earthquake excitations and the failure probability of the earthquake-excited structural member is computed using system reliability approach to consider the statistical dependence of member failures between the subsequent time points. Numerical results demonstrate that the proposed approach can present a reliable assessment of the control performance of the viscous damper system in comparison with MCS method. The most important advantage of the proposed approach can provide us more accurate estimate of failure probability of the structural control system by using the actual time-history responses obtained by dynamic response analysis.
A quasi ideal importance sampling simulation method combined in the conditional expectation is proposed for the structural reliability estimation. The quasi ideal importance sampling joint probability density function (p.d.f.) is so composed on the basis of the ideal importance sampling concept as to be proportional to the conditional failure probability multiplied by the p.d.f. of the sampling variables. The respective marginal p.d.f.s of the ideal importance sampling joint p.d.f. are determined numerically by the simulations and partly by the piecewise integrations. The quasi ideal importance sampling simulations combined in the conditional expectation are executed to estimate the failure probabilities of structures with multiple failure surfaces and it is shown that the proposed method gives accurate estimations efficiently.
Rezvani, Farshad Hashemi;Jeffers, Ann E.;Asgarian, Behrouz;Ronagh, Hamid Reza
Steel and Composite Structures
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v.25
no.2
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pp.217-229
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2017
The effect of column loss location on the structural response of steel moment resisting frames (MRF) is investigated in this study. A series of nonlinear static and dynamic analyses were performed to determine the resistance of a generic frame to an arbitrary column loss and detect the structural members that are susceptible to failure progression beyond that point. Both force-controlled and deformation-controlled actions based on UFC 4-023-03 and ASCE/SEI 41-06 were implemented to define the acceptance criteria for nine APM cases defined in this study. Results revealed that the structural resistance against an arbitrary column loss in the top story is at least 80% smaller than that of the bottom story. In addition, it was found that the dynamic increase factor (DIF) at the failure point is at most 1.13.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1998.10a
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pp.61-68
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1998
It has become important to evaluate the qualitive reliability and condition assessment of existing structural systems in order to establish a rational program for repair and maintenance. Since most of if existing structural system may suffer from defect corrosion and damage, it is necessary to account for their effects in fuzzy reliability analysis, In this paper, an attempt is made to develope a reliability analysis for damaged structural systems using failure possibility theory. Damage state is specified in terms of linguistic valiables using natural language information and numerical information, which are defined by fuzzy sets. Using a subjective condition index of failure possibility and information of the damage state is introduced into the calculation of failure probability. The subjective condition index of quantitative and qualitative analysis method is newly proposed based on the fuzzy set operations, namely logical product, drastic product, logical sum and drastic sum
This paper describes the development of a reliability-based optimum design technique for such three dimensional tubular frames as off shore structures. The objective function is formulated for the structural weight. Constraints that probability of failure for the critical sections does not exceed the allowable probability of failure are set up. In the evaluation of the probability of failure, fatigue as well as buckling and plasticity failure are taken into account and the mean-value first-order second-moment method(MVFOSM) is applied for its calculation. In order to reduce the computing time required for the repeated structural analysis in the optimization process, reanalysis method is also applied. Application to two and three dimensional simple frame structures is performed. The influence of material properties, external forces, allowable failure probabilities and interaction between external forces on the optimum design is investigated.
In this paper, experimental investigations on the inelastic seismic behavior of tunnel form buildings (i.e., box-type or panel systems) are presented. Two four-story scaled building specimens were tested under quasi-static cyclic lateral loading in longitudinal and transverse directions. The experimental results and supplemental finite element simulations collectively indicate that lightly reinforced structural walls of tunnel form buildings may exhibit brittle flexural failure under seismic action. The global tension/compression couple triggers this failure mechanism by creating pure axial tension in outermost shear-walls. This type of failure takes place due to rupturing of longitudinal reinforcement without crushing of concrete, therefore is of particular interest in emphasizing the mode of failure that is not routinely considered during seismic design of shear-wall dominant structural systems.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1998.04a
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pp.157-164
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1998
An elasto-plastic stochastic finite element method is developed to evaluate the probability of failure of the underground structure. The Mohr-Coulomb failure criteria is adopted for yield condition. The material properties such as the elastic modulus and the cohesion are assumed to be statistically independent random variables which are modeled as spatial stochastic fields. The displacements around the excavated area and the probability of the failure are examined by varying the coefficient of variance for each variables. It is found that the developed procedure can provide the proper probabilistic information about the failure of the underground structure
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[게시일 2004년 10월 1일]
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