In structural engineering there are randomness inherently exist on determination of the loads, strength, geometry, and so on, and the manufacturing of the structural members, workmanship etc. Thus, objective and constraint functions of the optimization problem are functions that depend on those randomly natured components. The constraints being the function of the random variables are evaluated by using reliability index or performance measure approaches in the optimization process. In this study, the minimum weight of a space truss is obtained under the uncertainties on the load, material and cross-section areas with harmony search using reliability index and performance measure approaches. Consequently, optimization algorithm produces the same result when both the approaches converge. Performance measure approach, however, is more efficient compare to reliability index approach in terms of the convergence rate and iterations needed.
The reason for crashworthy landing gear is to contribute to the overall aircraft design goals in the event of a crash. One of crashworthy landing gear design approaches is inclusion of structural fuse. Structural fuse is used to control the mode of failure of landing gear. If structural fuse doesn't work at desired condition, other unexpected accidents can occur. In this paper, failure probability is calculated for landing gear structural fuse and improvement measure is introduced to improve failure probability of structural fuse.
Structural Health Monitoring (SHM) researchers have identified Augmented Reality (AR) as a new technology that can assist inspections. Post-seismic structural inspections are conducted to evaluate the safety level of the damaged structures. Quantification of nearby structural changes over short-term and long-term periods can provide building inspectors with information to improve their safety. This paper proposes a Time Machine Measure (TMM) application based on an Augmented Reality (AR) Head-Mounted-Device (HMD) platform. The primary function of TMM is to restore the saved meshes of a past environment and overlay them onto the real environment so that inspectors can intuitively measure dynamic structural deformation and other environmental movements. The proposed TMM application was verified by demo experiments simulating a real inspection environment.
구조적 모호성은 자연 언어 문장을 분석할 때 흔히 나타내는 문제점 중의 하나로,지금까지 이문제의 해결은 대단히 어려운 것으로 인식되어 왔다.그러나,구조적 모호성을 해소하지 않고 올바른 언어 처리를 한다는 것은 사실상 불가능하다.본 논문에서는 이 문제에 대하여 정보 이론적(information-theoretic)개념인 상호 정보(mutual information)를 이용한 통계적 접근방법을 제안한다.상호정보는 말 뭉치로 부터 자동 습득이 가능하므로 지식습득속도가 대단히 빠를뿐만 아니라 지속적인 지식습득이 가능하다. 구조적 모호성 해소는 물론 모호성 해소 결과의 옳고 그름을 스스로 판단할수 있는 능력을 부여할수 있다면 보다 지능적인 시스템을 개발하는데 도움이 될것이다.본 논문에서는 그와 같은 지적 능력을 부여한느데 필요한 확신도(congidence measure) 개념도 또한 제시한다.확신도는 구조적 모호성을 해소하고 난 후에 계산되는 수치로서,구조적 모호성이 올바르게 해소되었을 가능성이 높으면 높을수록 그 값이 커지는 성질을 가지고 있다. 본 논문에서 제시한 구조적 모호성 해소 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 이공계 논문 초록으로부터 발췌된 약 160만 단어의 말뭉치로부터 상호 정보를 자동 습득하고 이를 이용하요,1,639개의 문장에 대하여 구조적 모호성을 해소하는 실험을 하였다. 실험결과 구조적 모호성 해소 정화도는 약 80%로 나타났다.확신도 개념을 이용할 경우 구조적 모호성 해소가 잘못된 문장을 찾아 정정하는 작업을 매우 효과적으로 진행할 수 있었다.
Probabilistic structural design optimization, which is characterized by the so-called probabilistic. constraints which introduce permissible probability of violation, is preferred to deterministic design optimization since unpredictable inherent uncertainties and randomness in structural and environmental properties are to be taken quantitatively into account by probabilistic design optimization. In this paper, the well-known reliability index based MPFP(Most Probable Failure Point) search approach and the newly introduced target performance measure based MPTP(Minimum Performance Target Point) search approach are summarized and compared. The present comparison focuses on the number of iterations required for the estimation of probabilistic constraints and a technique for improvement which removes exhaustive iterations is presented as well. A 10 bar truss problem is examined for this.
In this paper, a new intensity measure of earthquakes for probabilistic seismic analysis is presented for skewed highway bridges. Three different cases of skewed bridges with different skew angles ($0^{\circ}$, $30^{\circ}$ and $45^{\circ}$) are considered. Well-known intensity measures (e.g., PGA, $S_a$) are evaluated and critically discussed based on sensitivity analysis: efficiency, practically, proficiency and sufficiency of intensity measures are considered in detail. The analyses demonstrated that the intensity measures have to take into account structural acceleration on a wide range of periods so that a new seismic intensity measure is proposed showing that it has less dispersion compared to others. Since the proposed intensity represents the average value of the $S_a$ (between a lower and upper structural period) it has been called Averaged Spectral Acceleration (ASA). Based on performed incremental dynamic analysis (IDA), the seismic analytical fragility curves of typical skewed highway bridges have been evaluated for different states of damage controlling the low dispersion of the ASA index as well as its proficiency and sufficiency.
This paper focuses on providing a practical approach for decision making in Performance-Based Design (PBD). Satisfactory performance is defined by several performance objectives that place limits on direct (monetary) loss and on a tolerable probability of collapse. No specific limits are placed on conventional engineering parameters such as forces or deformations, although it is assumed that sound capacity design principles are followed in the design process. The proposed design procedure incorporates different performance objectives up front, before the structural system is created, and assists engineers in making informed decisions on the choice of an effective structural system and its stiffness (period), base shear strength, and other important global structural parameters. The tools needed to implement this design process are (1) hazard curves for a specific ground motion intensity measure, (2) mean loss curves for structural and nonstructural subsystems, (3) structural response curves that relate, for different structural systems, a ground motion intensity measure to the engineering demand parameter (e.g., interstory drift or floor acceleration) on which the subsystem loss depends, and (4) collapse fragility curves. Since the proposed procedure facilitates decision making in the conceptual design process, it is referred to as a Design Decision Support System, DDSS. Implementation of the DDSS is illustrated in an example to demonstrate its practicality.
Structural Control relies, with a great deal, on the ability of the control algorithm to identify the current state of the system, at any given point in time. When such algorithms are designed to perform in a smart manner, several smart technologies/devices are called upon to perform tasks that involve pattern recognition and control. Smart pattern recognition is proposed to replace/enhance traditional state identification techniques, which require the extensive manipulation of intricate mathematical equations. Smart pattern recognition techniques attempt to emulate the behavior of the human brain when performing abstract pattern identification. Since these techniques are largely heuristic in nature, it is reasonable to ensure their reliability under real life situations. In this paper, a neural network pattern recognition scheme is explored. The pattern identification of three structural systems is considered. The first is a single bay three-story frame. Both the second and the third models are variations on benchmark problems, previously published for control strategy evaluation purposes. A Neural Network was developed and trained to identify the deformed shape of structural systems under earthquake excitation. The network was trained, for each individual model system, then tested under the effect of a different set of earthquake records. The proposed smart pattern identification scheme is considered an integral component of a Smart Structural System. The Reliability assessment of such component represents an important stage in the evaluation of an overall reliability measure of Smart Structural Systems. Several studies are currently underway aiming at the identification of a reliability measure for such smart pattern recognition technique.
Distressed structures require necessary remedial measures in order to restore their original structural properties like strength and stiffness. Validating the effectiveness of the proposed qualitative remedial measure experimentally is of utmost importance as there is no well-established analytical method to verify the effectiveness of the same quantitatively. Prototype testing which would have been the best option for this purpose would not only prove costly but also be associated with numerous practical difficulties; hence model testing is resorted as the only option for the purpose. This paper presents one such typical experimental study on the structural behavior of a distressed bridge, mainly observed in the form of prominent tilt in the bearing plate in transverse and longitudinal direction on downstream side. The main focus of the proposed experimental investigation is to assess the structural behavior particularly the load carrying capacity. The extent of deformation of some models with specific structural arrangements and some models with specific need based remedial measures were also studied. This study also assessed the contribution of each remedial measure towards restoration individually and collectively.
Recently, there has been considerable interest in the development of fiber-optic sensors based on fiber Bragg gratings (FBGs), which can be made into Ge-doped fiber's core by UV phase mask or holographic methods. A good sensitivity and small size of this sensor make it an ideal candidate for distributed sensing in smart structures or other structural monitoring applications. In this study, fiber optic Bragg grating sensor, which could be applied to measure the absolute strains, was constructed and the strain sensitivity of this sensor was investigated in order to apply to the structural health monitoring. Fiber Fabry-Perot (FFP) filter has been used to detect the optical signals instead of optical spectrum analyzer. It has been convenient to determine the structural strains from the output signal of FBGs. The fiber optic Bragg grating sensor was attached on the aluminum beam near the electrical strain gage to measure the same strain. The relationship between strain and fiber signal was linearly fitted. The strain sensitivity of the fiber optic Bragg grating sensor was determined as $l.57{\mu}{\varepsilon}/{\mu}sec$ from the aluminum beam test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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