International Journal of Concrete Structures and Materials
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제19권1E호
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pp.33-39
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2007
The magnitude and distribution of hydration heat of concrete structures are related to the thermal properties of each component of the concrete, the initial temperature, the type of formwork, and the ambient temperature of exposed surfaces. Even though the reinforcing steel bar has completely different thermal properties, it has been excluded in the thermal analysis of the concrete structures for uncertain reasons. In this study, finite element analysis was performed on the concrete structures reinforced with steel bars in order to investigate the effect of reinforcing steel bars on the temperature and stress distribution due to the heat of hydration. As the steel content increased, the maximum temperature and the difference in the internal-external temperature decreased by 32.5% and 10.0%, respectively. It is clearly shown that the consideration of the influence of reinforcing steel bars in the heat of hydration analysis is necessary to obtain realistic solutions for the prediction of the maximum temperature and stresses of concrete structures.
Life cycle performance of corrosion affected RC structures is an important and challenging issue for effective infrastructure management. The accurate condition assessment of corroded RC structures mainly depends on the effective evaluation of deterioration occurring in the structures. Structural performance deterioration caused by reinforcement corrosion is a complex phenomenon which is generally uncertain and non-decreasing. Therefore, a stochastic modelling such as the gamma process can be an effective tool to consider the temporal uncertainty associated with performance deterioration. This paper presents a time-dependent reliability analysis of corrosion affected RC structures associated bond strength degradation. Initially, an analytical model to evaluate cracking in the concrete cover and the associated loss of bond between the corroded steel and the surrounding cracked concrete is developed. The analytical results of cover surface cracking and bond strength deterioration are examined by experimental data available. Then the verified analytical results are used for the stochastic deterioration modelling, presented here as gamma process. The application of the proposed approach is illustrated with a numerical example. The results from the illustrative example show that the proposed approach is capable of assessing performance of the bond strength of concrete structures affected by reinforcement corrosion during their lifecycle.
Structural Health Monitoring (SHM) of steel towers has become a hot research topic. From the literature, it is impractical and impossible to develop a "general" method that can detect all kinds of damages for all types of structures. A practical method should make use of the characteristics of the type of structures and the kind of damages. This paper reports a feasibility study on the use of measured modal parameters for the detection of damaged braces of tower structures following the Bayesian probabilistic approach. A substructure-based structural model-updating scheme, which groups different parts of the target structure systematically and is specially designed for tower structures, is developed to identify the stiffness distributions of the target structure under the undamaged and possibly damaged conditions. By comparing the identified stiffness distributions, the damage locations and the corresponding damage extents can be detected. By following the Bayesian theory, the probability model of the uncertain parameters is derived. The most probable model of the steel tower can be obtained by maximizing the probability density function (PDF) of the model parameters. Experimental case studies were employed to verify the proposed method. The contributions of this paper are not only on the proposal of the substructure-based Bayesian model updating method but also on the verification of the proposed methodology through measured data from a scale model of transmission tower under laboratory conditions.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.937-942
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1993
This paper extends the authors' prior work on the regulation of flexible space structures via partial feedback linearization (PFL) methods to articulated systems. Recursive relations introduced by Jain and Rodriguez are central to the efficient formulation of models via Poincare's form of Lagrange's equations. Such models provide for easy construction of feedback linearizing control laws. Adaptation is shown to be an effective way of reducing sensitivity to uncertain parameters. An application to a flexible platform with mobile remote manipulator system is highlighted.
Recently, some integrated structural identification/damage detection and reliability evaluation of structures with uncertainties have been proposed. However, these techniques are applicable for off-line synthesis of structural identification and reliability evaluation. In this paper, based on the recursive formulation of the extended Kalman filter, an on-line integration of structural identification/damage detection and reliability evaluation of stochastic building structures is investigated. Structural limit state is expanded by the Taylor series in terms of uncertain variables to obtain the probability density function (PDF). Both structural component reliability with only one limit state function and system reliability with multi-limit state functions are studied. Then, it is extended to adopt the recent extended Kalman filter with unknown input (EKF-UI) proposed by the authors for on-line integration of structural identification/damage detection and structural reliability evaluation of stochastic building structures subject to unknown excitations. Numerical examples are used to demonstrate the proposed method. The evaluated results of structural component reliability and structural system reliability are compared with those by the Monte Carlo simulation to validate the performances of the proposed method.
관로, 전력구 등 지하매설물의 불투명한 존재여부 및 부정확한 정보로 인해 신규 지하매설물의 계획 노선, 설계, 시공에 많은 문제를 야기시키고 있다. 이에 Ryu(2015) 등은 전기장 해석을 통해 지하매설물의 크기, 위치, 방향 등을 예측할 수 있는 식을 제안하였다. 3개의 현장에 적용하여 싱크홀 존재 여부 및 크기와 지하매설물의 위치, 크기, 방향을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 설계에 반영되고 후속 조치가 수행되었다.
The seismic isolation system makes a structure isolated from ground motions to protect the structure from seismic events. Seismic isolation techniques have been implemented in full-scale buildings and bridges because of their simplicity, economic effectiveness, inherent stability and reliability. As for the responses of an isolated structure due to seismic events, it is well known that the most uncertain aspects are the seismic loading itself and structural properties. Due to the randomness of earthquakes and uncertainty of structures, seismic response distributions of an isolated structure are needed when evaluating the seismic fragility assessment (or probabilistic seismic safety assessment) of an isolated structure. Seismic response time histories are useful and often essential elements in its design or evaluation stage. Thus, a large number of non-linear dynamic analyses should be performed to evaluate the seismic performance of an isolated structure. However, it is a monumental task to gather the design or evaluation information of the isolated structure from too many seismic analyses, which is impractical. In this paper, a new methodology that can evaluate the seismic fragility assessment of an isolated structure is proposed by using stochastic response database, which is a device that can estimate the seismic response distributions of an isolated structure without any seismic response analyses. The seismic fragility assessment of the isolated nuclear power plant is performed using the proposed methodology. The proposed methodology is able to evaluate the seismic performance of isolated structures effectively and reduce the computational efforts tremendously.
Seismic isolation systems decouple structures from ground motions to protect them from seismic events. Seismic isolation devices have been implemented in many full-scale buildings and bridges because of their simplicity, economic effectiveness, inherent stability, and reliability. It is well known that the most uncertain aspect for obtaining the accurate responses of an isolated structure from seismic events is the seismic loading itself. It is needed to know the seismic response distributions of the isolated structure resulting from the randomness of earthquakes when probabilistic designing or probabilistic evaluating an isolated structure. Earthquake time histories are useful and often an essential element for designing or evaluating isolated structures. However, it is very challenging to gather the design and evaluation information for an isolated structure from many seismic analyses. In order to evaluate the seismic performance of an isolated structure, numerous nonlinear dynamic analyses need to be performed, but this is impractical. In this paper, the concept of the stochastic response database (SRD) is defined to obtain the seismic response distributions of an isolated structure instantaneously, thereby significantly reducing the computational efforts. An equivalent model of the isolated structure is also developed to improve the applicability and practicality of the SRD. The effectiveness of the proposed methodology is numerically verified.
Based on the improved first order Taylor interval expansion, a new interval analysis method for the static or dynamic response of the structures with interval parameters is presented. In the improved first order Taylor interval expansion, the first order derivative terms of the function are also considered to be intervals. Combining the improved first order Taylor series expansion and the interval extension of function, the new interval analysis method is derived. The present method is implemented for a continuous beam and a frame structure. The numerical results show that the method is more accurate than the one based on the conventional first order Taylor expansion.
The existence of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) astronomically is well accepted, but the specific molecular forms observed remain uncertain. To better understand the molecular structures which may be present along a given sightline, the $3.0-3.6{\mu}m$ region is modelled with careful consideration given to the underlying sub-features arising from specific structures within emitting molecules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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