In this paper, an improved theoretical interfacial stress and slip analysis is presented for simply supported composite steel-concrete beam bonded with an adhesive. The adherend shear deformations have been included in the present theoretical analyses by assuming a linear shear stress through the thickness of the adherends, while all existing solutions neglect this effect. Remarkable effect of shear deformations of elements has been noted in the results. It is observed that large shear is concentrated and slip at the edges of the composite steel-concrete. Comparing with some experimental results from references, analytical advantage of this improvement is possible to determine the normal and shear stress to estimate exact prediction of normal and shear stress interfacial along span between concrete and steel beam. The exact prediction of these stresses will be very important to make an accurate analysis of the mode of fracture. It is shown that both the normal and shear stresses at the interface are influenced by the material and geometry parameters of the composite steel-concrete beam. This research is helpful for the understanding on mechanical behavior of the connection and design of such structures.
In this paper a mathematical model for the prediction of the fire resistance of slim-floor steel beams based on an Artificial Neural Network modeling procedure is presented. The artificial neural network models are trained and tested using an analytical database compiled for this purpose from analytical results based on FEM. The proposed model was selected as the optimum from a plethora of alternatives, employing different activation functions in the context of Artificial Neural Network technique. The performance of the developed model was compared against analytical results, employing several performance indices. It was found that the proposed model achieves remarkably improved predictions of the fire resistance of slim-floor steel beams. Moreover, based on the optimum developed AN model a closed-form equation for the estimation of fire resistance is derived, which can prove a useful tool for researchers and engineers, while at the same time can effectively support the teaching of this subject at an academic level.
Ball bearings are a major component of mechanical parts for transmitting rotation. Compared to tapered roller bearings, ball bearings offer less rolling resistance, which leads to reduced heat generation during operation. Because of these characteristics, ball bearings are widely used in electric vehicles and machine tools. The design of ball bearing cages has recently emerged as a major issue in ball bearing design. Cage design requires pre-verification of performance using theoretical or experimental formula or computational fluid dynamics (CFD). However, CFD analysis is time-consuming, making it difficult to apply in case studies for design decisions and is mainly used in performance prediction following design confirmation. To use CFD in the early stages of design, main-taining analytical accuracy while reducing the time required for analysis are necessary. Accordingly, this study proposes a laminar steady-state segment CFD technique to solve the problem of long CFD analytical times and to enable the use of CFD analysis in the early stages of design. To verify the reliability of the CFD analysis, a bearing drag torque test is performed, and the results are compared with the analytical results. The proposed laminar steady-state segment CFD technique is expected to be useful for case studies in bearing design, including cage design.
Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, in this study we present a medium sized corporate credit rating system by using Artificial Neural Network(ANN) and Analytical Hierarchy Process(AHP). Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the ANN and AHP model using both financial information and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by the proposed method.
In this paper, to prediction of large deformation behavior of steel structures under loading, 3-Dimensional elastic-plastic FE analysis method is developed by using finite deformation theory and proposed cyclic plasticity model. The accuracy of developed analytical method was verified by comparison of experiment result and analysis results using infinitesimal deformation theory. The good agreement between analysis result by developed analytical method and experiment result is shown. Proposed 3-dimensional FE analysis using finite deformation theory and cyclic plasticity hysteresis model can be predict the large deformation of steel members under cyclic loading.
Plates are most widely used in the hulls of floating concrete structures, bridge decks, walls of off-shore structures and liquid storage tanks. A method of analysis is presented for the determination of load-deflection response and ultimate strength of high-strength steel fiber reinforced concrete (HSSFRC) plates simply supported on all four edges and subjected to combined action of external compressive in-plane and transverse loads. The behavior of HSSFRC plate specimens subjected to combined uniaxial in-plane and transverse loads was investigated. The proposed analytical method is compared to the physical test results, and shows good agreement. To predict the constitutive behavior of HSSFRC in compression, a non-dimensional characteristic equation was proposed and found to give reasonable accuracy.
This study was carried out to find a useful method to predict hardness of tomato using optical spectrum data. Optical spectrum of reflectance and transmittance data were collected processed by 9 kind of preprocessing methods-normalizations of mean, maximum and range, SNV (standard normal variate), MSC (multiplicative scatter correction), the first derivative and second derivative of Savitzky-Golay and Norris-Gap. With the preprocessed and non-processed original spectrum data, prediction models of hardness of tomato were developed using analytical tools of PLS (partial least squares) and MLR (multiple linear regression) and tested for their validation. The test of validation resulted that the analytical tools of PLS and MLR output similar performances while the transmittance spectra showed much better result than the reflectance spectra.
Precast segmental bridge columns (PSBC) are alternatives for monolithic cast-in-situ concrete columns in bridge substructures, with fast construction speed and structural durability. The analytical tool for common use is demonstrated applicable for seismic performance prediction of PSBCs through experiment conducted earlier. Then the analytical program was used for parameter optimization of PSBC configurations under reversal cyclic loading. Shear strength by pushover analysis was compared with theoretical prediction. Moreover, seismic response of PSBC with energy dissipation (ED) bars was compared with its no ED bar counterpart under three history ground acceleration records. The investigation shows that appropriate ED bar and post-tensioned tendon arrangement is important for higher lateral bearing capacity and good ductility performance of PSBCs.
This paper presents an analytical prediction of the prestress losses of prestressed concrete bridges. In this study a numerical procedure and computer program is developed to analyze the behavior of prestressed concrete bridges considering the time-dependent properties of material. It accounts for the aging, creep and shrinkage of concrete and the stress relaxation of prestressed steel. The structural model uses two dimensional plane frame elements with three nodal degree of freedom and is analyzed based on the finite element method. Member cross section can consist of concrete, reinforcement and prestressing steel. Two different set of equations for the prediction of time-dependent material properties of concrete are presented, which are ACI, CEB-FIP. The proposed numerical method for the prestress losses of prestressed concrete bridges is verified by comparison with reliable experimental results.
Performances of 3 different aerodynamic analytical models, single multiple and double multiple stream tube, for vertical axis Darrieus turbine were analyzed comparatively. From the study it has been found that the models derived from stream tube assumptions can be useful for simple prediction of basic design characteristics of Darrieus turbine. But, for a large tip speed and solidity ratios, the models has shown a certain limit in its applicability according to the formulation scheme applied. The results have shown that for the case having large tip speed and solidity ratios the consideration due to stream conditions, such as trailing vortices or wakes, should be included for accurate prediction of the aerodynamic performances of Darrieus turbine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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