Existing reinforced concrete buildings with seismically deficient column details affect the overall behavior depending on the failure type of column. This study aims to develop and validate a machine learning-based prediction model for the column failure modes (shear, flexure-shear, and flexure failure modes). For this purpose, artificial neural network (ANN), K-nearest neighbor (KNN), decision tree (DT), and random forest (RF) models were used, considering previously collected experimental data. Using four machine learning methodologies, we developed a classification learning model that can predict the column failure modes in terms of the input variables using concrete compressive strength, steel yield strength, axial load ratio, height-to-dept aspect ratio, longitudinal reinforcement ratio, and transverse reinforcement ratio. The performance of each machine learning model was compared and verified by calculating accuracy, precision, recall, F1-Score, and ROC. Based on the performance measurements of the classification model, the RF model represents the highest average value of the classification model performance measurements among the considered learning methods, and it can conservatively predict the shear failure mode. Thus, the RF model can rapidly predict the column failure modes with simple column details.
High-performance fiber-reinforced cement composites (HPFRCC) are new materials created and used to repair, strengthen, and improve the performance of different structural parts. When exposed to tensile tension, these materials show acceptable strain-hardening. All of the countries of the globe currently seem to have a need for these building materials. This study aims to create a low-carbon HPFRCC (high ductility) that is made from materials that are readily available locally which has the right mechanical qualities, especially an increase in tensile strain capacity and environmental compatibility. In order to do this, the effects of fiber volume percent (0%, 0.5%, 1%, and 2%), and determining the appropriate level, filler type (limestone powder and silica sand), cement type (ordinary Portland cement, and limestone calcined clay cement or LC3), matrix hardness, and fiber type (ordinary and oxygen plasma treated polypropylene fiber) were explored. Fibers were subjected to oxygen plasma treatment at several powers and periods (50 W and 200 W, 30, 120, and 300 seconds). The influence of the above listed factors on the samples' three-point bending and direct tensile strength test results has been examined. The results showed that replacing ordinary Portland cement (OPC) with limestone calcined clay cement (LC3) in mixtures reduces the compressive strength, and increases the tensile strain capacity of the samples. Furthermore, using oxygen plasma treatment method (power 200 W and time 300 seconds) enhances the bonding of fibers with the matrix surface; thus, the tensile strain capacity of samples increased on average up to 70%.
A fixed angle softened truss model has been developed in order to predict both shear strength and deformation of reinforced concrete members. The model takes into account the contribution of concrete by accuming the angle of cracks in the postcracking concrete that coincides with the reinforced concrete principal compressive angle determined by the applied stresses. Therefore, this model is capable of predicting the contribution of concrete from the govering equilibrium and compatibility equations including the shear stress and strain developed along concrete diagonal crack. However, the model has a limiting range to be applicable for reinforced concrete members. This research proposes a new algorthm of fixed angle softened truss model capable of removing the limitation of applicability. The proposed algorithm adopts a new conception of constitutive laws. The average normal stresses of concrete in the x- y- directions can be calculated by transforming the principal stresses of concrete. The proposed algorthm is verified by comparing to the test results.
In this study, oxidized alginate/gelatin/biphase calcium phosphate (BCP)- based hydrogel composites were fabricated. Alginate sodium was oxidized by periodate. The oxidized product was confirmed by using $^1H$ and $^{13}C$ NMR spectra. The number average molecular weight ($M_n$), the average molecular weight ($M_w$) of the oxidized alginate were determined by Gel Permeation Chromatography (GPC). The hydrogel was formed from the oxidized alginate and gelatin solution via Schift-base reaction. The hydrogel showed a highly porosity by a Scanning Electron Microscope (SEM) and Mercury Intrusion Porosimetry (MIP). Crosslinked density of the gel matrix were assessd by trinitrobenzene sulfonic acid (TNBS) assay that shows a high effect on swelling ratio. Increment of the crosslinked desity resulted in enhancing compressive strength of the hydrogel composite. The cytotoxity of hydrogel was assessed with osteoblast MG-63. The hydrogel composites show a high compatibility. The obtained results showed a potential application for bone regeneration in future.
본 연구에서는 굴착 전 후에 채취한 암석시료들에 대해 물리적, 역학적 그리고 열적 물성을 조사하여, KAERI Underground Research Tunnel(KURT)의 건설로 인해 발생된 굴착손상영역(EDZ)을 정량적으로 평가하고자 하였다. 굴착손상영역에서 공극률은 약 140% 정도 증가하였고, 탄성파속도, 탄성계수, 그리고 일축압축강도는 각각 약 11, 37, 그리고 16% 정도 감소하였다. 또한 굴착손상영역에서의 열전도도는 약 20% 정도 감소하였다. 암석물성변화를 이용하여 KURT 굴착손상영역의 범위를 판단한 결과 약 1.1-2.4 m로 나타났다.
Almashaqbeh, Hashem K.;Irshidat, Mohammad R.;Najjar, Yacoub
Smart Structures and Systems
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제29권2호
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pp.337-350
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2022
This paper focuses on predicting the post-heating mechanical properties of cementitious composites reinforced with multi-scale additives using the Artificial Neural Network (ANN) approach. A total of four different feed-forward ANN models are developed using 261 data sets collected from 18 published sources. The models are optimized using 12 input parameters selected based on a comprehensive literature review to predict the residual compressive strength, the residual flexural strengths, elastic modulus, and fracture energy of heat-damaged cementitious specimens. Furthermore, the ANN is employed to predict the impact of several variables including; the content of polypropylene (PP) microfibers and carbon nanotubes (CNTs) used in the concrete, mortar, or paste mix design, length of PP fibers, the average diameter of CNTs, and the average length of CNTs. The influence of the studied parameters is investigated at different heating levels ranged from 25℃ to 800℃. The results demonstrate that the developed ANN models have a strong potential for predicting the mechanical properties of the heated cementitious composites based on the mixing ingredients in addition to the heating conditions.
Accidental events such as collisions, groundings, and hydrocarbon explosions in marine structures can cause catastrophic damage. Thus, it is extremely important to predict the extent of such damage, which determines the total amount of oil spills and the residual hull girder strength. Punching fracture tests were conducted by Choung (2009b), where various sizes of indenters and circular unstiffened steel plates with different thicknesses were used to quasi-statically realize damage extents. A three-dimensional fracture strain surface was developed based on a reference (Choung et al., 2015b), where the average stress triaxiality and average normalized Lode angle were used as the parameters governing the fracture of ductile steels. In this study, new numerical analyses were performed using very fine axisymmetric elements in combination with an Abaqus user-subroutine to implement the three-dimensional fracture strain surface. Conventional numerical analyses were also conducted for the tests to identify the best fit fracture strain values by changing the fracture strains. Based on the phenomenon of the average normalized Lode angle starting out positive and then becoming slightly negative, it was inferred that the shear stress primarily dominates in determining the fractures locations, with a partial contribution from the compressive stress. It should be stated that the three-dimensional fracture surface effectively predicted at least the shear stress-dominant fracture behavior of a mild steel.
석회혼합토의 양생온도가 압축강도에 미치는 영향을 조사하기 위해서 4종류(KY : Sand, MH : Sand, SS : Sandy Loam. JJ : Loam)의 시료(試料)에 석회(石灰)3, 6, 9, 12%씩을 첨가(添加)해서 20, 30, 40, $60^{\circ}C$로 각각 양생온도를 달리해서 양생기간별 압축 강도시험을 한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 석회혼합량(石灰混合量)이 증가(增加)하면 최적합수비(最適合水比)는 증가(增加)하고 최대건조밀도(最大乾燥密度)는 감소(感少)하는 경향을 보였다. 2. SS, JJ흙은 우회함량(右灰含量) 9%에서 최대강도를 나타냈고, KY, MH는 석회함량 및 양생기일의 변화에 강도의 증감현상이 나타나지 않았다. 또한 수침한 경우는 석회함량이 많을수록 수침으로 인한 강도 감소율이 적어지는 경향을 보였다. 3. 양생온도가 30, 40, 50, $60^{\circ}C$로 각각 증가됨에 따라 석회혼합토의 압축강도는 증가 하고 그의 증가율은 양생초기에 크고 120시간(時間)에서 응결하는데 거의 충분(充分)한 양생시간에 도달한 것으로 생각된다. 4. 우리나라의 평균최대기온은 7월(月)~8월(月)에 $30^{\circ}C$정도로 석회혼합토의 강도증진을 위해서 이상적인 공사기간임을 제안한다. 5. 양생온도를 높이면 28일(日)기준양생과 동등한 촉진양생시간은 감소하는 경향을 나타냈으며 시멘트 혼합시 보다 석회혼합시에 더욱 짧았다. 6. 기준양생기일과 촉진양생시간 사이에는 직선관계가 성립되고 양생온도가 증가 할수록 직선의 기울기는 감소하는 경향을 보였고 그상관식은 다음과 같다. (1) $30^{\circ}C$ : t=2.63d-1.4(r=0.99) (2) $40^{\circ}C$ : t= 1.76d-0.8(r=0.97) (3) $50^{\circ}C$ : t= 1.35d-3.2(r=0.94) (4) $60^{\circ}C$ : t=0.49d+1.8(r=0.91) 여기서 t : 촉진양생기간 d : 기준양생기일.
염기성 폴리올 및 식용유 정제에 사용하는 합성 규산마그네슘의 효율성은 정제능력과 여과속도를 통해 평가되며, 규산마그네슘의 입도 및 표면적에 따라 영향을 받는다. 본 연구에서는 합성변수인 반응온도, 주입속도, 주입순서(Si, Mg), Mg/Si의 반응몰비가 규산마그네슘의 입도에 미치는 영향을 조사하였다. 합성된 규산마그네슘은 합성공정, 분쇄공정, 정제공정으로 비교 분석되었다. 합성공정에서 반응 온도와 주입 속도는 규산마그네슘의 평균입도 변화에 영향을 주지않는 반면, Mg/Si의 반응몰비와 주입 순서는 평균입도 변화에 주된 요인으로 작용하였다. 합성 후 규산마그네슘의 평균입도는 반응몰비가 0.125에서 0.500로 증가할 때 Mg 주입 시 약 54.4 ㎛에서 63.1 ㎛로 약 8.7 ㎛ 증가하였고, Si 주입 시 47.3 ㎛에서 52.1 ㎛로 약 4.8 ㎛ 증가하였다. 주입 순서 별 평균입도를 비교해보면 Mg 주입 시 59.1 ㎛, Si 주입 시 48.4 ㎛로 약 10.7 ㎛의 평균입도 차이를 보였으며 Mg을 주입하는 조건에서 약 2배 빠른 수세여과속도가 관찰되었다. 즉, 입도가 증가함에 따라 여과 시간이 단축되고 수세여과속도 증가로 생산성 향상에 기여할 수 있었다. 여과 후 분리된 cake형태의 규산마그네슘은 건조과정을 통해 단단한 고형체가 되고 분쇄공정을 통해 분말형태의 흡착제로 사용된다. 건조된 규산마그네슘의 물리적 강도가 감소함에 따라 분말의 평균입도가 감소하고, 이 강도는 반응몰비에 영향을 받는 것을 확인하였다. Mg주입 시 Mg/Si의 반응몰비가 증가함에 따라 규산마그네슘의 물리적 강도가 감소하여 분쇄 후 평균입도가 합성 후 평균입도에 비해 약 40% 감소하는 것을 관찰하였다. 이러한 강도감소는 평균입도 감소와 분쇄 후 미분량의 증가로 정제능력의 향상을 가져왔지만 정제여과속도 감소를 가져왔다. Mg 주입 시 반응몰비가 0.125에서 0.5로 증가할 동안 정제능력은 약 1.3 배가 증가하였으나 정제여과속도는 약 1.5 배가 감소하였다. 따라서 규산마그네슘의 생산성 향상을 위해서는 Mg/Si의 반응몰비를 증가시켜야 하지만, 폴리올의 정제여과속도를 증가시키기 위해선 반응몰비를 감소시켜야 한다. 규산마그네슘의 합성변수 중 주입순서와 Mg/Si의 반응몰비는 합성 후 평균입도와 분쇄 후 평균입도 및 미분량 변화에 영향을 주는 주요인자로 생산성 및 정제능력을 결정짓는 중요한 합성변수이다.
In this study we investigated the effects of process variables on the bond strength, and its dependency upon the interfacial chemistry when the joined $ZrO_2$ toughened $Na\beta$"-alumina to $\alpha$-alumina using B$_2$$O_3$-$SiO_2$-Al$_2$$O_3$-CaO glass sealant. We observed that bond strength is mainly determined by the strength of the glass, which, in turn, depends on the glass composition established after joining reaction. Joining at $950^{\circ}C$ for 15min yielded the highest average bond strength of 66MPa. Different types of interfacial reaction seem to occur at each interface. After joining at $950^{\circ}C$ for 15min we found that Ca and Si diffuse much deeper(~15$\mu\textrm{m}$) into the $\beta$"-alumina composite than into the $\alpha$-alumina(<1$\mu\textrm{m}$) as a result of ion exchange reaction and more effective grain boundary diffusion. Thermal expansion coefficient of the glass was found to have changed more closely to those of the $\beta$"-alumina composite and $\alpha$-alumina, which put the glass under a slight compressive stress.ressive stress.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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