The bond performance of glass fibre reinforced polymer (GFRP) bars and that of steel bars embedded in Alkali Activated Cement (AAC) concrete are analysed and compared using pull-out specimens. The bond failure modes, the average bond strength and the free end bond stress-slip curves are used for comparison. Tepfers' concrete ring model is used to further analyse the splitting failure in ribbed steel bar and GFRP bar specimens. The angle the bond forces make with the bar axis was calculated and used for comparing bond behaviour of ribbed steel bar and GFRP bars in AAC concrete. The results showed that bond failure mode plays a significant role in the comparison of the average bond stress of the specimens at failure. In case of pull-out failure mode, specimens with ribbed steel bars showed a higher bond strength while specimens with GFRP bars showed a higher bond stress in case of splitting failure mode. Comparison of the bond stress-slip curves of ribbed steel bars and GFRP bars depicted that the constant bond stress region at the peak is much smaller in case of GFRP bars than ribbed steel bars indicating a basic bond mechanism difference in GFRP and ribbed steel bars.
본 논문에서는 선도이자율 모형과 리보이자율 모형 사이의 관계를 이용하여 채권 옵션의 해석적인 해(Analytic Solution; AS)와 몬테 카르로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation; MCS)을 이용한 가격 결정을 다룬다. AS를 이용한 채권 옵션가격 결정은 Ritchken and Sankarasubramanian (RS)의 제한 조건을 이용하여 할인된 채권 가격을 구하는 공식을 유도하고, 선도이자율과 리보이자율 모형의 변동함수 사이의 관계를 활용한다. MCS을 이용한 채권 옵션 가격 결정은 MCS을 이용하여 제시된 조건으로부터 여러 가지 예정된 전개의 시뮬레이션을 활용한다. AS와 MCS을 이용한 가격 결정 방법을 실행하여 얻은 가격을 비교하면 AS와 MCS의 상대오차(Relative Error; RE)를 구할 수 있다. 이때 본 연구의 결과로부터 RE가 약 3.9%가 됨을 확인할 수 있다. 이것은 AS뿐만 아니라 MCS을 이용해도 채권 옵션의 가격을 매우 정확하게 예측할 수 있음을 의미한다.
A model for the phonon dispersion relationship for cubic zinc sulfide structure, for example SiC, is developed in terms of two unknown force constants. Born model that incorporates bond bending and bond stretching, is used for the force constants. The force constants are determined by fitting to experimental data. Using only the nearest-neighbor coupling results in $6{\times}6$ sized dynamic matrix. The eigenvalues of dynamics matrix for each wavenumber in 3-D ${\kappa}$ space correspond to frequencies, 3 for optical phonon and 3 for acoustic phonon, which is so-called dispersion relation (${\kappa}$-${\omega}$). The density of state is determined by counting the states for each frequency bin, and the properties such as specific heat and thermal conductivity can be obtained. The specific heat is estimated on this model and compared with experiment and other models, i.e. Debye model, Einstein model and combined Debye-Einstein model. In spite of the simple bond potential model, reasonable agreements are found.
본 연구의 목적은 국내 콘크리트구조설계기준 부록에 새롭게 포함된 CEB-FIP Model Code 1990 균열 폭 산정식을 콘크리트 강도를 변수로 하여 평가하는 것에 있다, 평가 도구로 부착응력-미끌림 관계를 적용하여 구축한 균열요소모델과 기존 연구자들의 실험결과로부터 얻은 균열폭을 사용하였으며 기존 실험결과와 비교 평가함으로 검증하였다. 평가대상인 MC-90의 균열폭 산정식의 증요변수는 인장증강효과와 평균부착응력이며 이들을 균열요소모델 해석결과와 비교함으로 강도에 따라 개선된 인장증강효과와 평균부착응력을 제안하였다.
External bonding of steel plates has been used to strengthen deficient reinforced-concrete structures since the 1960s. In recent years, fiber-reinforcde polymer(FRP) plates have been increasingly used to replace steel plates due to their superior properties. This paper is concerned with anchorage failure due to crack propagation parallel to the boned plated near or along the adhesive/concrete interface, staring from the critically stressed position toward the anchored end of the plates. Factor of bond-slip interface model is average bond stress, effective length, slip volume and fracture energy. The aim of the present paper is to provide a comprehensive assessment of bond-slip interface model with concrete and CFRP plates.
The extensive usage of pretensioned prestressed concrete component in modem construe- tion as structural members mandates precise understanding of its mechanism. Especially, an adequate transfer of prestressing force from steel tendons to concrete around the end regions of the member is a critical issue. Due to the importance of the topic, several investigators have formulated equations modeling the transfer bond length based on various bonding mechanism between steel and concrete. However, the existing models are still inadequate in predicting the bond development in pretensioned prestressed concrete members. Therefore, this study presents a model of transfer bond length based on rational theory that can simulate experimental results. The model is developed into solid mechanics based structural analysis computer program. The program is validated by comparing the analysis results with experimental results of bond stress distribution, concrete strain profiles, and transfer length in pretensioned prestressed concrete members. The proposed analytical procedure in this study can be utilized as a useful tool for realistic evaluation of transfer length in pretensioned prestressed concrete members.
This paper discusses the composite mechanism and its effect upon the behavior of a steel reinforced concrete (SRC) member subjected to a flexural load. The relationship between member strength and deformation is established using the bond strength between the steel and reinforced concrete. An analytical model is proposed and used to incorporate the sectional strains and bond strength at the elastic and inelastic stages for moment-curvature relationship derivation. The results from the flexural load tests are used to validate the accuracy of the proposed model. Comparisons between the experimental information and the analytical results demonstrate close moment-curvature relevance, which justifies the applicability of the proposed method.
본 논문에서는 점프 항을 포함하는 이자율 기간구조 모형의 채권 가격을 결정하기 위하여 이토의 보조정리(Ito's Lemma)를 적용하여 채권가격편미분방정식(Partial Differential Bond Price Equation; PDBPE)을 유도한다. PDBPE으로부터, 지수함수에 대한 매클로린 급수 (Maclaurin series; MS)와 적률생성함수(moment-generating function; MGF)를 이용하여 채권 가격의 수치해(Numerical Solution; NS)를 구한다. 그리고 몬테 카르로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation; MCS) 기법을 이용하여 채권의 가격을 결정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션 과정을 통하여 채권의 가격을 결정한다. 수치적 분석을 이용한 채권 가격의 NS와 MCS를 이용하여 얻은 채권 가격의 결과를 비교하기 위하여, NS의 값과 MCS의 값의 비율인 상대오차(Relative Error; RE)를 구한다. 이로부터 얻은 RE가 약 2.2%보다 작음을 확인할 수 있고, 이것은 수치적 분석뿐만 아니라 제안한 알고리즘을 이용해도 채권의 가격을 매우 정확하게 예측할 수 있음을 의미한다. 또한, 지수함수에 대한 MS를 이용하여 얻은 채권 가격의 NS가 MGF를 적용하여 구한 채권 가격의 NS보다 상대적으로 오차가 작다는 것을 확인할 수 있다.
Ahmad, Sohaib;Pilakoutas, Kypros;Rafi, Muhammad M.;Zaman, Qaiser U.
Computers and Concrete
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제22권2호
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pp.249-259
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2018
This paper presents Artificial Neural Network (ANN) models for evaluating bond strength of deformed, plain and cold formed bars in low strength concrete. The ANN models were implemented using the experimental database developed by conducting experiments in three different universities on total of 138 pullout and 108 splitting specimens under monotonic loading. The key parameters examined in the experiments are low strength concrete, bar development length, concrete cover, rebar type (deformed, cold-formed, plain) and diameter. These deficient parameters are typically found in non-engineered reinforced concrete structures of developing countries. To develop ANN bond model for each bar type, four inputs (the low strength concrete, development length, concrete cover and bar diameter) are used for training the neurons in the network. Multi-Layer-Perceptron was trained according to a back-propagation algorithm. The ANN bond model for deformed bar consists of a single hidden layer and the 9 neurons. For Tor bar and plain bars the ANN models consist of 5 and 6 neurons and a single hidden layer, respectively. The developed ANN models are capable of predicting bond strength for both pull and splitting bond failure modes. The developed ANN models have higher coefficient of determination in training, validation and testing with good prediction and generalization capacity. The comparison of experimental bond strength values with the outcomes of ANN models showed good agreement. Moreover, the ANN model predictions by varying different parameters are also presented for all bar types.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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