Floods have been known to be one of the main causes of bridge collapse. Contrary to earthquakes, flood events tend to occur repeatedly and more frequently in rainfall areas; flood-induced damage and collapse account for a significant portion of disasters in many countries. Nevertheless, in contrast to extensive research on the seismic fragility analysis for civil infrastructure, relatively little attention has been devoted to the flood-related fragility. The present study proposes a novel methodology for deriving flood fragility curves for bridges. Fragility curves are generally derived by means of structural reliability analysis, and structural failure modes are defined as excessive demands of the displacement ductility of a bridge under increased water pressure resulting from debris accumulation and structural deterioration, which are known to be the primary causes of bridge failures during flood events. Since these bridge failure modes need to be analyzed through sophisticated structural analysis, flood fragility curve derivation that would require repeated finite element analyses may take a long time. To calculate the probability of flood-induced failure of bridges efficiently, in the proposed framework, the first order reliability method (FORM) is employed for reducing the required number of finite element analyses. In addition, two software packages specialized for reliability analysis and finite element analysis, FERUM (Finite Element Reliability Using MATLAB) and ABAQUS, are coupled so that they can exchange their inputs and outputs during structural reliability analysis, and a Python-based interface for FERUM and ABAQUS is newly developed to effectively coordinate the fragility analysis. The proposed framework of flood fragility analysis is applied to an actual reinforced concrete bridge in South Korea to demonstrate the detailed procedure of the approach.
Background: Resilience engineering is a paradigm for safety management that focuses on coping with complexity to achieve success, even considering several conflicting goals. Modern sociotechnical systems have to be resilient to comply with the variability of everyday activities, the tight-coupled and under-specified nature of work, and the nonlinear interactions among agents. At organizational level, resilience can be described as a combination of four cornerstones: monitoring, responding, learning, and anticipating. Methods: Starting from these four categories, this article aims at defining a semiquantitative analytic framework to measure organizational resilience in complex sociotechnical systems, combining the resilience analysis grid and the analytic hierarchy process. Results: This article presents an approach for defining resilience abilities of an organization, creating a structured domain-dependent framework to define a resilience profile at different levels of abstraction, and identifying weaknesses and strengths of the system and potential actions to increase system's adaptive capacity. An illustrative example in an anesthesia department clarifies the outcomes of the approach. Conclusion: The outcome of the resilience analysis grid, i.e., a weighed set of probing questions, can be used in different domains, as a support tool in a wider Safety-II oriented managerial action to bring safety management into the core business of the organization.
A finite element method based on the penalized subdomain-interface framework is proposed for fully-coupled, nonlinear thermomechanical analyses with thermal contact anuor radiation boundaries. In the variational formulation, a well-known penalty functional scheme is adopted for connecting subdomains and interfaces that satisfy various continuity requirements. As a logical consequence, the whole domain can be arbitrarily divided into independently-modeled subdomains without considering the conformity of meshes along their interfaces. Since the nonlinearities due to the contact and radiation boundaries can be localized within a few subdomains, the computational efficiency of the present method is greatly increased with appropriate solution algorithms. By solving some numerical problems, these advantageous features are confirmed carefully.
Many Applications of scientific research have coupled with functional data signal clustering techniques to discover novel characteristics that can be used for the diagnoses of several issues. In this article we present an interpretable multi-scale cluster hierarchy framework for clustering functional data using its multi-aspect frequency information. The suggested method focuses on how to effectively select transformed features/variables in unsupervised manner so that finally reduce the data dimension and achieve the multi-purposed clustering. Specially, we apply our suggested method to mutual fund returns and make superior-performing funds group based on different aspects such as global patterns, seasonal variations, levels of noise, and their combinations. To promise our method producing a quality cluster hierarchy, we give some empirical results under the simulation study and a set of real life data. This research will contribute to financial market analysis and flexibly fit to other research fields with clustering purposes.
In the current work, a poro-thermoelastic half-space issue with temperature-dependent characteristics and an inclined load is examined in the framework of the three-phase-lag model (3PHL) while taking into account the effects of magnetic and gravity fields. The resulting coupled governing equations are non-dimensional and are solved by normal mode analysis. To investigate the impacts of the gravitational field, magnetic field, inclined load, and an empirical material constant, numerical findings are graphically displayed. MATLAB software is used for numerical calculations. Graphs are used to visualize and analyze the computational findings. It is found that the physical quantities are affected by the magnetic field, gravity field, the nonlocal parameter, the inclined load, and the empirical material constant.
With taking the geometric nonlinearity of bridge structure into account, a framework is presented for predicting the dynamic responses of a long-span suspension bridge subjected to running train and turbulent wind. The nonlinear dynamic equations of the coupled train-bridge-wind system are established, and solved with the Newmark numerical integration and direct interactive method. The corresponding linear and nonlinear processes for solving the system equation are described, and the corresponding computer codes are written. The proposed framework is then applied to a schemed long-span suspension bridge with the main span of 1120 m. The whole histories of the train passing through the bridge under turbulent wind are simulated, and the dynamic responses of the bridge are obtained. The results demonstrate that the geometric nonlinearity does not influence the variation tendency of the bridge displacement histories, but the maximum responses will be changed obviously; the lateral displacement of bridge are more sensitive to the wind than the vertical ones; compared with wind velocity, train speed affects the vertical maximum responses a little more clearly.
Ship design process requires lots of complicated analyses for determining a large number of design variables. Due to its complexity, the process is divided into several tractable designs or analysis problems. The interdependent relationship requires repetitive works. This paper employs collaborative optimization (CO), one of the multidisciplinary design optimization (MDO) techniques, for treating such complex relationship. CO guarantees disciplinary autonomy while maintaining interdisciplinary compatibility due to its bi-level optimization structure. However, the considerably increased computational time and the slow convergence have been reported as its drawbacks. This paper proposes the use of an approximation model in place of the disciplinary optimization in the system-level optimization. Neural network classification is employed as a classifier to determine whether a design point is feasible or not. Kriging is also combined with the classification to make up for the weakness that the classification cannot estimate the degree of infeasibility. For the purpose of enhancing the accuracy of a predicted optimum and reducing the required number of disciplinary optimizations, an approximation management framework is also employed in the system-level optimization.
Submerged breakwaters can be installed underneath floating structures to reduce the external wave loads acting on the structure. The objective of this study was to establish an optimization analysis framework to determine the corresponding shape and position of the submerged breakwater that can minimize or maximize the external forces acting on the floating structure. A two-dimensional frequency-domain boundary element method (FD-BEM) based on the linear potential theory was developed to perform the hydrodynamic analysis. A metaheuristic algorithm, the advanced particle swarm optimization, was newly coupled to the FD-BEM to perform the optimization analysis. The optimization analysis process was performed by calling FD-BEM for each generation, performing a numerical analysis of the design variables of each particle, and updating the design variables using the collected results. The results of the optimization analysis showed that the height of the submerged breakwater has a significant effect on the surface piercing body and that there is a specific area and position with an optimal value. In this study, the optimal values of the shape and position of a single submerged breakwater were determined and analyzed so that the external force acting on a surface piercing body was minimum or maximum.
Seismic fragility analysis is a probabilistic decision-making framework which is widely implemented for evaluating vulnerability of a building under earthquake loading. It requires ingredient named probabilistic model and commonly developed using statistics requiring collecting data in large quantities. Preparation of such a data-base is often costly and time-consuming. Therefore, in this paper, by developing generic seismic drift demand model for regular-multi-story steel moment resisting frames is tried to present a novel application of the probabilistic decision-making analysis to practical purposes. To this end, a demand model which is a linear function of intensity measure in logarithmic space is developed to predict overall maximum inter-story drift. Next, the model is coupled with a set of regression-based equations which are capable of directly estimating unknown statistical characteristics of the model parameters.To explicitly address uncertainties arise from randomness and lack of knowledge, the Bayesian regression inference is employed, when these relations are developed. The developed demand model is then employed in a Seismic Fragility Analysis (SFA) for two designed building. The accuracy of the results is also assessed by comparison with the results directly obtained from Incremental Dynamic analysis.
해저 지하구조물을 시공할 경우는 높은 수압 및 침투압 등의 영향이 무시될 수 없으므로 지하구조물의 정확한 거동평가를 위해서는 수리-역학적 연계해석이 수행되어야만 한다. 또한, 실무에서는 암반이완하중을 고려하여 터널의 콘크리트 라이닝을 설계하며, 이를 위해 이완하중고($H_{relaxed}$)를 터널 주변의 국부안전율 분포를 이용하여 수치해석에 의해 산정하는 방법이 제안된 바 있다. 따라서 본 연구에서는 해저터널을 대상으로 수리-역학적 연계해석 시 국부안전율을 이용한 이완하중고 산정 기법의 타당성을 살펴보았다. 3 등급 암반을 대상으로 숏크리트 수리특성을 이용한 유도 배수방법과 집수정펌핑을 이용한 유도 배수 방법을 비교한 결과 집수정 펌핑을 이용한 유도 배수방법이 보다 신뢰할 수 있는 결과를 준다고 발표된 바 있다. 따라서 본 연구에서는 집수정의 펌핑을 이용한 유도 배수방법을 이용하여 1, 3, 5 등급 암반을 대상으로 이완하중고를 산정하여 제안식들과 적용성을 비교하였다. 연구 결과 연계해석 시 해저 시설물의 이완하중고를 정확하게 산정하기 위해서는 기존에 제시된 이론식 보다는 집수정의 펌핑을 이용하여 유도 배수하는 모델링 방법이 보다 정확하고 일관성 있는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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