This study aims to develop ensemble machine learning (ML) models for estimating the peak floor acceleration and maximum top drift of steel moment frames. For this purpose, random forest, adaptive boosting, gradient boosting regression tree (GBRT), and extreme gradient boosting (XGBoost) models were considered. A total of 621 steel moment frames were analyzed under 240 ground motions using OpenSees software to generate the dataset for ML models. From the results, the GBRT and XGBoost models exhibited the highest performance for predicting peak floor acceleration and maximum top drift, respectively. The significance of each input variable on the prediction was examined using the best-performing models and Shapley additive explanations approach (SHAP). It turned out that the peak ground acceleration had the most significant impact on the peak floor acceleration prediction. Meanwhile, the spectral accelerations at 1 and 2 s had the most considerable influence on the maximum top drift prediction. Finally, a graphical user interface module was created that places a pioneering step for the application of ML to estimate the seismic demands of building structures in practical design.
As a new kind of construction facility for high rise buildings, the integral steel platform scaffold system (ISPS) consisting of the steel skeleton and suspended scaffold faces high wind during the construction procedure. The lattice structure type and existence of core tubes both make it difficult to estimate the wind load and calculate the wind-induced responses. In this study, an aeroelastic model with a geometry scale ratio of 1:25 based on the ISPS for Shanghai Tower, with the representative square profile, is manufactured and then tested in a wind tunnel. The first mode of the prototype ISPS is a torsional one with a frequency of only 0.68 Hz, and the model survives under extreme wind speed up to 50 m/s. The static wind load and wind vibration factors are derived based on the test result and supplementary finite element analysis, offering a reference for the following ISPS design. The spacer at the bottom of the suspended scaffold is suggested to be long enough to touch the core tube in the initial status to prevent the collision. Besides, aerodynamic wind loads and cross-wind loads are suggested to be included in the structural design of the ISPS.
Yang Junmo;Kwon Byung-Doo;Lee Duk-Kee;Song Youn-Ho;Youn Yong-Hoon
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2005.05a
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pp.273-280
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2005
Robust magneto-telluric (MT) response function estimators are now in standard use in electromagnetic induction research. Properly devised and applied, these methods can reduce the influence of unusual data (outlier) in the response (electric field) variable, but often not sensitive to exceptional predictor (magnetic field) data, which are termed leverage points. A bounded influence estimator is described which simultaneously limits the influence of both outlier and leverage point, and has proven to consistently yield more reliable MT response function estimates than conventional robust approach. The bounded influence estimator combines a standard robust M-estimator with leverage weighting based on the statistics of the hat matrix diagonal, which is a standard statistical measure of unusual predictors. Further extensions to MT data analysis are proposed, including a establishment of data rejection criterion which minimize the influence of both electric and magnetic outlier in frequency domain based on statistical distribution of electromagnetic field. The rejection scheme made in this study seems to have an effective performance on eliminating extreme data, which is even not removed by BI estimator, in frequency domain. The effectiveness and advantage of these developments are illustrated using real MT data.
Using survey data of selected 1,349 individuals nationwide in Korea, we measure the influencing factors for the acceptance of nuclear power and estimates the probability of acceptance under several scenarios with different percentages of monetary compensation. Results of panel probit demonstrate that nuclear risk aversion tendency was found to be higher in case of female, younger age, past experience of extreme event such as an earthquake. However, the residents' residency nearby the nuclear power plant was not related to the risk-aversion tendency. In addition, we found that the nuclear acceptance is improved when the monetary compensation rate is increased. Although the policy demand intended to reduce GHG emissions in South Korea, the expansion of nuclear power is not be easy due to the occurrence of recent strong earthquakes because the risk attitude of an individual is influenced by subjective assessments formed through direct and indirect experiences of natural disasters such as an earthquake. Our results suggest that the opposition to construction of nuclear power plant is expected to be further intensified especially when combined with the experiences of threatening earthquakes. As a result, the debate and policy conflicts of nuclear power plants will consistently continue and large social costs are apparent for the acceptance of nuclear power plant.
The analysis and experimental program of reinforced concrete (RC) structures for resistance against such extreme loads as earthquake, blast, and impact have been carried by many researchers and designers. Under the extreme loads, a large amount of energy is suddenly exerted to the structure, hence if the structure fails to absorb the impact energy, catastrophic collapse may occur. To prevent catastrophic collapse of structures, reinforced concrete must have adeguate toughness or it needs to be strengthened. The FRP strengthening method and SFRC are studied widely in resistance of impact load because of their high energy absorption capacity. In this study, drop weight impact tests were implemented to evaluate the impact resistance of SFRC and FRP strengthened RC beam while the total steel fiber volume fractions was fixed at 0.75% carbon FRP flexural strengthened RC beams. Futhermore, to prevent the shear-plug cracks when the impact load strikes the beams, additional FRP shear strengthening method are applied. The experimental, results showed that the FRP strengthened RC SFRC beams has high resistance of shear-plug cracks and crack width and SFRC has high resistance of concrete spalling failure compared to normal RC beams. The FRP flexural and shear strengthening RC beams has weakness in the spalling failure because the impact load concentrated the concrete face which is not strengthened with FRP sheets.
Park, Yeon Soo;Park, Sun Joon;Kang, Sung Hoo;Yoon, Young Phil
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.9
no.2
s.31
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pp.193-204
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1997
In order to quantify the relationships of the important physical factors relating failure to strong earthquake loading, the plastic fatigue problems for structural components under repeated loading were reviewed first. A new concept of very low cycle fatigue failure for structural components under severe cyclic excitations as in strong earthquakes was represented. Also, an experimental study was made of the very low cycle fatigue failure of structural steel elements. It was attempted to realize the ultimate failure in the course of loading repetitions of the order of several to twenty. The test specimen had a form of rectangular plate, representing a thin-plated element in a steel member as wide-flange cross section. It was subjected to uniaxial loading repeatedly, until complete failure takes place after undergoing inelastic buckling, plastic elongation and/or their combination. It was seen as a result that the state of the ultimate failure is closely related to the maximum strain at the extreme fiber in the cross section.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.5
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pp.10-19
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2022
Irregularity in structural shape is a ubiquitous phenomenon. Structural hazards evoked from irregularity need to be checked against extreme lateral loadings. Structures containing four distinct types of irregularities in terms of continuity and discontinuity in upper half-length and all story levels along with O-shape are investigated. The structures were analyzed numerically and different seismic responses such as displacements, bending moment, axial forces, torsions, story drift, etc. were scrutinized. The seismic and wind load analysis was conducted for ACI 318-11 conditions. Results show that buildings having discontinuous beams on the upper half exhibit better resilience. It is also concluded that O-shaped building structures provide better resistance to overturning, making this shape relatively safe.
Seismic isolation and vibration control techniques have been developed and put into practical use by challenging researchers and engineers worldwide since the latter half of the 20th century, and after more than 40 years, they are now used in thousands of buildings, private residences, highways in many seismic areas in the world. Seismic isolation and vibration control structures can keep the structures undamaged even in a major earthquake and realize continuous occupancy. This performance has come to be recognized not only by engineers but also by ordinary people, becoming indispensable for the formation of a resilient society. However, the dynamic characteristics of seismically isolated bearings, the key elements, are highly dependent on the size effect and rate-of-loading, especially under extreme loading conditions. Therefore, confirming the actual properties and performance of these bearings with full-scale specimens under prescribed dynamic loading protocols is essential. The number of testing facilities with such capacity is still limited and even though the existing labs in the US, China, Taiwan, Italy, etc. are conducting these tests, their dynamic loading test setups are subjected to friction generated by the large vertical loads and inertial force of the heavy table which affect the accuracy of measured forces. To solve this problem, the authors have proposed a direct reaction force measuring system that can eliminate the effects of friction and inertia forces, and a seismic isolation testing facility with the proposed system (E-isolation) will be completed on March 2023 in Japan. This test facility is designed to conduct not only dynamic loading tests of seismic isolation bearings and dampers but also to perform hybrid simulations of seismically isolated structures. In this paper, design details and the realization of this system into an actual dynamic testing facility are presented and the outcomes are discussed.
Satyam Tiwari;Sarat K. Das;Madhumita Mohanty;Prakhar
Geomechanics and Engineering
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v.37
no.5
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pp.475-498
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2024
The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (Vs) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and Vs-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower Gmean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F75) for SPT and Vs data and normalized average cone tip resistance (qc) and peak horizontal ground acceleration (amax) for CPT data. It was also observed that the addition of Vs measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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