This study presents a modeling approach for geogrid-encased stone column(GESC) method which is widely used in Europe as an alternative to conventional pile foundations. Several benefits of using the stone column method include sound performance, low cost, expediency of construction, and liquefaction resistance, among others. Recently, geosynthetic-encased stone column approach has been developed to improve load carrying capacity through increasing confinement effect. The aim of this research is to establish a systematic approach for modeling of GESC and to form a database for the fundamentals of GESC. This paper presents details of 3D modeling of GESC together with the general behavior of GESC.
This paper presents an experimental study of three two-dimensional (2D/planar) steel reinforced concrete (SRC) T-shaped column-RC beam hybrid joints and six 3D SRC T-shaped column-steel beam hybrid joints under low cyclic reversed loads. Considering different categories of steel configuration types in column cross section and horizontal loading angles for the specimens were selected, and a reliable structural testing system for the spatial loading was employed in the tests. The load-displacement curves, carrying capacity, energy dissipation capacity, ductility and deformation characteristics of the test subassemblies were analyzed. Especially, the seismic performance discrepancies between planar hybrid joints and 3D hybrid joints were intensively compared. The failure modes for planar loading and spatial loading observed in the tests showed that the shear-diagonal compressive failure was the dominating failure mode for all the specimens. In addition, the 3D hybrid joints illustrated plumper hysteretic loops for the columns configured with solid-web steel, but a little more pinched hysteretic loops for the columns configured with T-shaped steel or channel-shaped steel, better energy dissipation capacity & ductility, and larger interlayer deformation capacity than those of the planar hybrid joints. Furthermore, it was revealed that the hysteretic loops for the specimens under $45^{\circ}$ loading angle are generally plumper than those for the specimens under $30^{\circ}$ loading angle. Finally, the effects of steel configuration type and loading angle on the seismic damage for the specimens were analyzed by means of the Park-Ang model.
Zhou, Xu-Hong;Li, Bin-Yang;Gan, Dan;Liu, Jie-Peng;Chen, Y. Frank
Steel and Composite Structures
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v.23
no.4
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pp.453-464
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2017
The square tubed-reinforced concrete (TRC) column is a kind of special concrete-filled steel tube (CFST) columns, in which the outer thin-walled steel tube does not pass through the beam-column joint, so that the longitudinal steel reinforcing bars in the RC beam are continuous through the connection zone. However, there is a possible decrease of the axial bearing capacity at the TRC column to RC beam connection due to the discontinuity of the column tube, which is a concern to engineers. 24 connections and 7 square TRC columns were tested under axial compression. The primary parameters considered in the tests are: (1) connection location (corner, exterior and interior); (2) dimensions of RC beam cross section; (3) RC beam type (with or without horizontal haunches); (4) tube type (with or without stiffening ribs). The test results show that all specimens have relatively high load-carrying capacity and satisfactory ductility. With a proper design, the connections exhibit higher axial resistance and better ductility performance than the TRC column. The feasibility of this type of connections is verified.
Temperature rise due to viscous shear of the lubricating oil generates hydrodynamic pressure, even if the lubricating surfaces are parallel. This effect, known as the thermal wedge effect, varies significantly with film-temperature boundary conditions. The bearing conducts a part of the heat generated; hence, the oil temperature varies with the thermal conductivity of the bearing. In this study, we analyze the effect of thermal conductivity on the thermohydrodynamic (THD) lubrication of parallel slider bearings. We numerically analyze the continuity equation, Navier-Stokes equation, energy equation including the temperature-viscosity and temperature-density relations for lubricants, and the heat conduction equation for bearing by creating a 2D model of the micro-bearing using the commercial computational fluid dynamics (CFD) code FLUENT. We then compare the variation in temperature, viscosity, and pressure distributions with the thermal conductivity. The results demonstrate that the thermal conductivity has a significant influence on THD lubrication characteristics of parallel slider bearings. The lower the thermal conductivity, the greater the pressure generation due to the thermal wedge effect resulting in a higher load-carrying capacity and smaller frictional force. The present results can function as the basic data for optimum bearing design; however, the applicability requires further studies on various operating conditions.
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.
The research investigates experimentally the effect of confinement on structural behavior at the ends of beam-column in reinforced concrete (RC) frames. In the experimental study, five specimens consisting of 1/3-scaled RC frames having single-bay, representing the traditional deficiencies of existing buildings constructed without receiving proper engineering service is investigated. The RC frame specimens were produced to represent most of the existing buildings in Turkey that have damage potential. To decrease the probable damage to the existing buildings exposed to earthquakes, the carbon Textile Reinforced Mortar (TRM) strengthening technique (fully wrapping) was used on the ends of the RC frame elements to increase the energy dissipation and deformation capacity. The specimens were tested under reversed cyclic lateral loading with constant axial loads. They were constructed satisfying the weak column-strong beam condition and consisting of low-strength concrete, such as compressive strength of 15 MPa. The test results were compared and evaluated considering stiffness, strength, energy dissipation capacity, structural damping, ductility, and damage propagation in detail. Comprehensive investigations of these experimental results reveal that the strengthening of a brittle frame with fully-TRM wrapping with non-anchored was effective in increasing the stiffness, ductility, and energy dissipation capacities of RC bare frames. It was also observed that the frame-only-retrofitting with an infill wall is not enough to increase the ductility capacity. In this case, both the frame and infill wall must be retrofitted with TRM composite to increase the stiffness, lateral load carrying, ductility and energy dissipation capacities of RC frames. The presented strengthening method can be an alternative strengthening technique to enhance the seismic performance of existing or moderately damaged RC buildings.
Nanofluids are dispersions of particles smaller than 100 nm (nanoparticles) in base fluids. They exhibit high thermal conductivity and are mainly applied in cooling applications. Nanolubricants use nanoparticles in base oils as lubricant additives, and have recently started gathering increased attention owing to their potential to improve the tribological and thermal performances of various machinery. Nanolubricants reduce friction and wear, mainly by the action of nanoparticles; however, only a few studies have considered the rheological properties of lubricants. In this study, we adopt a parallel slider bearing model that does not generate geometrical wedge effects, and conduct thermohydrodynamic (THD) analyses to evaluate the effect of higher thermal conductivity and viscosity, which are the main rheological properties of nanolubricants, on the lubrication performances. We use a commercial computational fluid dynamics code, FLUENT, to numerically analyze the continuity, Navier-Stokes, energy equations with temperature-viscosity-density relations, and thermal conductivity and viscosity models of the nanolubricant. The results show the temperature and pressure distributions, load-carrying capacity (LCC), and friction force for three film-temperature boundary conditions (FTBCs). The effects of the higher thermal conductivity and viscosity of the nanolubricant on the LCC and friction force differ significantly, according to the FTBC. The thermal conductivity increases with temperature, improving the cooling performance, reducing LCC, and slightly increasing the friction. The increase in viscosity increases both the LCC and friction. The analysis method in this study can be applied to develop nanolubricants that can improve the tribological and cooling performances of various equipment; however, additional research is required on this topic.
This research investigated the influence of the number of twist on single fiber pullout behavior of Twisted steel (T-) fiber and tensile behavior of high performance cementitious composites reinforced with the (T-) fibers (HPFRCC). Micromechanical pullout model for T- fibers has been applied to analytically investigate the influence of various fiber parameters including the number of twist on single fiber pullout behavior; and, to optimize the number of twist to generate larger pullout energy during fiber pullout without fiber breakage. In addition, an experimental program including single fiber pullout and tensile tests has been performed to investigate the influence of twist ratio experimentally. Two types of T- fiber with different twisted ratios, T(L)- fiber (6ribs/30 mm) and T(H)- fiber (18ribs/30 mm), were tested. T(L)- fiber produced higher equivalent bond strength (larger pullout energy) although T(H)- fiber produced higher pullout stress during pullout since T(H)- fiber showed fiber breakage during pullout. Tensile test results confirmed that T(L)- fiber in high strength mortar generates better tensile performance of HPFRCC, e.g., load carrying capacity, strain capacity and multiple micro-cracking behavior.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.3
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pp.461-467
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2003
This paper proposes the method of mobility implementation for location searching in the intelligence wireless ATM networks that expand and apply standard broadband signaling capabilities, and analyze the performance based on the numerical algorithm. The existing B-ISDN UNI protocol stack demands the location search mechanism to determine the location of mobile terminal in the wireless ATM networks because it use single protocol through the fixed PTP interface or PTM interface that don't support terminal mobility. The proposed method make possible the dynamic mobility at a part of wireless access by minimizing the signaling load without a falling-off in system performance by using the intelligence network technology according to the expansion of ATM and B-ISDN signaling integration based on the fixed networks. We implemented the performance analysis by MFC modeling based on numerical algorithm, and realized the efficiency of expenses by carrying out the comparative signaling performance evaluation to measure the relative gains of location search service in the intelligence wireless ATM system. The obtained results have the flexibility to operate in the public B-ISDN network environment without a change of existing B-ISDN/ATM NNI signaling reference to support the wireless ATM access system, and can easily expand to correspond to terminal mobility and various multimedia services in the next broadband PCS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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