• 한국지진공학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.119-129
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• 2019

Many reinforced concrete (RC) buildings constructed prior to 1980's lack important features guaranteeing ductile response under earthquake excitation. Structural components in such buildings, especially columns, do not satisfy the reinforcement details demanded by current seismic design codes. Columns with deficient reinforcement details may suffer significant damage when subjected to cyclic lateral loads. They can also experience rapid lateral strength degradation induced by shear failure. The objective of this study is to accurately simulate the load-deformation response of RC columns experiencing shear failure. In order to do so, model parameters are calibrated to the load-deformation response of 40 RC column specimens failed in shear. Multivariate stepwise regression analyses are conducted to develop the relationship between the model parameters and physical parameters of RC column specimens. It is shown that the proposed predictive equations successfully estimated the model parameters of RC column specimens with great accuracy. The proposed equations also showed better accuracy than the existing ones.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.43-49
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• 2018

본 연구에서는 고로슬래그의 원료인 수쇄슬래그를 Ball mill로 분말도에 다양한 변화를 주어 제조한 다음 종전에 진행되었던 Hydrometer를 이용한 비중계법 콘크리트 조기 강도 추정의 원리를 적용하여 BS의 분말도 품질을 저렴하면서도 간편하고 신속하게 평가함으로써 BS 분말도 수입검사에 효과적으로 활용할 수 있도록 함에 있어 그 가능성을 분석하고자 하였다. 실험 결과 BS의 분말도가 클수록 액체밀도계의 침하시간이 지연되는 것으로 나타났으며, 3분의 혼탁액 밀도와 분말도의 상관관계 회귀식 y = 198 120 x - 193 936(R=0.9398)을 활용할 시 BS 분말도의 신속한 품질평가가 가능할 것으로 판단되었다. 따라서 레미콘 인수검사에서 BS의 분말도 품질 신속평가로 본 연구에서 제시하는 방법을 적용할 경우 저렴하고 간단하며 신속하게 BS 분말도 평가가 가능할 수 있을 것으로 분석되었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제51권6호
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• pp.679-695
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• 2024

This paper presents a novel technique that combines machine learning (ML) with moth-flame optimization (MFO) methods to predict the axial compressive strength (ACS) of concrete filled double skin steel tubes (CFDST) columns. The proposed model is trained and tested with a dataset containing 125 tests of the CFDST column subjected to compressive loading. Five ML models, including extreme gradient boosting (XGBoost), gradient tree boosting (GBT), categorical gradient boosting (CAT), support vector machines (SVM), and decision tree (DT) algorithms, are utilized in this work. The MFO algorithm is applied to find optimal hyperparameters of these ML models and to determine the most effective model in predicting the ACS of CFDST columns. Predictive results given by some performance metrics reveal that the MFO-CAT model provides superior accuracy compared to other considered models. The accuracy of the MFO-CAT model is validated by comparing its predictive results with existing design codes and formulae. Moreover, the significance and contribution of each feature in the dataset are examined by employing the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method. A comprehensive uncertainty quantification on probabilistic characteristics of the ACS of CFDST columns is conducted for the first time to examine the models' responses to variations of input variables in the stochastic environments. Finally, a web-based application is developed to predict ACS of the CFDST column, enabling rapid practical utilization without requesting any programing or machine learning expertise.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제35권1호
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• pp.99-117
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• 2010

Beam-column joints are the key structural elements, which dictate the behavior of structures subjected to earthquake loading. Though large experimental work has been conducted in the past, still various issues regarding the post-yield behavior, ductility and failure modes of the joints make it a highly important research topic. This paper presents experimental results obtained for eight beam-column joints of different sizes and configuration under cyclic loads along with the analytical evaluation of their response using a simple and effective analytical procedure based on nonlinear static pushover analysis. It is shown that even the simplified analysis can predict, to a good extent, the behavior of the joints by giving the important information on both strength and ductility of the joints and can even be used for prediction of failure modes. The results for four interior and four exterior joints are presented. One confined and one unconfined joint for each configuration were tested and analyzed. The experimental and analytical results are presented in the form of load-deflection. Analytical plots are compared with envelope of experimentally obtained hysteretic loops for the joints. The behavior of various joints under cyclic loads is carefully examined and presented. It is also shown that the procedure described can be effectively utilized to analytically gather the information on behavior of joints.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.647-657
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• 2006

허용응력설계법과 극한한계 상태 설계법에 근거한 케이블과 보강형을 갖는 PSC 사장교의 예를 통해서 통계학적 확률분포를 고려한 확률론적인 위험성을 평가하였다. 사용성 한계상태 및 극한 한계상태에서의 케이블요소의 파괴확률과 거더의 최대 정모멘트. 부모멘트 발생단면, 그리고 최대전단력의 작용단면에서 각각의 요소 파괴 확률을 설계변수의 응답면에서 검토하였다. 응답면 기법(RSM)은 복잡한 다자유도 구조물에서 MCS를 사용하여 얻을 수 없는 상대적으로 매우 작은 파괴 확률값을 얻기 위해 사용이 가능할 뿐만 아니라, FOSM으로 쉽게 얻을 수 없는 한계상태방정식의 미분형태에도 성공적으로 적용이 가능 하다. 케이블과 보강형으로 구성된 병렬저항구조를 시스템 해석을 위해 각각 직렬구조로 연결하여 전체구조물의 체계신뢰성을 평가하고, 제안된 붕괴모드조합 예측값과 비교분석하였다. 제안된 붕괴모드의 조합에 의한 파괴확률검토는 조건부 파괴에 대한 동일한 발생확률을 구하며, 순열방법보다 개선된 시간비용과 효율성을 제공하며, 상하한계파괴확률을 구하는 체계 신뢰성해석에서 검토되지 않는 요소파괴의 조합에 의한 시스템의 위험성 검토를 제공한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.295-301
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• 2011

최근 고성능 감수제, 실리카 퓸과 강섬유 등을 사용하여 제조한 초고성능 콘크리트(UHPC)의 사용이 전 세계적으로 증가하고 있다. UHPC는 강도가 높을 뿐만 아니라 조직이 치밀하여 내구성 측면에서도 우수한 성능을 갖고 있지만 W/B가 낮고 단위 시멘트량이 많기 때문에 초기 수화열과 자기수축이 많이 발생하여 재령 초기에 균열 발생 위험성이 높아지게 된다. UHPC의 초기 수축균열은 수축 저감제 및 팽창재의 자기수축 보상 효과에 의하여 제어할 수 있다. 이 연구에서는 수축 저감제 및 팽창재를 혼입한 UHPC의 초음파 속도를 측정하여 재령 초기 강성 변화를 추정하였고, 수축 실험을 통하여 수축 저감제 및 팽창재가 UHPC의 자기수축에 미치는 영향을 조사하였다. 또한 UHPC의 자기 수축 실험 결과로부터 자기수축 예측 모델의 재료 상수를 결정하였다. 결론적으로 수축 저감제 및 팽창재를 혼입함에 따라 UHPC 강성이 신속하게 발현되며, 자기수축 저감에 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제16권3호
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• pp.287-298
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• 2014

본 연구에서는 TBM 터널 SFRC 세그먼트 개발을 위하여 이형철근이 보강되지 않은 SFRC 보의 휨파괴 실험을 통하여 SFRC 배합의 평가를 수행하였다. 압축강도, 강섬유의 형상비와 강섬유 혼입률을 변수로 하여 총 16개의 SFRC 보를 제작하고 휨에 의하여 파괴시까지 실험하였다. 하중-수직변위 분석결과, 큰 형상비의 강섬유를 사용하여도 소형보의 실험(Moon et al, 2013)과 달리 보의 인성거동을 증진시키는 효과는 거의 없는 것으로 나타났다. 극한상태에서 강섬유는 균열폭 7 mm까지 하중을 저항하는 것으로 확인되었다. 또한, 기존의 SFRC 보의 휨강도예측모델과 실험결과를 비교한 결과, SFRC 보의 휨강도를 최대 20배까지 과소평가하고 있는 것으로 나타났다. 그러나, TR No. 63 모델(Concrete Society, 2011)은 다른 모델에 비하여 근사하게 휨강도를 예측하는 것으로 확인되었다. 강섬유의 분포에 대한 분석결과, 소형보에서 보다 실제 규모의 보에서 강섬유의 분산도가 훨씬 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제22권6호
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• pp.81-88
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• 2018

이 연구에서는 실제 단면크기를 갖는 철근 콘크리트 기둥의 내진보강을 위한 단면확대 공법에서 효율적인 띠철근 배근 방법을 평가하였다. 비내진 상세를 갖는 기존 기둥의 단면크기는 $450{\times}450mm$이며, 단면확대 보강기둥의 단면크기는 $750{\times}750mm$이다. 확대 단면에서의 폐쇄형 외부 띠철근 배근을 위해 ㄷ-형 띠철근의 겹칩이음 및 철근 선조립 공법을 제시하였으며, 보조 띠철근으로서 크로스타이 앵커링 시공 및 V-타이를 고려하였다. 실험 결과, 무보강 기둥 및 ㄷ-형 외부 띠철근을 적용한 보강기둥의 압축내력은 ACI 318-14의 공칭내력과 비슷한 수준인 반면 철근 선조립 공법을 적용한 기둥의 압축내력은 ACI 318-14의 공칭내력 대비 1.25배 높았다. 특히 철근 선조립 공법을 적용한 보강 기둥의 압축 연성비는 크기효과에 의한 연성비 저하 가능성에도 불구하고 기존 기둥에 비해 139% 증가하였다. 즉, 제시된 철근 선조립 공법은 단면확대 보강기둥에서 주철근 조기 좌굴방지 및 콘크리트 구속에 효율적인 띠철근 상세로 평가될 수 있었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제33권3호
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• pp.319-332
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• 2019

This study is aimed to predict the behaviour of channel shear connectors in composite floor systems at different temperatures. For this purpose, a soft computing approach is adopted. Two novel intelligence methods, including an Extreme Learning Machine (ELM) and a Genetic Programming (GP), are developed. In order to generate the required data for the intelligence methods, several push-out tests were conducted on various channel connectors at different temperatures. The dimension of the channel connectors, temperature, and slip are considered as the inputs of the models, and the strength of the connector is predicted as the output. Next, the performance of the ELM and GP is evaluated by developing an Artificial Neural Network (ANN). Finally, the performance of the ELM, GP, and ANN is compared with each other. Results show that ELM is capable of achieving superior performance indices in comparison with GP and ANN in the case of load prediction. Also, it is found that ELM is not only a very fast algorithm but also a more reliable model.

• 한국지진공학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.37-48
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• 2010

본 논문에서는 철근콘크리트 구조물과 같이 강성저감으로 인해 낮은 에너지 소산능력을 갖는 구조물의 제진성능을 비선형시간이력해석을 통해 조사하였다. 원구조물은 modified Takeda 이력모델을 갖는 단자유도시스템으로 이상화하였고, 완전탄소성 모델로 이력감쇠장치를 모델링하였다. 수치해석결과의 통계를 기초로 등가선형화에 의한 제진응답 평가의 적용성을 검증하였고, 제진보강 구조물의 응답예측을 위한 경험식을 제시하였다. 결과적으로 등가선형화를 통한 변위응답 평가보다는 본 연구에서 제시한 경험식을 이용하여 요구연성도를 추정하는 것이 더 정확하다. 경험식에서 얻어진 적정 감쇠기 항복강도는 완전탄소성시스템에 대한 최적 항복강도와는 상당한 차이를 가진다. 획득 가능한 연성도 저감효과는 원구조물의 고유주기가 짧을수록, 지진의 상대적 강도가 약할수록 우수한 것으로 나타났다.