동결융해과정이 지속적으로 반복되면서 발생되는 응력이력현상으로 인해 암반내의 피로현상이 누적되면서 암반내 누적 변위가 증가할 뿐 아니라 강도 역시 지속적으로 감소된다. 동결융해로 인한 응력의 hysteresis 현상은 대기온도의 영향에 의한 것으로, 일반적으로 점탄성 거동을 하게 된다. 그러므로, 이상물체를 이용한 암반해석을 위해, 일반적으로 점탄성 거동해석에 사용되는 Kelvin 모델을 적용할 수 있다. 또한 다공질암의 동결융해에 따른 열화 과정을 정량적으로 파악하기 위한 새로운 지표를 설정하고자 동결-융해 실험을 실시하였다. 본 연구에서는 다공성 응회암을 이용 동결-융해 실험을 실시 암석의 열화과정의 분석을 시도하였다. 실내실험 결과, 공극률의 변화를 정량화하여 열화특성을 설명하였다. 탄성계수 및 일축압축강도 등 암석의 물성변화를 공극률을 이용 열화 특성 함수로써 표현하였다.
이 연구에서는 CFT부재를 거더로 사용하는 신형식 강합성 교량 시스템 개발을 최종목표로 하고, CFT부재의 휨거동 특성을 규명하기 위한 부재실험을 수행하였다. 실험체는 충전재 강도 및 합성조건 변화 등 설계에 영향을 미치는 주요 매개변수를 고려하여 제작하였고, 휨재하 실험의 결과분석을 통해 CFT부재가 갖는 내력성능을 효율적으로 설계에 반영하기 위한 방안을 고찰하였다. 충전강관은 중공강관에 비해 휨강도 및 연성이 크게 증가함을 확인할 수 있었으며, 콘크리트의 취성적 재료 특성이 강관의 구속효과로 보완되는 결과를 확인하였다. 내부 전단연결재를 둠으로써 충전재와 강관 사이의 미끄러짐을 억제하여 완전합성단면으로 거동하였고, ㄱ형 전단연결재의 보강재 효과가 휨내력 증가에 다소 기여하고 있음을 알 수 있었다.
Fatahi, Behzad;Basack, Sudip;Ryan, Patrick;Zhou, Wan-Huan;Khabbaz, Hadi
Geomechanics and Engineering
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제7권5호
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pp.495-524
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2014
To investigate the soil-pile interactive performance under lateral loads, a set of laboratory model tests was conducted on remoulded test bed of soft clay and medium dense sand. Then, a simplified boundary element analysis had been carried out assuming floating pile. In case of soft clay, it has been observed that lateral loads on piles can initiate the formation of a gap, soil heave and the tension crack in the vicinity of the soil surface and the interface, whereas in medium dense sand, a semi-elliptical depression zone can develop. Comparison of test and boundary element results indicates the accuracy of the solution developed. However, in the boundary element analysis, the possible shear stresses likely to be developed at the interface are ignored in order to simplify the existing complex equations. Moreover, it is unable to capture the influence of base restraint in case of a socketed pile. To bridge up this gap and to study the influence of the initial stress state and interface parameters, a field based case-study of laterally-loaded pile in layered soil with socketed tip is explored and modelled using the finite element method. The results of the model have been verified against known field measurements from a case-study. Parametric studies have been conducted to investigate the influence of the coefficient of lateral earth pressure and the interface strength reduction factor on the results of the model.
반복하중에 의하여 유발되는 과잉간극수압 예측의 중요성은 잘 알려져 있지만 이를 고려한 유효응력해석은 수치 모델 변수 산정의 어려움으로 인하여 극히 드물게 수행되고 있다. 본 논문에서는 반복하중에 의하여 흙에 발생하는 과잉간극수압을 예측하는 새로운 응력 기반 수치적 모델을 개발하였다. 본 모델의 가장 큰 장점은 진동삼축시험으로 부터 획득된 CSR-N 곡선만으로 모든 변수를 결정할 수 있다는 점이다. 이 모델의 추가적인 장점은 모든 하중형태에 대해서 적용될 수 있으므로 시간영역 유효응력해석 프로그램에 적용될 수 있다는 점이다. 개발된 모델의 정확성은 문헌에 제시된 시험결과와 국내에서 수행된 시험결과와의 비교를 통하여 검증되었다. 나아가 기존의 응력기반 모형과의 성능 비교 결과 제안된 모델은 정확성과 사용 편리성이 모두 우수한 것으로 나타났다.
이 연구에서는 프리캐스트 콘크리트(PC) U형 쉘을 사용하는 PC 모멘트 골조의 일부인 보-기둥 내부접합부의 내진성능을 평가하기 위하여 실험연구를 수행하였다. 5개의 PC 보-기둥 내부접합부와 1개의 현장타설 콘크리트 보-기둥 내부접합부를 실물 크기로 제작하여 반복가력 실험을 수행하였다. 주요 변수는 보 주철근비, 보 전단철근 간격, U형 PC쉘과 기둥 모서리의 보강철물 설치 유무이다. 실험 결과, 변수에 관계없이 PC 보-기둥 접합부는 현장타설 콘크리트 보-기둥 접합부와 비교하여 유사한 하중재하능력, 연성능력을 나타냈다. 그러나 주기 하중동안 PC 보-기둥 접합부는 보-기둥 이음부에서 보 주철근의 부착파괴로 인한 미끄러짐 변형과 대각방향의 전단균열로 인하여 심한 강도 저하를 나타냈고, 이로 인해 현장타설 콘크리트 보-기둥 접합부보다 접합부의 강성과 에너지소산능력이 감소되었다.
The flexural behaviour of steel beams significantly affects the structural performance of the steel frame structures. In particular, the flexural overstrength (namely the ratio between the maximum bending moment and the plastic bending strength) that steel beams may experience is the key parameter affecting the seismic design of non-dissipative members in moment resisting frames. The aim of this study is to present a new formulation of flexural overstrength factor for steel beams by means of artificial neural network (NN). To achieve this purpose, a total of 141 experimental data samples from available literature have been collected in order to cover different cross-sectional typologies, namely I-H sections, rectangular and square hollow sections (RHS-SHS). Thus, two different data sets for I-H and RHS-SHS steel beams were formed. Nine critical prediction parameters were selected for the former while eight parameters were considered for the latter. These input variables used for the development of the prediction models are representative of the geometric properties of the sections, the mechanical properties of the material and the shear length of the steel beams. The prediction performance of the proposed NN model was also compared with the results obtained using an existing formulation derived from the gene expression modeling. The analysis of the results indicated that the proposed formulation provided a more reliable and accurate prediction capability of beam overstrength.
일반적으로 입도분포가 양호하며 조밀한 흙은 공학적 성질이 우수하다. 불포화토의 공학적 성질, 즉 전단강도, 압축성, 투수성 등의 거동은 흙의 함수특성곡선과 밀접한 관계가 있다. 따라서 사질토의 입도분포 및 다짐상태와 관련있는 균등계수와 공극율이 그 흙의 함수특성곡선에 미치는 영향을 연구하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 6개의 사질토 시료에 대하여 템페셀을 사용하여 함수특성곡선시험을 하였다. 시험결과를 Fredlund and Xing 모델식으로 최적화하여 모델식의 매개변수를 구하였고, 시료의 균등계수와 공극율이 매개변수에 미치는 영향을 조사하였다. 시료의 잔류흡수력은 시료의 공극율이 작을수록, 그리고 균등계수가 클수록 증가하였으며, 함수특성곡선의 최대경사는 시료의 균등계수와 상관없이 공극율이 작을수록 완만해짐을 알 수 있었다.
필댐의 안정성은 댐 축조시 주재료로 활용되는 조립재료인 암석존(rock zone)의 공학적 거동에 의존하므로 조립재료인 rockfill 재료의 전단강도 뿐만 아니라 하중-변형 특성(stress-strain characteristics)을 보다 정확히 이해하여야 한다. 또한, 댐 제체의 거동을 예측하고 수치해석적으로 분석하기 위해서는 조립재료의 거동을 모사하기에 적합한 구성모델을 활용하기 위한 물성값 분석 및 모델 파라미터의 캘리브레이션 연구가 필요하다. 본 논문에서는 부항댐 제체 재료에 대한 대형삼축압축 실험결과를 분석하고 이를 기반으로 조립재료에 대한 구성모델 파라미터들을 분석하였다. 부항댐 제체 재료를 고밀도와 저밀도로 구분하여 시료를 제작하고 다양한 구속압으로 수행된 실험결과와 캘리브레이션 된 구성모델 시물레이션 결과를 상호 비교한 결과 MD 모델이 조립재료의 응력-변형률 거동을 효과적으로 모사할 수 있음을 파악하였다.
본 연구에서는 역학적 특성이 우수하여 다양한 구조에 적용되고 있는 복합적층판에 대한 추계론적 유한요소해석 정식화를 제안한다. 정식화의 제시는 추계론적 수치해석기법 중 그 정확도가 매우 높은 것으로 알려져 있는 가중적분법에 기초하였다. 공간적 불확실성을 가지는 인수로는 두 재료축에 대한 탄성계수와 면내 전단탄성계수가 고려되었다. 이들 재료인수들은 독립적인 추계장함수로 모델링 되었으며, 이들 추계장이 구조거동에 미치는 영향은 지수함수형태의 자기 및 상호상관함수를 적용하여 산정하였다. 수치예제를 통하여 복합적층판이 등방성 및 이방성의 재료에 의한 판 구조에 비하여 거동의 변동계수가 낮음을 보여주었으며, 제안된 해석법의 검증을 위하여 몬테카를로 해석을 동시에 수행하고 그 결과를 상호 비교하였다.
Slope stability analysis and prediction are of critical importance to geotechnical engineers, given the severe consequences associated with slope failure. This research endeavors to forecast the factor of safety (FOS) for slopes through the implementation of six distinct ML techniques, including back propagation neural networks (BPNN), feed-forward neural networks (FFNN), Takagi-Sugeno fuzzy system (TSF), gene expression programming (GEP), and least-square support vector machine (Ls-SVM). 344 slope cases were analyzed, incorporating a variety of geometric and shear strength parameters measured through the PLAXIS software alongside several loss functions to assess the models' performance. The findings demonstrated that all models produced satisfactory results, with BPNN and GEP models proving to be the most precise, achieving an R2 of 0.86 each and MAE and MAPE rates of 0.00012 and 0.00002 and 0.005 and 0.004, respectively. A Pearson correlation and residuals statistical analysis were carried out to examine the importance of each factor in the prediction, revealing that all considered geomechanical features are significantly relevant to slope stability. However, the parameters of friction angle and slope height were found to be the most and least significant, respectively. In addition, to aid in the FOS computation for engineering challenges, a graphical user interface (GUI) for the ML-based techniques was created.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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