Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2004.10a
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pp.315-318
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2004
The Advantages of hot machining are the reduction of cutting forces, tool wear, and the increase of material removal rates. In this study, a hot-machining characteristics of milling by CBN tip was exprimentely analyzed, and the influence of the surface temperature and the depth of cut on the tool life were investigated. The selection of a heating method for obtaining ideal temperature of metals in machining is important. Faulty heating methods could induce unwanted structural changes in the workpiece and increase the cost. This study uses gas flame heating. It is obtained that tungsten carbide-alloyed has a recrystallisation temperature range of $800-1000^{\circ}C$ which is the high heating temperature that might induce unwanted structural changes. If it is performed at temperatures higher than $800^{\circ}C$ in machining, the possibility of unwanted structural changes and the increased wear of tool can be shown. Consequently, in hot machining of tungsten carbide-alloy, this study has chosen $400^{\circ}C-600^{\circ}C$ because the heating temperature might be appropriate in view of the cost and workpiece considerations. The results of this study experimentally shows a new machining method for tungsten carbide-alloyed that decreases the wear rate of machining tools
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2000.11a
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pp.245-248
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2000
Modern aircraft composite structures are designed using a damage tolerance philosophy. This design philosophy envisions sufficient strength and structural integrity of the aircraft to sustain major damage and to avoid catastrophic failure. The only reasonable way to treat on the same basis all the conditions and uncertainties participating in the design of damage tolerant composite aircraft structures is to use the probability-based approach. Therefore, the model has been developed to assess the probability of structural failure (POSF) and associated risk taking into account the random mechanical loads, random temperature-humidity conditions, conditions causing damages, as well as structural strength variations due to intrinsic strength scatter, manufacturing defects, operational damages, temperature-humidity conditions. The model enables engineers to establish the relationship between static/residual strength safety margins, production quality control requirements, in-service inspection resolution and criteria, and POSF. This make possible to estimate the cost associated with the mentioned factors and to use this cost as overall criterion. The methodology has been programmed into software.
Cerda, Fernando;Chen, Siheng;Bielak, Jacobo;Garrett, James H.;Rizzo, Piervincenzo;Kovacevic, Jelena
Smart Structures and Systems
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v.13
no.5
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pp.849-868
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2014
An indirect approach is explored for structural health bridge monitoring allowing for wide, yet cost-effective, bridge stock coverage. The detection capability of the approach is tested in a laboratory setting for three different reversible proxy types of damage scenarios: changes in the support conditions (rotational restraint), additional damping, and an added mass at the midspan. A set of frequency features is used in conjunction with a support vector machine classifier on data measured from a passing vehicle at the wheel and suspension levels, and directly from the bridge structure for comparison. For each type of damage, four levels of severity were explored. The results show that for each damage type, the classification accuracy based on data measured from the passing vehicle is, on average, as good as or better than the classification accuracy based on data measured from the bridge. Classification accuracy showed a steady trend for low (1-1.75 m/s) and high vehicle speeds (2-2.75 m/s), with a decrease of about 7% for the latter. These results show promise towards a highly mobile structural health bridge monitoring system for wide and cost-effective bridge stock coverage.
In different high seismic regions around the world, many non-ductile existing reinforced concrete frame buildings, built without adequate seismic detailing requirements, have been damaged or collapsed after past earthquakes. The assessment and the retrofit of these non-ductile concrete structures is crucial theme of research for all the scientific community of engineers. In particular, a careful assessment of the existing building is fundamental for understanding the failure mechanisms that govern the collapse of the structure or the achievement of the recommended limit states. Based on the seismic assessment, the best retrofit strategy can be designed and applied to the structure. A school building located in Avellino province (Italy) is the case study. The analysis of seismic vulnerability carried out on the mentioned building has highlighted deficiencies in both static and seismic load conditions. The retrofit of the building has been designed based on different retrofit options in order to show the real retrofit design developed from the engineers to achieve the seismic safety of the building. The retrofit costs associated to structural operations are calculated for each case and have been summed up to the costs of the in situ tests. The paper shows a real retrofit design case study in which the best solution is chosen based on the results in terms of structural performance and cost among the different retrofit options.
The present work proposes a self-controlled multi-stage optimization method for damage identification of structures utilizing standard particle swarm optimization (PSO) algorithm. Damage identification problem is formulated as an inverse optimization problem where damage severity in each element of the structure is considered as optimization variables. An efficient objective function is formed using the first few frequencies and mode shapes of the structure. This objective function is minimized by a self-controlled multi-stage strategy to identify and quantify the damage extent of the structural members. In the first stage, standard PSO is utilized to get an initial solution to the problem. Subsequently, the algorithm identifies the most damage-prone elements of the structure using an adaptable threshold value of damage severity. These identified elements are included in the search space of the standard PSO at the next stage. Thus, the algorithm reduces the dimension of the search space and subsequently increases the accuracy of damage prediction with a considerable reduction in computational cost. The efficiency of the proposed method is investigated and compared with available results through three numerical examples considering both with and without noise. The obtained results demonstrate the accuracy of the present method can accurately estimate the location and severity of multi-damage cases in the structural systems with less computational cost.
A number of desirable characteristics concerning excellent durability, aesthetics, recyclability, high ductility and fire resistance have made stainless steel a preferred option in engineering practice. However, the relatively high initial cost has greatly restricted the application of stainless steel as a major structural material in general construction. This drawback can be partially overcome by introducing composite stainless steel-concrete structures, which provides a cost-efficient and sustainable solution for future stainless steel construction. This paper presents a preliminary numerical study on stainless steel-concrete composite beam-to-column joints with bolted flush endplates. In order to ensure a consistent corrosion resistance within the whole structural system, all structural steel components were designed with austenitic stainless steel, including beams, columns, endplates, bolts, reinforcing bars and shear connectors. A finite element model was developed using ABAQUS software for composite beam-to-column joints under monotonic and symmetric hogging moments, while validation was performed based on independent test results. A parametric study was subsequently conducted to investigate the effects of several critical factors on the behaviour of composite stainless steel joints. Finally, comparisons were made between the numerical results and the predictions by current design codes regarding the plastic moment capacity and the rotational stiffness of the joints. It was concluded that the present codes of practice generally overestimate the rotational stiffness and underestimate the plastic moment resistance of stainless steel-concrete composite joints.
Kim, Kookhyun;Park, Sungju;Lee, Sangjoong;Hwang, Seongjun;Kim, Sumin;Lee, Yonghee
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.34
no.6
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pp.481-488
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2020
Composite materialsuch as glass-fiber reinforced plastic and carbon-fiber reinforced plastic (CFRP) shows anisotropic property and have been widely used for structural members and outfitings of ships. The structural safety of composite structures has been generally evaluated via finite element analysis. This paper presents a technique for updating the finite element model of anisotropic beams or plates via natural frequencies. The finite element model updates involved a compensation process of anisotropic material properties, such as the elastic and shear moduli of orthotropic structural members. The technique adopted was based on a discrete genetic algorithm, which is an optimization technique. The cost function was adopted to assess the optimization problem, which consisted of the calculated and referenced low-order natural frequencies for the target structure. The optimization process was implemented with MATLAB, which includes the finite element updates and the corresponding natural frequency calculations with MSC/NASTRAN. Material properties of a virtual cantilevered orthotropic beam were estimated to verify the presented method and the results obtained were compared with the reference values. Furthermore, the technique was applied to a cantilevered CFRP beam to successfully estimate the unknown material properties.
Miano, Andrea;Chiumiento, Giovanni;Formisano, Antonio;Prota, Andrea
Structural Engineering and Mechanics
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v.82
no.5
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pp.557-569
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2022
The retrofit of existing structures in high seismic zones is a crucial issue in the earthquake engineering field. The interest of the research community is particularly high for the structures that do not respect current seismic codes and present structural deficiencies such as poor detailing and lack of capacity design provisions. A reinforced concrete (RC) school building is used as case study to show the influence of different knowledge levels on the seismic retrofitting cost assessment. The safety assessment of the case study building highlights deficiencies under both vertical and seismic loads. By considering all the possible knowledge levels defined by the Italian such as by the European codes in order to derive the mechanical properties of the school building constitutive materials, the retrofit operations are designed to achieve different seismic safety thresholds. The retrofit structural costs are calculated and summed up to the costs for in-situ in tests. The paper shows how for the case study building the major costs spent for a large number of in-situ tests allows to save a consistent amount of money for retrofit operations. The hypothesis of demolition and reconstruction of the building is also compared in terms of costs with all the analyzed retrofit options.
With increasing competition, the engineering industry is in need of optimization of designs that would lead to minimum cost or weight. Recent developments in Genetic Algorithms (GAs) makes it possible to model and obtain optimal solutions in structural design that can be put to use in industry. The main objective of this paper is to illustrate typical applications of GAs to practical design of structural systems such as steel trusses, towers, bridges, reinforced concrete frames, bridge decks, shells and layout planning of buildings. Hence, instead of details of GA process, which can be found in the reported literature, attention is focussed on the description of the various applications and the practical aspects that are considered in Genetic Modeling. The paper highlights scope and future directions for wider applications of GA based methodologies for optimal design in practice.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.89-96
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2005
Numerical procedure of design optimality evaluation is studied for caisson structural systems. Two kinds of evaluation methods can be considered; mathematical optimality criteria method (MOCM) and numerical optimization method (NOM). The choice of the method depends on the available information of the system MOCM can be used only when the information of all function values, gradients and Lagrange multipliers is available, which may not be realistic in practice. Therefore, in this study, NOMs are applied for the structural optimality evaluation, where only design variables are necessary. To this end, Metropolis genetic algorithm (MGA) is advantageously used and applied for a standard optimization model of caisson composite breakwater. In the numerical example, cost and constraint functions are assumed to be changed from the orignal design situation and their effects are evaluated for optimality. From the theoretical consideration and numerical experience, it is found that the proposed optimality evaluation procedure with MGA-based NOM is efficient and practically applicable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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