Recently, magnetorheological elastomer (MRE) material and its devices have been developed and attracted a good deal of attention for their potentials in vibration control. Among them, a highly adaptive base isolator based on MRE was designed, fabricated and tested for real-time adaptive control of base isolated structures against a suite of earthquakes. To perfectly take advantage of this new device, an accurate and robust model should be built to characterize its nonlinearity and hysteresis for its application in structural control. This paper first proposes a novel hysteresis model, in which a nonlinear hyperbolic sine function spring is used to portray the strain stiffening phenomenon and a Voigt component is incorporated in parallel to describe the solid-material behaviours. Then the fruit fly optimization algorithm (FFOA) is employed for model parameter identification using testing data of shear force, displacement and velocity obtained from different loading conditions. The relationships between model parameters and applied current are also explored to obtain a current-dependent generalized model for the control application. Based on the proposed model of MRE base isolator, a second-order sliding mode controller is designed and applied to the device to provide a real-time feedback control of smart structures. The performance of the proposed technique is evaluated in simulation through utilizing a three-storey benchmark building model under four benchmark earthquake excitations. The results verify the effectiveness of the proposed current-dependent model and corresponding controller for semi-active control of MRE base isolator incorporated smart structures.
Frost heave on foundation(or ice jacking) is defined that foundation is uplifted by heav- ing force exerted around foundation from freezing of soils. This phenominon is often occurred in the light -weight structure e.g, small building, electro - telegraph pole, street light, pipe line, budge and reference point of survey. Frost heave is the most important factor in design of foundation of structure and the key issue in understanding mechanism of foundation in permafrost area. In this study is reviewed the state of the art on the analysis method of frost heave in USSR and is suggested the design method of benchmark pile. On the basis of above results, this study suggests a design chart able to do esign simply the benchmark pile in Yakutsk region.
Currently, few studies have been conducted to comprehend the seismic reliability of post-tensioned (PT) CLT shear wall structures, due to the complexity of this kind of structural system as well as due to lack of a reliable structural model. In this paper, a set of 4-, 8-, 12-, and 16-storey benchmark PT CLT shear wall structures (PT-CLTstrs) were designed using the direct displacement-based design method, and their calibrated structural models were developed. The seismic reliability of each PT-CLTstr was assessed based on the fragility analysis and based on the response surface method (RSM), respectively. The fragility-based reliability index and the RSM-based reliability index were then compared, for each PT-CLTstr and for each seismic hazard level. Results show that the RSM-based reliabilities are slightly less than the fragility-based reliabilities. Overall, both the RSM and the fragility-based reliability method can be used as efficient approaches for assessing the seismic reliabilities of the PT-CLTstrs. For these studied mid- and high-rise benchmark PT-CLTstrs, following their fragility-based reliabilities, the 8-storey PT-CLTstr is subjected to the least seismic vulnerability; while, following their RSM-based reliabilities, the 4-storey PT-CLTstr is subjected to the least seismic vulnerability
System identification is a fundamental step towards the application of structural health monitoring and damage detection techniques. On this respect, the development of evolved identification strategies is a priority for obtaining reliable and repeatable baseline modal parameters of an undamaged structure to be adopted as references for future structural health assessments. The paper presents the identification of the modal parameters of the Guangzhou New Television Tower, China, using a data-driven stochastic subspace identification (SSI-data) approach complemented with an appropriate automatic mode selection strategy which proved to be successful in previous literature studies. This well-known approach is based on a clustering technique which is adopted to discriminate structural modes from spurious noise ones. The method is applied to the acceleration measurements made available within the task I of the ANCRiSST benchmark problem, which cover 24 hours of continuous monitoring of the structural response under ambient excitation. These records are then subdivided into a convenient number of data sets and the variability of modal parameter estimates with ambient temperature and mean wind velocity are pointed out. Both 10 minutes and 1 hour long records are considered for this purpose. A comparison with finite element model predictions is finally carried out, using the structural matrices provided within the benchmark, in order to check that all the structural modes contained in the considered frequency interval are effectively identified via SSI-data.
The indoor environments in high-rise buildings are generally well enclosed by defined boundary conditions. Here, a numerical simulation method based on the Lattice Boltzmann method (LBM), which aims to model and simulate the turbulent flow accurately in an enclosed environment, and its comparison with traditional computational fluid dynamics (CFD) results, are presented in this paper. CFD has become a powerful tool for predicting and evaluating enclosed airflows with the rapid advance in computer capacity and speed, and various types of CFD turbulence modeling and its application and validation have been reported. The LBM is a relatively new method; it involves solving of the discrete Boltzmann equation to simulate the fluid flow with a collision model instead of solving Navier-Stokes equations. In this study, the LBM-based scheme of flow pattern and particle dispersion analyses are validated using the benchmark test case of two- and three-dimensional and isothermal conditions (IEA/Annex 20 case); the prediction accuracy and advantages are also discussed by comparison with the results of CFD.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.57-64
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2021
This research attempts to formulate a new mean-risk model to replace the Markowitz mean-variance model by altering the risk measurement using ARCH variance instead of the original variance. In building the portfolio, samples used are closing prices of Indonesia Composite Stock Index and Indonesia Composite Bonds Index from 2013 to 2018. This study is a qualitative study using secondary data from the Indonesia Stock Exchange and Indonesia Bonds Pricing Agency. This research found that Markowitz's model is still superior when utilized in daily data, while the mean-ARCH model is appropriate with wider gap data like monthly observation. The Historical return has also proven to be more appropriate as a benchmark in selecting an optimal portfolio rather than a risk-free rate in an inefficient market. Therefore Mean-ARCH is more appropriate when utilized under data that have a wider gap between the period. The research findings show that the portfolio combination produced is inefficient due to the market inefficiency indicated by the meager return of the stock, while bears notable standard deviation. Therefore, the researcher of this study proposed to replace the risk-free rate as a benchmark with the historical return. The Historical return proved to be more realistic than the risk-free rate in inefficient market conditions.
Minte, Zhang;Tong, Guo;Ruizhao, Zhu;Yueran, Zong;Zhihong, Pan
Smart Structures and Systems
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v.30
no.6
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pp.557-569
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2022
Vibration-based structural health monitoring (SHM) is crucial for the dynamic maintenance of civil building structures to protect property security and the lives of the public. Analyzing these vibrations with modern artificial intelligence and deep learning (DL) methods is a new trend. This paper proposed an unsupervised deep learning method based on a convolutional autoencoder (CAE), which can overcome the limitations of conventional supervised deep learning. With the convolutional core applied to the DL network, the method can extract features self-adaptively and efficiently. The effectiveness of the method in detecting damage is then tested using a benchmark model. Thereafter, this method is used to detect damage and instant disaster events in a rubber bearing-isolated gymnasium structure. The results indicate that the method enables the CAE network to learn the intact vibrations, so as to distinguish between different damage states of the benchmark model, and the outcome meets the high-dimensional data distribution characteristics visualized by the t-SNE method. Besides, the CAE-based network trained with daily vibrations of the isolating layer in the gymnasium can precisely recover newly collected vibration and detect the occurrence of the ground motion. The proposed method is effective at identifying nonlinear variations in the dynamic responses and has the potential to be used for structural condition assessment and safety warning.
Nowadays fuzzy logic in control applications is a well-recognized alternative, and this is thanks to its inherent advantages. Generalized type-2 fuzzy sets allow for a third dimension to capture higher order uncertainty and therefore offer a very powerful model for uncertainty handling in real world applications. With the recent advances that allowed the performance of general type-2 fuzzy logic controllers to increase, it is now expected to see the widespread of type-2 fuzzy logic controllers to many challenging applications in particular in problems of structural control, that is the case study in this paper. It should be highlighted that this is the first application of general type-2 fuzzy approach in civil structures. In the following, general type-2 fuzzy logic controller (GT2FLC) will be used for active control of a 9-story nonlinear benchmark building. The design of type-1 and interval type-2 fuzzy logic controllers is also considered for the purpose of comparison with the GT2FLC. The performance of the controller is validated through the computer simulation on MATLAB. It is demonstrated that extra design degrees of freedom achieved by GT2FLC, allow a greater potential to better model and handle the uncertainties involved in the nature of earthquakes and control systems. GT2FLC outperforms successfully a control system that uses T1 and IT2 FLCs.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.324-329
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2011
Significant decisions are made by the project team during the early planning phase of capital facility project developments. The preproject planning phase begins after a decision is made to proceed with a project concept and continues until the detail design stage. Many of the industry practitioners and researchers have recognized the importance of preproject planning and that inadequate early planning is one of the key factors affecting project success. Nevertheless, the preproject planning practices vary significantly for the construction industry in Taiwan and the quality of preproject planning relies heavily on individual project team's experience. This research sets out to benchmark the preproject planning practice for the building construction industry in Taiwan. From late 2007 to early 2010, the researchers collected information from a total of 92 building construction projects using questionnaire survey. The analysis results show that the surveyed projects with better preproject planning have better cost and schedule performances on average. It is recommended that project team spend more efforts in the preproject planning stage to have a better chance of achieving project success.
The aim of this paper is to enhance the accuracy of predicting time-averaged external surface pressures on low-rise buildings by utilizing Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. To achieve this, benchmark studies of the Silsoe cube and the Texas Tech University (TTU) experimental building are employed for comparison with simulation results. The paper is structured into three main sections. In the initial part, an appropriate domain size is selected based on the precision of mean pressure coefficients on the windward face of the cube, utilizing Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) turbulence models. Subsequently, recommendations regarding the optimal computational domain size for an isolated building are provided based on revised findings. Moving on to the second part, the Silsoe cube model is examined within a horizontally homogeneous computational domain using more accurate turbulence models, such as Large Eddy Simulation (LES) and hybrid RANS-LES models. For computational efficiency, transient simulation settings are employed, building upon previous studies by the authors at the Windstorm Impact, Science, and Engineering (WISE) Lab, Louisiana State University (LSU). An optimal meshing strategy is determined for LES based on a grid convergence study. Three hybrid RANS-LES cases are investigated to achieve desired enhancements in the distribution of mean pressure coefficients on the Silsoe cube. In the final part, a 1:10 scale model of the TTU building is studied, incorporating the insights gained from the second part. The generated flow characteristics, including vertical profiles of mean velocity, turbulence intensity, and velocity spectra (small and large eddies), exhibit good agreement with full-scale (TTU) measurements. The results indicate promising roof pressures achieved through the careful consideration of meshing strategy, time step, domain size, inflow turbulence, near-wall treatment, and turbulence models. Moreover, this paper demonstrates an improvement in mean roof pressures compared to other state-of-the-art studies, thus highlighting the significance of CFD simulations in building aerodynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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