This paper presents the analytical modeling and finite element (FE) analysis, using ABAQUS software, of the new types of steel reinforced lightweight aggregate concrete (SRLAC) columns with cross-shaped (+shaped and X-shaped) steel section, using proposed three analytical and two FE models in total. The stress-strain material models for different components in the columns, including the confined zones of the lightweight aggregate concrete (LWAC) using three and four concrete zones divisions approaches and with and without taking into account the stirrups reaction effect, are established first. The analytical models for determining the axial load-deformation behavior of the SRLAC columns are drawn based on the materials models. The analytical and FE models' results are compared with previously reported test results of the axially loaded SRLAC columns. The proposed analytical and FE models accurately predict the axial behavior and capacities of the new types of SRLAC columns with acceptable agreements for the load-displacement curves. The LWAC strength, steel section ratio, and steel section configuration affect the contact stress between the concrete and steel sections. The average ratios of the ultimate test load to the three analytical models and FEA model loads, Put /Pa1, Put /Pa2, Put /Pa3, and Put /PFE1, for the tested specimens are 0.96, 1.004, 1.016, and 1.019, respectively. Finally, the analytical parametric studies are also studied, in terms of the effects of confinement, LWAC strength, steel section ratio, and the reinforcement ratio on the axial capacity of the SRLAC column. When concrete strength, confinements, area of steel sections, or reinforcement bars ratio increased, the axial capacities increased.
Park, Chan Yik;Lee, Myung-Keon;Kim, Sang-Yong;Jang, Se-Yong
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.5
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pp.309-316
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2022
This paper presents nonlinear numerical analysis results which were compared with the tested tensile strengths of CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic) laminates with 14 different stacking sequences. The composite laminate coupons were cured under an autoclave pressure using resin-impregnated unidirectional tapes. The nonlinearity of the matrix was considered for the analysis, which was obtained from lamina tests. The Hashin failure criteria and progressive failure analysis were used for the nonlinear finite element analysis. The comparison results show that the current approach is acceptable to predict the tensile strengths of the CFRP laminate coupons with various stacking sequences and no damage. However, it is not acceptable to predict the tensile strengths of the laminate specimens with a center hole.
When the vertical load-bearing members in high-rise structures fail locally, the beam-column joints play an important role in the redistribution of the internal forces. In this paper, a static laboratory test of three full-scale flush flange beam-reinforced connections with side and cover plates (CP-FBSP connection) with double half-span steel beams and single L-shaped columns composed of concrete-filled steel tubes (L-CFST columns) was conducted. The influence of the side plate width and cover plate thickness on the progressive collapse resistance of the substructure was thoroughly analyzed. The failure mode, vertical force-displacement curves, strain variation, reaction force of the pin support and development of internal force in the section with the assumed plastic hinge were discussed. Then, through the verified finite element model, the corresponding analyses of the thickness and length of the side plates, the connecting length between the steel beam flange and cover plate, and the vertical-force eccentricity were carried out. The results show that the failure of all the specimens occurred through the cracking of the beam flange or the cover plate, and the beam chord rotations measured by the test were all greater than 0.085 rad. Increasing the length, thickness and width of the side plates slightly reduced the progressive collapse resistance of the substructures. The vertical-force eccentricity along the beam length reduced the progressive collapse resistance of the substructure. An increase in the connecting length between the beam flange and cover plate can significantly improve the progressive collapse resistance of substructures.
This study build finite element analysis (FEA) models describing the bending events of coiled tubing (CT) at the wellhead and trips into the hole, accurately provide the state of stress and strain while the CT is in service. The bending moment and axial force history curves are used as loads and boundary conditions in the diametrical growth models to ensure consistency with the actual working conditions in field operations. The simulation diametrical growth results in this study are more accurate and reasonable. Analysis the factors influencing fatigue and diametrical growth shows that the internal pressure has a first-order influence on fatigue, followed by the radius of the guide arch, reel and the CT diameter. As the number of trip cycles increase, fatigue damage, residual stress and strain cumulatively increase, until CT failure occurs. Significant residual stresses remain in the CT cross-section, and the CT exhibits a residual curvature, the initial residual bending configuration of CT under wellbore constraints, after running into the hole, is sinusoidal. The residual stresses and residual bending configuration significantly decrease the buckling load, making the buckling and buckling release of CT in the downhole an elastic-plastic process, exacerbating the helical lockup. The conclusions drawn in this study will improve CT models and contribute to the operational and economic success of CT services.
Tendon reinforced cemented soil is applied extensively in foundation stabilisation and improvement, especially in areas with soft clay. To solve the deterioration problem led by steel corrosion, the glass fiber-reinforced polymer (GFRP) tendon is introduced to substitute the traditional steel tendon. The interface bond strength between the cemented soil matrix and GFRP tendon demonstrates the outstanding mechanical property of this composite. However, the lack of research between the influence factors and bond strength hinders the application. To evaluate these factors, back propagation neural network (BPNN) is applied to predict the relationship between them and bond strength. Since adjusting BPNN parameters is time-consuming and laborious, the particle swarm optimisation (PSO) algorithm is proposed. This study evaluated the influence of water content, cement content, curing time, and slip distance on the bond performance of GFRP tendon-reinforced cemented soils (GTRCS). The results showed that the ultimate and residual bond strengths were both in positive proportion to cement content and negative to water content. The sample cured for 28 days with 30% water content and 50% cement content had the largest ultimate strength (3879.40 kPa). The PSO-BPNN model was tuned with 3 neurons in the input layer, 10 in the hidden layer, and 1 in the output layer. It showed outstanding performance on a large database comprising 405 testing results. Its higher correlation coefficient (0.908) and lower root-mean-square error (239.11 kPa) were obtained compared to multiple linear regression (MLR) and logistic regression (LR). In addition, a sensitivity analysis was applied to acquire the ranking of the input variables. The results illustrated that the cement content performed the strongest influence on bond strength, followed by the water content and slip displacement.
Bae, Jun Ho;Ham, Seong Su;Park, Sung Cheol;Park, and Kwi-Il
Journal of Sensor Science and Technology
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v.31
no.5
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pp.312-317
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2022
Piezoelectric energy harvesting has attracted increasing attention over the last decade as a means for generating sustainable and long-lasting energy from wasted mechanical energy. To develop self-powered wearable devices, piezoelectric materials should be flexible, stretchable, and bio-eco-friendly. This study proposed the fabrication of stretchable piezoelectric composites via dispersing perovskite-structured BaTiO3 nanoparticles inside an Ecoflex polymeric matrix. In particular, the stretchable piezoelectric sensor array was fabricated via a simple and cost-effective spin-coating process by exploiting the piezoelectric composite comprising of BaTiO3 nanoparticles, Ecoflex matrix, and stretchable Ag coated textile electrodes. The fabricated sensor generated an output voltage of ~4.3 V under repeated compressing deformations. Moreover, the piezoelectric sensor array exhibited robust mechanical stability during mechanical pushing of ~5,000 cycles. Finite element method with multiphysics COMSOL simulation program was employed to support the experimental output performance of the fabricated device. Finally, the stretchable piezoelectric sensor array can be used as a self-powered touch sensor that can effectively detect and distinguish mechanical stimuli, such as pressing by a human finger. The fabricated sensor demonstrated potential to be used in a stretchable, lead-free, and scalable piezoelectric sensor array.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.4
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pp.607-616
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2022
A new axial flux permanent magnet machine with soft magnetic composited cores is proposed for electric vehicle application in this paper. The windings and soft magnetic composited cores can be designed to form a very compact structure, and; thus, the torque density can be improved greatly. To obtain the a good flux concentrating ability, two toroidally wound internal stator machines are designed and analyzed, and the designed motor is with NdFeB magnet for high-performance electric vehicle application. The 3-D finite-element method is used to analyze the electromagnetic parameter and performance, for performance comparison, a commercial axial flux permanent magnet machine is used. The proposed motor reduced weight about 5.8%, produced torque higher than about 8Nm for existing motor.
In this study, a new recentering friction device (RFD) to retrofit steel moment frame structures is introduced. The device provides both self-centering and energy dissipation capabilities for the retrofitted structure. A hybrid performance-based seismic design procedure considering multiple limit states is proposed for designing the device and the retrofitted structure. The design of the RFD is achieved by modifying the conventional performance-based seismic design (PBSD) procedure using computational intelligence techniques, namely, genetic algorithm (GA) and artificial neural network (ANN). Numerous nonlinear time-history response analyses (NLTHAs) are conducted on multi-degree of freedom (MDOF) and single-degree of freedom (SDOF) systems to train and validate the ANN to achieve high prediction accuracy. The proposed procedure and the new RFD are assessed using 2D and 3D models globally and locally. Globally, the effectiveness of the proposed device is assessed by conducting NLTHAs to check the maximum inter-story drift ratio (MIDR). Seismic fragilities of the retrofitted models are investigated by constructing fragility curves of the models for different limit states. After that, seismic life cycle cost (LCC) is estimated for the models with and without the retrofit. Locally, the stress concentration at the contact point of the RFD and the existing steel frame is checked being within acceptable limits using finite element modeling (FEM). The RFD showed its effectiveness in minimizing MIDR and eliminating residual drift for low to mid-rise steel frames models tested. GA and ANN proved to be crucial integrated parts in the modified PBSD to achieve the required seismic performance at different limit states with reasonable computational cost. ANN showed a very high prediction accuracy for transformation between MDOF and SDOF systems. Also, the proposed retrofit showed its efficiency in enhancing the seismic fragility and reducing the LCC significantly compared to the un-retrofitted models.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.1
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pp.57-65
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2023
A vibration response-based detection system was used to investigate the adhesive areas of single-lap joints using a nonlinear transformation approach for deep learning. In industry or engineering fields, it is difficult to know the condition of an invisible part within a structure that cannot easily be disassembled and the conditions of adhesive areas of adhesively bonded structures. To address these issues, a detection method was devised that uses nonlinear transformation to determine the adhesive areas of various single-lap-jointed specimens from the vibration response of the reference specimen. In this study, a frequency response function with nonlinear transformation was employed to identify the vibration characteristics, and a virtual spectrogram was used for classification in convolutional neural network based deep learning. Moreover, a vibration experiment, an analytical solution, and a finite-element analysis were performed to verify the developed method with aluminum, carbon fiber composite, and ultra-high-molecular-weight polyethylene specimens.
Park, Joo-Eon;Gu, Ja-Uk;Kang, Soo-Keun;Choi, Nak-Sam
Composites Research
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v.21
no.4
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pp.15-21
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2008
Interfacial shear strength between epoxy and carbon fiber was analyzed utilizing a hemi-spherical microbond specimens adhered onto single carbon fiber. The hemi-spherical microbond specimen showed high regression coefficient and small standard deviation in the measurement of interfacial strength as compared with a droplet and an inverse hemi-spherical one. This seemed to be caused by the reduced meniscus effects and the reduced stress concentration In the region contacting with a pin-hole loading device. Finite element analysis showed that the stress distributions along the fiber/matrix interface in the hemi-spherical specimen had a stable shear stress distribution along the interface without any stress mode change. The experimental data was also different according to the kinds of loading device such as the microvise-tip and the pin-holed plate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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