• Earthquakes and Structures
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• 제5권4호
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• pp.439-459
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• 2013

Main objective of the present study is to determine the statistical properties and suitable probability distribution functions of spectral displacements from nonlinear static and nonlinear dynamic analysis within the frame work of Monte Carlo simulation for typical low rise and high rise RC framed buildings located in zone III and zone V and designed as per Indian seismic codes. Probabilistic analysis of spectral displacement is useful for strength assessment and loss estimation. To the author's knowledge, no study is reported in literature on comparison of spectral displacement including the uncertainties in capacity and demand in Indian context. In the present study, uncertainties in capacity of the building is modeled by choosing cross sectional dimensions of beams and columns, density and compressive strength of concrete, yield strength and elastic modulus of steel and, live load as random variables. Uncertainty in demand is modeled by choosing peak ground acceleration (PGA) as a random variable. Nonlinear static analysis (NSA) and nonlinear dynamic analysis (NDA) are carried out for typical low rise and high rise reinforced concrete framed buildings using IDARC 2D computer program with the random sample input parameters. Statistical properties are obtained for spectral displacements corresponding to performance point from NSA and maximum absolute roof displacement from NDA and suitable probability distribution functions viz., normal, Weibull, lognormal are examined for goodness-of-fit. From the hypothesis test for goodness-of-fit, lognormal function is found to be suitable to represent the statistical variation of spectral displacement obtained from NSA and NDA.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권1호
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• pp.65-91
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• 2024

The use of five optimization techniques for the prediction of a strength-based concrete mixture's best-fit model is examined in this work. Five optimization techniques are utilized for this purpose: Slime Mold Algorithm (SMA), Black Hole Algorithm (BHA), Multi-Verse Optimizer (MVO), Vortex Search (VS), and Whale Optimization Algorithm (WOA). MATLAB employs a hybrid learning strategy to train an artificial neural network that combines least square estimation with backpropagation. Thus, 72 samples are utilized as training datasets and 31 as testing datasets, totaling 103. The multi-layer perceptron (MLP) is used to analyze all data, and results are verified by comparison. For training datasets in the best-fit models of SMA-MLP, BHA-MLP, MVO-MLP, VS-MLP, and WOA-MLP, the statistical indices of coefficient of determination (R²) in training phase are 0.9603, 0.9679, 0.9827, 0.9841 and 0.9770, and in testing phase are 0.9567, 0.9552, 0.9594, 0.9888 and 0.9695 respectively. In addition, the best-fit structures for training for SMA, BHA, MVO, VS, and WOA (all combined with multilayer perceptron, MLP) are achieved when the term population size was modified to 450, 500, 250, 150, and 500, respectively. Among all the suggested options, VS could offer a stronger prediction network for training MLP.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.106-112
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• 2016

본 연구에서는 각기 다른 각도와 시트장수(3T, 5T 및 7T)로 제작된 카본시트 튜브로 구속된 원형 콘크리트 기둥의 압축강도 실험을 수행한 후 압축강도 실험실과 강도감소계수를 제안하였다. 실험체는 $300mm{\times}600mm$ 크기로 제작하였으며, 탄소섬유의 각도는 $90^{\circ}{\pm}0^{\circ}$, $90^{\circ}{\pm}30^{\circ}$, $90^{\circ}{\pm}45^{\circ}$, $90^{\circ}{\pm}60^{\circ}$, $90^{\circ}{\pm}75^{\circ}$ 및 $90^{\circ}{\pm}90^{\circ}$이다. 압축강도 실험은 10,000 kN UTM을 이용하여 0.01 mm/sec 가력속도의 변위 제어법으로 실험을 수행하였다. 실험결과의 회귀분석을 통하여 각도별 압축강도 및 극한변형률을 예측하는 실험식을 제안하였으며, 국내 콘크리트 부재의 설계법인 극한강도 설계법 적용을 위한 강도감소계수를 제안하였다. 강도감소계수는 Monte Carlo Analysis를 이용하여 해석을 수행하였으며 그 값은 0.64로 제안하였다. 탄소섬유시트를 이용하여 카본튜브를 제작하는 것은 시공자의 기술력에 따라 구조성능이 좌우될 수 있으므로 카본튜브 제작 및 시공 시 각별한 현장관리가 요구된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제34권7호
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• pp.5-15
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• 2018

그라우팅을 통한 지반의 보강효과를 판단하기 위한 방법으로 코어링(coring)을 통한 일축 압축실험이 널리 실시되고 있는 실정이다. 하지만 코어링 시 원지반이 교란될 뿐만 아니라 시공비가 비싸며, 그라우팅 된 모래의 시편 준비에 많은 시간이 소요된다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 마이크로 시멘트로 그라우팅 된 모래의 일축압축강도에 영향을 미치는 인자들을 비교/분석하고 28일 일축압축강도 추정식을 제안하였다. 마이크로 시멘트로 그라우팅된 평균 입경이 서로 다른 인공 파쇄사 (K4, K5 및 K6)의 일축압축강도는 양생기간 28일까지 선형적으로 증가하였으나 28일을 기점으로 강도의 증가율이 급격히 하락하였다. 물/시멘트(W/C) 비는 그라우팅 된 모래의 일축압축강도에 가장 큰 영향 인자이며, 일축압축강도는 W/C가 감소함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 또한 일축압축강도는 상대밀도가 높아질수록 선형적으로 증가하였으며, 모래의 입자크기가 작아질수록 증가하는 경향을 보였으나 W/C=1, 및 K6($D_{50}=0.47mm$) 모래의 경우 필터레이션에 의하여 K4($D_{50}=1.08mm$)와 K5($D_{50}=0.80mm$) 모래의 일축압축강도보다 낮은 경향을 보였다. 실험결과를 바탕으로 마이크로 시멘트로 그라우팅된 모래의 일축압축강도를 모래의 평균입경($D_{50}$), 간극률(n)과 물/시멘트(W/C) 비의 함수로 제안하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.259-270
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• 2007

본 논문은 고장력 인장봉에 의해 보강된 RC보의 휨거동을 평가하기 위한 해석적 방법을 제시하고 있다. 본 연구에 대한 선행 실험결과를 이용하였다. 실험 논문에서는 외부 강봉 보강의 이점에 대해서 소개하고 있다. 휨거동을 평가하기 위해 본 논문은 해석적 방법으로 단순누가산정의 방법을 제시하고 있다. 이 방법은 기본적으로 고장력 인장봉에 의해 보강된 RC보가 받는 전체하중은 강봉이 없는 RC보가 받는 하중과 강봉 자체가 받는 하중의 합과 같다고 가정한 것이다. 추가로 강봉에 의해 발생하는 축력과 강봉에 주어진 프리스트레스트에 대하여 고려를 하였다. 실험 결과와 이론해석의 결과값을 비교하여 단순누가산정 방법은 고장력 인장봉에 의해 보강된 RC보의 비선형 휨거동을 예측함에 있어서 비교적 정확한 상관관계를 보여주고 있다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.39-46
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• 2010

본 연구에서는 조골재, 세골재 및 시멘트량을 달리한 포장용 콘크리트 시편에 대한 강도시험을 통해 물성 정량화 모델식을 제시하였다. 관계식으로는 압축강도와 휨강도, 압축강도와 쪼갬인장강도, 압축강도와 탄성계수 그리고 휨강도와 쪼갬인장강도의 상관관계식을 제시하였다. 모델식에 사용된 데이터는 총 61~81개 조합으로서, 1개 조합에 사용된 시편은 3-4개이었다. 아울러 제시된 상관관계 모델식을 사용하여 고속도로 10개 현장과 국도 4개 현장의 LTPP 구간에서 얻은 코어시편의 탄성계수를 추정하는 절차를 제시하였다. 변동성을 감안하여 본 연구에서는 각 LTPP 구간을 대표하는 탄성계수로서 압축강도에서 탄성계수로 환산한 값과 코어 시편을 사용하여 스트레인게이지에 의해 측정된 탄성계수의 평균값을 사용함으로 인해 코어시편으로부터 발생될 수 있는 측정오차를 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권2호
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• pp.155-163
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• 2013

이 연구에서는 전단하중을 받는 부유식 콘크리트 구조물 모듈 접합부의 구조거동 실험연구를 수행하였다. 모듈 접합부 전단키의 균열 양상, 전단거동 및 전단강도를 파악하였다. 전단강도의 영향을 파악하기 위해 전단키의 경사각도, 횡방향 구속응력 및 콘크리트의 압축강도 등을 실험변수로 고려하였다. 전단키의 경사각도가 증가함에 따라 접합부의 전단강도가 증가하였다. 또한, 구속응력이 증가함에 따라 전단키의 전단강도가 증가하였다. 실험변수에 따른 전단거동 실험결과를 토대로 접합부의 전단강도 평가식을 제안하였으며, 제안식에 의한 전단강도 예측값은 실험값에 근접하는 것으로 나타났다.

• 지질공학
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• 제11권1호
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• pp.101-113
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• 2001

절취암의 물량산정과 사석의 절취 효율성을 판단하기 위한 목적으로 욕망산 인근지역의 지반조사를 실시하였다. 조사지역은 경상분지 동남부의 지질구조를 지배하는 양산단층대의 말단에 위치하여 안산암질암, 유문암질암 등의 화산암류와 이를 관입하고 있는 화강암으로 구성되어 있으며, 북북동-남남서 방향의 우수향 주향이동단층에 의해 규제되고 있다. 단층들은 분포된 절리의 간격과 빈도수 그리고 절리면 압축강도에 직접적인 영향을 끼치고 있다. 절리빈도는 단층면 인접지역에서 최대치를 나타내고 단층에서 멀어짐에 따라 감소된다. 지질조사를 기초로하여 구조도를 작성하고 이를 활용한 채취물량의 산정 결과 현장의 공사에 필요한 암편의 최소 크기를 고려할 때 채취 물량은 암반(기반암)체적의 61%인 4,018,000m$^3$이며, 표토와 풍화암이 포함된 욕망산 체적의 48%에 해당된다.

• Computers and Concrete
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• 제31권2호
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• pp.85-95
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• 2023

Natural pozzolans are used as additives in cement to develop more durable and high-performance concrete. Pozzolanic activity index (PAI) is important for assessing the performance of a pozzolan as a binding material and has an important effect on the compressive strength, permeability, and chemical durability of concrete mixtures. However, the determining of the 28 days (short term) and 90 days (long term) PAI of concrete mixtures is a time-consuming process. In this study, to reduce extensive experimental work, it is aimed to predict the short term and long term PAIs as a function of the chemical compositions of various natural pozzolans. For this purpose, the chemical compositions of various natural pozzolans from Central Anatolia were determined with X-ray fluorescence spectroscopy. The mortar samples were prepared with the natural pozzolans and then, the short term and the long term PAIs were calculated based on compressive strength method. The effect of the natural pozzolans' chemical compositions on the short term and the long term PAIs were evaluated and the PAIs were predicted by using multiple linear regression (MLR) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model. The prediction model results show that both reactive SiO₂ and SiO₂+Al₂O₃+Fe₂O₃ contents are the most effective parameters on PAI. According to the performance of prediction models determined with metrics such as root mean squared error (RMSE) and coefficient of correlation (R²), ANFIS models are more feasible than the multiple regression model in predicting the 28 days and 90 days pozzolanic activity. Estimation of PAIs based on the chemical component of natural pozzolana with high-performance prediction models is going to make an important contribution to material engineering applications in terms of selection of favorable natural pozzolana and saving time from tedious test processes.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.545-550
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• 2002

Concrete is one of the essential structural materials in the construction. But, concrete consists of many materials and is affected by many factors such as properties of materials, site environmental situations, and skill of constructor. Therefore, concrete mixes depend on experiences of experts. However, it is more and more difficult to determine concrete mixes design by empirical means because more ingredients like mineral and chemical admixtures are included. Artificial Neural Networks(ANN) are a mimic models of human brain to solve a complex nonlinear problem. They are powerful pattern recognizers and classifiers, also their computing abilities have been proven in the fields of prediction, estimation and pattern recognition. Here, among them, the back propagation network and radial basis function network are used. Compositions of high-performance concrete mixes are eight components(water, cement, fine aggregate, coarse aggregate, fly ash, silica fume, superplasticizer and air-entrainer). Compressive strength and slump are measured. The results show that neural networks are proper tools to minimize the uncertainties of the design of concrete mixtures.