The objectives of this paper is to analyze the reinforced concrete structures by using fiber model. In this study, the fiber modeling techniques including modeling of support conditions are studied. In order to verify the modeling techniques, analysis results obtained for reinforced concrete cantilever beam and reinforced concrete T-girder bridge under cyclic loading are compared with experimental results from full scale test. From the comparison, it is shown that the modeling techniques in this study can be well applied to the nonlinear failure analysis of reinforced concrete structures with porper modifications.
This paper intends to progress models to accurately estimate the behavior of fresh concrete under vibration using artificial neural networks (ANNs). To this end, behavior of a full scale precast concrete mold was investigated numerically. Experimental study was carried out under vibration with the use of a computer-based data acquisition system. In this study measurements were taken at three points using two vibrators. Transducers were used to measure time-dependent lateral displacements at these points on mold while both mold is empty and full of fresh concrete. Modeling of empty and full mold was made using ANNs. Benefiting ANNs used in this study for modeling fresh concrete, mold design can be performed. For the modeling of ANNs: Experimental data were divided randomly into two parts such as training set and testing set. Training set was used for ANN's learning stage. And the remaining part was used for testing the ANNs. Finally, ANN modeling was compared with measured data. The comparisons show that the experimental data and ANN results are compatible.
Numerical modeling of reinforced concrete structures is a difficult engineering problem, primarily because of the material inhomogeneity. The behaviour of a concrete element with reinforcement can be analyzed using, for example, the Barcelona model, which according to the literature, is one of the most suitable models for this purpose. This article compares the experimental data obtained for an orthotropic concrete slab band system with those predicted numerically using Concrete Damage Plasticity model. Abaqus package was used to perform the calculations.
This paper aims to develop models to accurately predict the behavior of fresh concrete exposed to vibration using artificial neural networks (ANNs) model and regression model (RM). For this purpose, behavior of a full scale precast concrete mold was investigated experimentally and numerically. Experiment was performed under vibration with the use of a computer-based data acquisition system. Transducers were used to measure time-dependent lateral displacements at some points on mold while both mold is empty and full of fresh concrete. Modeling of empty and full mold was made using both ANNs and RM. For the modeling of ANNs: Experimental data were divided randomly into two parts. One of them was used for training of the ANNs and the remaining part was used for testing the ANNs. For the modeling of RM: Sinusoidal regression model equation was determined and the predicted data was compared with measured data. Finally, both models were compared with each other. The comparisons of both models show that the measured and testing results are compatible. Regression analysis is a traditional method that can be used for modeling with simple methods. However, this study also showed that ANN modeling can be used as an alternative method for behavior of fresh concrete exposed to vibration in precast concrete structures.
This study presents a macro-modeling procedure for nonlinear finite element analysis of reinforced and prestressed concrete panels under blast loading. The analysis procedure treats cracked concrete as an orthotropic material based on a smeared rotating crack model within the context of total-load secant stiffness-based formulation. A direct time integration method compatible with the analysis formulation is adapted to solve the dynamic equation of motion. Considerations are made to account for strain rate effects. The analysis procedure is verified by modeling 14 blast tests from various sources reported in the literature including a blast simulation contest. The analysis results are compared against those obtained from experiments, simplified single-degree-of-freedom (SDOF) methods, and sophisticated hydrocodes. It is demonstrated that the smeared crack macro-modeling approach is a viable alternative analysis procedure that gives more information about the structural behavior than SDOF methods, but does not require detailed micro-modeling and extensive material characterization typically needed with hydrocodes.
A detailed finite element modeling is presented for the simulation of the nonlinear behavior of reinforced concrete structures which manages to predict the nonlinear behavior of four different experimental setups with computational efficiency, robustness and accuracy. The proposed modeling method uses 8-node hexahedral isoparametric elements for the discretization of concrete. Steel rebars may have any orientation inside the solid concrete elements allowing the simulation of longitudinal as well as transverse reinforcement. Concrete cracking is treated with the smeared crack approach, while steel reinforcement is modeled with the natural beam-column flexibility-based element that takes into consideration shear and bending stiffness. The performance of the proposed modeling is demonstrated by comparing the numerical predictions with existing experimental and numerical results in the literature as well as with those of a commercial code. The results show that the proposed refined simulation predicts accurately the nonlinear inelastic behavior of reinforced concrete structures achieving numerical robustness and computational efficiency.
콘크리트 표면에 4개의 전극배열을 이용한 비파괴 표면측정법을 통하여 철근의 피복을 벗겨내지 않고도 콘크리트 내 철근의 부식상태 및 철근의 배치상태를 추정할 수 있다. 표면측정법 모델링은 부식된 철근과 주위 콘크리트사이의 계면 임피던스가 콘크리트 표면에서 측정된 임피던스와 어떤 관련이 있는지를 보여준다. 본 연구에서는 콘크리트에 매립된 철근 크기와 콘크리트 피복두께 등의 탐지를 위하여 철근부식 표면측정 모델링을 이용하였다. 모델링 결과 철근 크기가 D10에서 D35로 커짐에 따라 표면임피던스 변화가 나타났으며, 또한 콘크리트 피복두께가 0.02 m에서 0.1 m로 커짐에 따라 그 변화에 대한 영향이 표면측정 임피던스를 통해 나타났다. 그러므로 표면측정법 모델링을 통하여 콘크리트 내 철근부식반응을 시뮬레이션 할 수 있으며, 동시에 철근직경과 매입 깊이 등에 대한 정보도 얻을 수 있음 알 수 있다.
레이더법은 건축구조물에 대한 비파괴 검사의 대표적인 방법의 하나이다. 레이더로 측정된 결과들을 분석하기 위해서는 전자기파의 전파에 대한 수치적인 모델링을 통한 이론적인 접근이 필요하다. 콘크리트 시편에 전파되는 전자기파를 모델링하기 위해 유한차분 시간영역법을 적용하고자 한다. 유한차분 시간영역법은 전자파 해석과 모델링을 통한 시뮬레이션에 매우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 유한차분 시간영역법을 이용하여 두께가 다른 5개의 시편을 3차원으로 모델링하였다. 모델링 결과와 실험 결과를 비교하여 실험에서 시편 뒷 표면을 찾으며 시편두께를 측정한다.
The radar method is becoming one of the major nondestructive testing (NDT) techniques for concrete structures. Numerical modeling of electromagnetic wave is needed to analyze radar measurement results and to study the influence of measurement parameters on the radar measurements. Finite difference-time domain (FD-TD) method is used to simulate electromagnetic wave propagation through concrete specimens. Three concrete specimens with a 19.1 mm rebar embedded at 40 mm, 60 mm, and 80 mm depth are modeled in 3-dimension. As results, 2-D image processing scheme of modeling data has been developed and applied to the imaging of steel bars inside concrete.
This paper presents a study of four finite element techniques that can be used to model slabon-beam highway bridges. The feasibility and correctness of each modeling technique are examined by applying them to a prestressed concrete I-beam bridge and a prestressed concrete box-beam bridge. Other issues related to bridge modeling such as torsional constant, support conditions, and quality control check are studied in detail and discussed in the paper. It is found that, under truck loading, the bending stress distribution in a beam section depends on the modeling technique being utilized. It is observed that the behavior of the bridge superstructure can be better represented when accounting for composite behavior between the supporting beams and slab.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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