The resilience of a city confronted with a terrorist bomb attack is the background of the paper. The resilience strongly depends on vital infrastructure and the physical protection of people. The protection buildings provide in case of an external explosion is one of the important elements in safety assessment. Besides the aspect of protection, buildings facilitate and enable many functions, e.g., offices, data storage, -handling and -transfer, energy supply, banks, shopping malls etc. When a building is damaged, the loss of functions is directly related to the location, amount of damage and the damage level. At TNO Defence, Security and Safety methods are developed to quantify the resilience of city infrastructure systems (Weerheijm et al. 2007b). In this framework, the dynamic response, damage levels and residual bearing capacity of multi-storey RC buildings is studied. The current paper addresses the aspects of dynamic response and progressive collapse, as well as the proposed method to relate the structural damage to a volume-damage parameter, which can be linked to the loss of functionality. After a general introduction to the research programme and progressive collapse, the study of the dynamic response and damage due to blast loading for a single RC element is described. Shock tube experiments on plates are used as a reference to study the possibilities of engineering methods and an explicit finite element code to quantify the response and residual bearing capacity. Next the dynamic response and progressive collapse of a multi storey RC building is studied numerically, using a number of models. Conclusions are drawn on the ability to predict initial blast damage and progressive collapse. Finally the link between the structural damage of a building and its loss of functionality is described, which is essential input for the envisaged method to quantify the resilience of city infrastructure.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.2
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pp.104-113
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2019
The road management institute needs lots of cost to repair road surface damage. These damages are inevitable due to natural factors and aging, but maintenance technologies for efficient repair of the broken road are needed. Various technologies have been developed and applied to cope with such a demand. Recently, maintenance technology for road surface damage repair is being developed using image information collected in the form of a black box installed in a vehicle. There are various methods to extract the damaged region, however, we will discuss the image recognition technology of the deep neural network structure that is actively studied recently. In this paper, we introduce a new neural network which can estimate the road damage and its location in the image by region-based convolution neural network algorithm. In order to develop the algorithm, about 600 images were collected through actual driving. Then, learning was carried out and compared with the existing model, we developed a neural network with 10.67% accuracy.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.32
no.1
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pp.45-54
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2019
The damage detection method using the extended Kalman filter(EKF) technique has been continuously used since EKF can estimation the responses of the damaged building structure and the stiffness of the structure. However, in the use of EKF, the requirement of setting the initial paramters P, Q, and R has caused the divergence and instability of the state vector, and various researches have been conducted to determine theses parameters. In this paper, adaptive extended Kalman filter(AEKF) method is proposed to solve the problem of setting the values of P, Q, and R, which are important parameters determining the convergence performance of the EKF state vector. By using the AEKF method proposed in this study, the P, Q, and R parameters are updated every k steps. The proposed algorithm is applied for the estimation of stiffness and the damage detection of 3-DOF problem. Based of the verification, it can be found that the selection process for the values of P, Q, and R can improve the convergence performance of EKF.
Ground Subsidence has been continuously occurring in densely populated downtown. The main cause of ground subsidence is the damaged underground facility like sewer. Currently, ground subsidence is being dealt with by discovering cavities in ground using GPR. However, this consumes large amount of manpower and cost, so it is necessary to predict hazardous area for efficient operation of GPR. In this study, ◯◯city is divided into 500 m×500 m grids. Then, data set was constructed using the characteristics of the underground facility and ground subsidence in grids. Data set used to machine learning model for ground subsidence risk grade prediction. The purposed model would be used to present a ground subsidence risk map of target area.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.3B
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pp.213-219
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2009
In densely urban areas, features such as the sewer system, buildings and river banks have an effect on flow dynamics and flood propagation, and will therefore be accounted for in the model set-up. While two-dimensional (2D) flood models of urban areas are at the forefront of current research into flood inundation mechanisms, they are however constrained by inadequate parameters of topography, and insufficient and inaccurate data. In this study, an urban flood model (overland flow, 2D urban flood flow and sewer flow) was combined and applied at Samcheok city which was damaged by inundation in 2002, in order to simulate inundation depth. The influence of buildings and pumping capacity was also analyzed to estimate the inundated depth in the study area. As a result, it was found that urban inundated depth are affected by pumping capacity directly and it increased about 20-30 cm on most of the modeled area with a building share rate of 0.2-0.6 per unit grid.
In this paper, Simple Adaptive Control (SAC) method is used to mitigate the detrimental effects of earthquakes on MR-damper equipped structures. Acceleration Feedback (AF) is utilized since measuring the acceleration response of structures is known to be reliable and inexpensive. The SAC is simple, fast and as an adaptive control scheme, is immune against the effects of plant and environmental uncertainties. In the present study, in order to translate the desired control force into an applicable MR damper command voltage, a neural network inverse model is trained, validated and used through the simulations. The effectiveness of the proposed AF-based SAC control system is compared with optimal H2/LQG controllers through numerical investigation of a three-story model building. The results indicate that the SAC controller is substantially effective and reliable in both undamaged and damaged structural states, specifically in reducing acceleration responses of seismically excited buildings.
The use of the epoxy pressure injection technique to rehabilitate reinforced concrete beam-column joints damaged by strong earthquakes is investigated experimentally and analytically. Two one-half-scale exterior beam-column joint specimens were exposed to reverse cyclic loading similar to that generated from strong earthquake ground motion, resulting in damage. Both specimens were typical of new structures and incorporated full seismic details in current building codes. Thus the first specimen was designed according to Eurocode 2 and Eurocode 8 and the second specimen was designed according to ACI-318 (1995) and ACI-ASCE Committee 352 (1985). The specimens were then repaired with an epoxy pressure injection technique. The repaired specimens were subjected to the same displacement history as that imposed on the original specimens. The results indicate that the epoxy pressure injection technique was effective in restoring the strength, stiffness and energy dissipation capacity of specimens representing a modem design.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.287-290
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2009
이 논문에서는 가압중수형(Pressurized Heavy Water Reactor) 프리스트레스 콘크리트 격납건물의 1/4 축소모델에 대한 극한내압능력과 전반적인 비선형거동에 관한 유한요소 해석을 수행하였다. 가압중수형 격납건물은 원통형 벽체와 돔으로 구성되었고, 4개의 부벽을 갖는다. 유한요소해석을 위해서 상용코드 ABAQUS를 이용하였고, 콘크리트, 철근 및 텐던에 대한 수치모델링을 작성하여 자중과 내압하중을 적용하였고, 텐던의 2% 변형률을 기준으로 극한내압능력을 평가하였다. 이때 사용된 재료모델로 콘크리트는 Concrete Damaged Plasticity 모델을 사용하였고, 철근과 텐던은 Elasto-Plastic 모델을 적용하였다. 유한요소 해석결과 콘크리트의 초기균열 0.41MPa에서 발생하였고, 극한내압은 0.56MPa 정도로 평가되었다.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.10a
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pp.350-355
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1998
Preplaced aggregate concrete in the building fields has recently been used in the partial repair works for damaged reinforced concrete structures, and polymer-modified mortars have been employed as grouting mortars for the preplaced aggregate concrete. The objective of this study is to clear the properties of polymer-modified grouting mortars. Polymer-modified mortars using a polystyrene acrylic(St/Ac) emulsion as grouting mortars for preplaced aggregate concrete are prepared with various mix proportions, and tested for flexural and compressive strengths, adhesion in tension. The flexural strength of emulsion-modified grouting mortars does not give much variation with increasing fly ash replacement for cement and sand-binder ratio. With increasing polymer-binder ratio, the flexural strength and adhesion in tension of St/Ac emulsion-modified grouting mortars increases, become nearly constant or reaches a maximum at a polymer-binder ratio of 5%. From the test results, St/Ac emulsion-modified grouting mortar with a polymer-binder ratio of 5%, a fly ash replacement of 10% for cement and sand-binder ratio of 1.0 is recommended as a grouting mortar for preplaced aggregate concrete.
An efficient methodology using static test data and changes in natural frequencies is proposed to identify the damages in structural systems. The methodology consists of two main stages. In the first stage, the Damage Signal Match (DSM) technique is employed to quickly identify the most potentially damaged elements so as to reduce the number of the solution space (solution parameters). In the second stage, a particle swarm optimization (PSO) approach is presented to accurately determine the actual damage extents using the first stage results. One numerical case study by using a planar truss and one experimental case study by using a full-scale steel truss structure are used to verify the proposed hybrid method. The identification results show that the proposed methodology can identify the location and severity of damage with a reasonable level of accuracy, even when practical considerations limit the number of measurements to only a few for a complex structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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