Results from tests for what mixing rate of soil and sand is proper for the rammed earth and for how much additives are optimum are as under. 1) In the test to evaluate what mixing rate of soil and sand is desirable, peptizing property and surface sticking rate are found similar in its degree, but compression strength is found most stable when the ratio of soil and sand mixing shows 30:70 which indicates the best mixing rate of soil and sand. 2) In a test to add hydrated lime, compression strength, peptizing property, and surface sticking rate are found best when the mixing rate of soil and sand shows 23:7. 3) In a test to add sea weeds, the peptizing property goes down at 75% of sea weeds input a little bit more than at 100%, but compression strength shows best at 75% which is thought to be the best rate. 4) In a drop test, more soil powder mixed, the sticking strength gets better and more sands are contained, the sticking strength gets far worse to be scattered in powder type. 5) As concluding all results mentioned in the above item, the most desirable mixing rate of soil, sand, and hydrated lime is found to be 23:7:70 for the rammed earth where compression strength, peptizing property, and surface sticking rate are best.
Free field ground motion during earthquake is significantly affected by the local soil conditions and it is essential for the seismic design to perform the site specific ground response analysis. So, Round Robin Test (RRT) on ground response analysis was performed for three sites in Korea. A total of 12 teams presented the results of ground response analysis with used input soil properties based on own judgement. In this paper, the results of one dimensional equivalent linear analysis presented by 11 teams were compared to evaluate the effect of input soil properties on ground response analysis. Additionally, 4 influence factors on ground response analysis, that is shear wave velocity of soil layer, nonlinear dynamic deformational characteristics, bedrock depth and bedrock velocity were studied for assumed simple soil conditions.
Dynamic properties are pivotal in soil analysis, yet their experimental determination is hampered by complex methodologies and the need for costly equipment. This study aims to predict dynamic soil properties using static properties that are relatively easier to obtain, employing machine learning techniques. The static properties considered include soil cohesion, friction angle, water content, specific gravity, and compressional strength. In contrast, the dynamic properties of interest are the velocities of compressional and shear waves. Data for this study are sourced from 26 boreholes, as detailed in a geotechnical investigation report database, comprising a total of 130 data points. An importance analysis, grounded in the random forest algorithm, is conducted to evaluate the significance of each dynamic property. This analysis informs the prediction of dynamic properties, prioritizing those static properties identified as most influential. The efficacy of these predictions is quantified using the coefficient of determination, which indicated exceptionally high reliability, with values reaching 0.99 in both training and testing phases when all input properties are considered. The conventional method is used for predicting dynamic properties through Standard Penetration Test (SPT) and compared the outcomes with this technique. The error ratio has decreased by approximately 0.95, thereby validating its reliability. This research marks a significant advancement in the indirect estimation of the relationship between static and dynamic soil properties through the application of machine learning techniques.
Prediction of prestressed concrete girder integral abutment bridge (IAB) load effect requires understanding of the inherent uncertainties as it relates to thermal loading, time-dependent effects, bridge material properties and soil properties. In addition, complex inelastic and hysteretic behavior must be considered over an extended, 75-year bridge life. The present study establishes IAB displacement and internal force statistics based on available material property and soil property statistical models and Monte Carlo simulations. Numerical models within the simulation were developed to evaluate the 75-year bridge displacements and internal forces based on 2D numerical models that were calibrated against four field monitored IABs. The considered input uncertainties include both resistance and load variables. Material variables are: (1) concrete elastic modulus; (2) backfill stiffness; and (3) lateral pile soil stiffness. Thermal, time dependent, and soil loading variables are: (1) superstructure temperature fluctuation; (2) superstructure concrete thermal expansion coefficient; (3) superstructure temperature gradient; (4) concrete creep and shrinkage; (5) bridge construction timeline; and (6) backfill pressure on backwall and abutment. IAB displacement and internal force statistics were established for: (1) bridge axial force; (2) bridge bending moment; (3) pile lateral force; (4) pile moment; (5) pile head/abutment displacement; (6) compressive stress at the top fiber at the mid-span of the exterior span; and (7) tensile stress at the bottom fiber at the mid-span of the exterior span. These established IAB displacement and internal force statistics provide a basis for future reliability-based design criteria development.
Kim, Garam;Park, Donggyu;Kyung, Doohyun;Lee, Junhwan
Geomechanics and Engineering
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제7권4호
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pp.459-475
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2014
In this study, a CPT-based p-y analysis method was proposed for the displacement analysis of laterally loaded piles. Key consideration was the continuous soil profiling capability of CPT and cone resistance profiles that do not require artificial assumption or simplification for input parameter selection. The focus is on the application into offshore mono-piles embedded in clays. The correlations of p-y function components to the effective cone resistance were proposed, which can fully utilize CPT measurements. A case example was selected from the literature and used to validate the proposed method. Various parametric studies were performed to examine the effectiveness of the proposed method and investigate the effect of property profile and its depth resolution on the p-y analysis. It was found that the calculation could be largely misleading if wrongly interpreted sub-layer condition or inappropriate resolution of input soil profile was involved in the analyses. It was also found that there is a significant influence depth that dominates overall load response of pile. The soil profile and properties within this depth range affect most significantly calculated load responses, confirming that the soil profile within this depth range should be identified in more detail.
A direct output feedback control scheme was recently proposed by the authors for single-story building structures resting on flexible soil body. In this paper, the control scheme is extended to mitigate the seismic responses of multi-story buildings. Soil-structure interaction is taken into account in two parts: input at the soil-structure interface/foundation and control algorithm. The former reflects the effect on ground motions and is monitored in real time with accelerometers at foundation. The latter includes the effect on the dynamic characteristics of structures, which is formulated by modifying the classical linear quadratic regulator based on the fundamental mode shape of the soil-structure system. Numerical result on the study of a $\frac{1}{4}$-scale three-story structure, supported by a viscoelastic half-space of soil mass, have demonstrated that the proposed algorithm is robust and very effective in suppressing the earthquake-induced vibration in building structures even supported on a flexible soil mass. Parametric studies are performed to understand how soil damping and flexibility affect the effectiveness of active tendon control. The selection of weighting matrix and effect of soil property uncertainty are investigated in detail for practical applications.
A geologic hazard map has been produced in the suburbs of Seoul using GIS technology to analyse the degree of geologic hazard, particularly landslides. Topographic, geologic and soil data were incorporated in a map through GIS, which enable to interpret, analyse and predict the regional geologic hazards. Potential elements causing a landslide are slope geometry, geology, groundwater table, soil property, rainfall and vegetation etc. These elements analysed in the study area were input into GIS system through cartographic simulation to produce the regional geologic hazard map. For this work, ARC/INFO(GIS) and ERDAS(IP) system were used.
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.
선형열원 해석은 열원 주위가 완전히 균일한 매질로 이루어져 있다는 가정 하에 성립되는 해석이나 실제 보어홀 시스템의 경우 그라우팅 영역은 주위토양과 매우 다른 열물성치를 가진 물질로 이루어져 있다. 본 연구에서는 이러한 그라우팅 영역이 선형열원 해석에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하였다. 연구방법으로는 먼저 수치모델을 개발하고 이 수치모델에 의하여 시간에 따른 보어홀 유체온도를 생성한 후 이 유체온도를 선형열원법에 이용하여 지중열전도도와 보어홀 전열저항을 구하며 이렇게 구한 해를 수치모델의 입력조건과 비교함으로서 그 차이점을 규명한다. 이러한 해석결과 선형열원법의 해인 지중열전도도와 보어홀 전열 저항은 수치모델 입력조건에 비해 대략, 86%와 91%의 수준으로 나타났다. 선형열원 해로부터 수치모델의 입력조건을 역산해 나가는 Chart법이 본 연구에서 개발되었으며 시험용 보어홀의 열응답시험 결과와 비교해 본 결과 이 Chart법은 신뢰성이 있는 것으로 나타났다. 그라우트 영역의 열물성치를 변화시켜가며 선형열원해의 특성이 어떻게 변하는지도 검토하였다.
1-g shaking table test is conducted to evaluate the dynamic behavior of a soil-structure system under seismic loading condition. A consistent similitude law between the model and prototype is needed to predict the behavior of the prototype structure, quantitatively. The natural frequency of geomaterial decreases with the increase of shaking intensity because of the non-linear property of the geomaterial. This phenomenon affects the applicability of similitude laws in 1-g shaking table tests. In this study, a simple method is suggested to determine the frequency of the input motions in 1-g tests in order to enhance the applicability of similitude laws. Modified input frequency is calculated using the frequency ratio with consideration of the variation of the natural frequency according to the intensity of input ground acceleration. To verify the applicability of the suggested method, a series of 1-g shaking table tests were performed for three different sizes of model piles having an overburden mass on their heads by varying the acceleration and the frequency of input motion. The acceleration amplification ratio on the overburden mass, the lateral displacement at the pile head and the maximum bending moment along the pile depth were measured. The projected behaviors of the virtual prototype based on the measured values of the model tests, where the input frequencies were calculated by the new method, showed good consistency, verifying the applicability of the suggested method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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