Recently, the number of disasters has been seriously increasing. The total damages by the natural or man-made disasters during the past years resulted in tremendous fatalities and recovery costs. It is necessary to have efficient emergency evacuation management which is concerned with identifying evacuation route, and the estimation of evacuation and clearance times. An emergency evacuation model is important in identifying critical locations, and developing various evacuation strategies. In that existing evacuation models have focused on route analysis for indoor evacuation, there are only a few models for areawide emergency evacuation analysis. Therefore, we developed a mesoscopic model by using Cube Avenue and performed evacuation simulation, targeting road network in City of Fargo, North Dakota. Consequently, a mesoscopic model developed in this study is used to carry out dynamic analysis using network and input variable of existing travel demand model. The results of this study show that the model is an appropriate tool for areawide emergency evacuation analysis to save time and cost. Henceforth, the results of this study can be applied to develop a disaster evacuation model which can be used for a variety of disaster simulation and evaluation based on scenarios in the local metropolitan area.
The numerical simulations on the influence of mesoscopic structures on the macroscopic strength and fracture characteristics are carried out based on that the concrete is assumed to be a three-phase composite composed of matrix (mortar), aggregate and bond between them by using a numerical code named MFPA. The finite element program is employed as the basic stress analysis tool when the elastic damage mechanics is used to describe the constitutive law of meso-level element and the maximum tensile strain criterion and Mohr-Coulomb criterion are utilized as damage threshold. It can be found from the numerical results that the bond between matrix and aggregate has a significant effect on the macroscopic mechanical performance of concrete.
Cooling by the flow of water through an embedded cooling pipe has become a common and effective artificial thermal control measure for massive concrete structures. However, an extreme thermal gradient induces significant thermal stress, resulting in thermal cracking. Using a mesoscopic finite-element (FE) mesh, three-phase composites of concrete namely aggregate, mortar matrix and interfacial transition zone (ITZ) are modeled. An equivalent probabilistic model is presented for failure study of concrete by assuming that the material properties conform to the Weibull distribution law. Meanwhile, the correlation coefficient introduced by the statistical method is incorporated into the Weibull distribution formula. Subsequently, a series of numerical analyses are used for investigating the influence of the correlation coefficient on tensile strength and the failure process of concrete based on the equivalent probabilistic model. Finally, as an engineering application, damage and failure behavior of concrete cracks induced by a water-cooling pipe are analyzed in-depth by the presented model. Results show that the random distribution of concrete mechanical parameters and the temperature gradient near water-cooling pipe have a significant influence on the pattern and failure progress of temperature-induced micro-cracking in concrete.
This paper mainly discusses the influence of the aggregate properties including grading, shape, content and distribution on the chloride diffusion coefficient, as well as the initiation time of steel corrosion from a probabilistic point of view. Towards this goal, a simulation method of random aggregate structure (RAS) based on elliptical particles and a procedure of finite element analysis (FEA) at meso-scale are firstly developed to perform the analysis. Next, the chloride diffusion coefficient ratio between concrete and cement paste $D_{app}/D_{cp}$ is chosen as the index to represent the effect of aggregates on the chloride diffusion process. Identification of the random distribution of this index demonstrates that it can be viewed as actually having a normal distribution. After that, the effect of aggregates on $D_{app}/D_{cp}$ is comprehensively studied, showing that the appropriate properties of aggregates should be decided by both of the average and the deviation of $D_{app}/D_{cp}$. Finally, a case study is conducted to demonstrate the application of this mesoscopic method in predicting the initiation time of steel corrosion in reinforced concrete (RC) structures. The mesoscopic probabilistic method developed in this paper can not only provide more reliable evidences on the proper grading and shape of aggregates, but also play an important role in the probability-based design method.
In this study, using high cycle fatigue (HCF) criteria, the simulation of rolling contact fatigue is conducted under elliptical contact. The HCF criteria fall into three categories: the critical plane approach, the stress invariant approach and the approach based on the mesoscopic scale. The accurate calculation of contact stresses and subsurface stresses is essential to the prediction of crack initiation life. Contact stresses are obtained by contact analysis of a semi-infinite solid based on the use of influence functions and the subsurface stress field is obtained using rectangular patch solutions. The simulation results show that the critical load is decreasing rapidly and the site of crack initiation also moves rapidly to the surface from the subsurface when the friction coefficient exceeds a specific value for all of three fatigue criteria.
The interactions between corrosion pits on stainless steel under loading conditions are studied by using a cellular automata model coupled with finite element method at a mesoscopic scale. The cellular automata model focuses on a metal/film/electrolyte system, including anodic dissolution, passivation, diffusion of hydrogen ions and salt film hydrolysis. The Chopard block algorithm is used to improve the diffusion simulation efficiency. The finite element method is used to calculate the stress concentration on the pit surface during pit growth, and the effect of local stress and strain on anodic current is obtained by using the Gutman model, which is used as the boundary conditions of the cellular automata model. The transient current characteristics of the interactions between corrosion pits under different simulation factors including the breakdown of the passive film at the pit mouth and the diffusion of hydrogen ions are analyzed. The analysis of the pit stability product shows that the simulation results are close to the experimental conclusions.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.27
no.12
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pp.767-775
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2014
New material design has obtained tremendous attention in material science community as the performance of new materials, especially in nano length scale, could be greatly improved to applied in modern industry. In certain conditions limiting experimental synthesis of these new materials, new approach by computer simulation has been proposed to be applied, being able to save time and cost. Recent development of computer systems with high speed, large memory, and parallel algorithms enables to analyze individual atoms using first principle calculation to predict quantum phenomena. Beyond the quantum level calculations, mesoscopic scale and continuum limit can be addressed either individually or together as a multi-scale approach. In this article, we introduced current endeavors on material design using analytical theory and computer simulations in multi-length scales and on multi-physical properties. Some of the physical phenomena was shown to be interconnected via a cross-link rule called 'cross-property relation'. It is suggested that the computer simulation approach by multi-physics analysis can be efficiently applied to design new materials for multi-functional characteristics.
To evaluate the effects of transportation system operation, usually measures of effectiveness(MOE) such as travel time, space mean speed, stop/delay ratio have been used. But, energy consumption as well as the existing MOE in transportation receives more attention as an alternative MOE in transportation operation. The purpose of this study is a development of procedure, which could measure the relative energy consumption for each alternative and compare the results. A mesoscopic simulator called INTEGRATION is used to evaluate the operation of high occupancy vehicle lane, signal optimization, lane expansion, and the application of ITS. Among those, the application of ITS shows the greatest effectiveness in energy reduction, and then lane expansion, signal optimization, and the operation of high occupancy vehicle lane in the order named. Because we don't consider the characteristics of vehicle class, Potential demand and the simulation time is just for an hour. it is recommended that a procedure for precise economic analysis and an improvement in methodology are needed in the future for the expanded application of this study.
On mesoscopic level, concrete can be treated as a three-phase composite material consisting of mortar, aggregates and interfacial transition zone (ITZ) between mortar and aggregate. A lot of research has confirmed that ITZ plays a crucial role in the mechanical fracture process of concrete. The aim of the present study is to propose a numerical method on mesoscale to analyze the failure mechanism of reinforced concrete (RC) structures under mechanical loading, and then it will help precisely predict the damage or the cracking initiation and propagation of concrete. Concrete is meshed by means of the Rigid Body Spring Model (RBSM) concept, while the reinforcing steel bars are modeled as beam-type elements. Two kinds of RC members, i.e. subjected to uniaxial tension and beams under bending, the fracture process of concrete and the distribution of cracks, as well as the load-deflection relationships are investigated and compared with the available test results. It is found that the numerical results are in good agreement with the experimental observations, indicating that the model can successfully simulate the failure process of the RC members.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.5
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pp.62-69
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2012
Traffic simulation models have been used for assessing various transportation strategies. Through comparing results from a simulation model and real field data, researchers try to show how close the model can reproduce the real world traffic. This model verification step is one of the most essential tasks in modeling procedure. Traffic counts and speeds have been frequently used for the verification or validation. Authors modeled severe PM peak bottleneck situation on the I-40 corridor in Raleigh, North Carolina using DYNASMART-P, a mesoscopic traffic simulation tool and verified the model. NCDOT has Traffic Information Management System which has archive capability for the traffic speeds on the I-40 corridor. However, the authors selected travel time as the field measure for model verification and collected the data using a GPS equipment because the speed data from NCDOT speed detectors are spot speeds which are not appropriate for comparison with link average speed from the simulation model. This paper describes the GPS field data collection procedure, the model verification method, and the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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