This study aims to present nonlinear time history analysis results of double leaf cavity wall (DLCW) reinforced concrete structure exposed to shake table tests. Simulation of the model was done by a Finite Element (FE) program. Shake table experiment was performed at the National Civil Engineering Laboratory in Lisbon, Portugal. The results of the experiment were compared with numeric DLCW model and numeric model of reinforced concrete structure with unreinforced masonry wall (URM). Both DLCW and URM models have two bays and two stories. Dimensions of the tested structure and finite element models are 1:1.5 scaled according to Cauchy Froude similitude law. The URM model has no experimental results but the purpose is to compare their performance level with the DLCW model. Results of the analysis were compared with experimental response and were evaluated according to ASCE/SEI 41-06 code.
The purpose of this study is to assess the seismic performance of a reinforced concrete pier using ductility demand-based seismic design method and nonlinear earthquake analysis. A computer program named MIDAS/Civil(MIDAS IT,2009) for the analysis of the reinforced concrete pier was used. The bridge pier was designed by the ductility demand-based seismic design. In addition, a seismic performance was evaluated through both capacity spectrum method and nonlinear time history method. In order to determine the seismic performance of the bridge pier, the maximum response values from the capacity spectrum method and nonlinear time history analysis were compared each other.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제10권1호
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pp.99-112
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2016
During earthquake, reinforced concrete walls show complicated post-yield behavior varying with shear span-to-depth ratio, re-bar detail, and loading condition. In the present study, a macro-model for the nonlinear analysis of multi-story wall structures was developed. To conveniently describe the coupled flexure-compression and shear responses, a reinforced concrete wall was idealized with longitudinal and diagonal uniaxial elements. Simplified cyclic material models were used to describe the cyclic behavior of concrete and re-bars. For verification, the proposed method was applied to various existing test specimens of isolated and coupled walls. The results showed that the predictions agreed well with the test results including the load-carrying capacity, deformation capacity, and failure mode. Further the proposed model was applied to an existing wall structure tested on a shaking table. Three-dimensional nonlinear time history analyses using the proposed model were performed for the test specimen. The time history responses of the proposed method agreed with the test results including the lateral displacements and base shear.
For estimating the seismic demand of buildings, most seismic design provisions permit conducting linear and nonlinear response history analysis. In order to obtain reliable results from response history analyses, a proper selection of input ground motions is required. In this study, an accurate algorithm for selecting and scaling ground motions is proposed, which satisfies the ASCE 7-10 criteria. In the proposed algorithm, a desired number of ground motions are sequentially scaled and selected from a ground motion library without iterations.
A numerical procedure for the geometrical and material nonlinear analysis of concrete beams prestressed with external tendons is described, where the effects of external prestressing are treated as the equivalent loads applied on the concrete beams. The geometrical nonlinearity is considered not only the eccentricity variations of external tendons (second-order effects) but also the large displacement effects of the structure. The numerical method can predict the nonlinear response of externally prestressed concrete beams throughout the entire loading history with considerable accuracy. An evaluation of second-order effects of externally prestressed concrete beams is carried out using the proposed analysis. The analysis shows that the second-order effects have significant influence on the response characteristics of externally prestressed concrete beams. They lead to inferior ultimate load and strength capacities and a lower ultimate stress increase in tendons. Based on the current analysis, it is recommended that, for simply-supported externally prestressed beams with straight horizontal tendons, one deviator at midspan instead of two deviators at one-third span be furnished to minimize these effects.
본 논문에서는 질점계 비선형 지진응답해석을 통한 역량스펙트럼 도출방법을 소개한다. 일반적인 건축물의 손상도 평가는 비선형 등가정적해석(Push-over Analysis)을 통하여 건축물의 역량스펙트럼을 도출하고, 역량스펙트럼과 요구스펙트럼의 교차점을 성능점으로 평가하고 있다. 등가정적해석은 지진의 영향을 등가의 정적하중으로 환산한 후 이를 이용하여 정적해석을 수행함으로써 구조물의 지진에 의한 거동을 예측하는 방법이다. 이 방법은 고차모드 및 층별 동특성의 영향을 고려할 수 없다. 따라서 건축물의 동특성이 반영된 역량스펙트럼을 산출하기 위하여 질점계 비선형 지진응답해석을 진행하여 건축물의 역량 스펙트럼을 제안하고자 한다.
Zhang, Dichuan;Fleischman, Robert B.;Lee, Deuckhang
Computers and Concrete
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제25권3호
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pp.273-282
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2020
A new seismic design methodology for precast concrete diaphragms has been developed and incorporated into the current American seismic design code. This design methodology recognizes that diaphragm inertial forces during earthquakes are highly influenced by higher dynamic vibration modes and incorporates the higher mode effect into the diaphragm seismic design acceleration determination using a first mode reduced method, which applies the response modification coefficient only to the first mode response but keeps the higher mode response unreduced. However the first mode reduced method does not consider effects of diaphragm flexibility, which plays an important role on the diaphragm seismic response especially for the precast concrete diaphragm. Therefore this paper investigated the effect of diaphragm flexibility on the diaphragm seismic design acceleration for precast concrete shear wall structures through parametric studies. Several design parameters were considered including number of stories, diaphragm geometries and stiffness. It was found that the diaphragm flexibility can change the structural dynamic properties and amplify the diaphragm acceleration during earthquakes. Design equations for mode contribution factors considering the diaphragm flexibility were first established through modal analyses to modify the first mode reduced method in the current code. The modified first mode reduced method has then been verified through nonlinear time history analyses.
A probabilistic seismic damage analysis is an essential procedure to identify seismically vulnerable structures, prioritize the seismic retrofit, and ultimately minimize the overall seismic risk. To assess the seismic risk of multiple structures within a region, a large number of nonlinear time-history structural analyses must be conducted and studied. As a result, each assessment requires high computing resources. To overcome this limitation, we explore a deep learning-based metamodel to enable the prediction of the mean and the standard deviation of the seismic damage distribution of track-on steel-plate girder railway bridges in Korea considering the geometric variation. For machine learning training, nonlinear dynamic time-history analyses are performed to generate 800 high-fidelity datasets on the seismic response. Through intensive trial and error, the study is concentrated on developing an optimal machine learning architecture with the pre-identified variables of the physical configuration of the bridge. Additionally, the prediction performance of the proposed method is compared with a previous, well-defined, response surface model. Finally, the statistical testing results indicate that the overall performance of the deep-learning model is improved compared to the response surface model, as its errors are reduced by as much as 61%. In conclusion, the model proposed in this study can be effectively deployed for the seismic fragility and risk assessment of a region with a large number of structures.
The application of shape memory alloys (SMAs) to the seismic response reduction of civil engineering structures has attracted growing interest due to their self-centering feature and excellent fatigue performance. The loading rate dependence of SMAs raises a concern in the seismic analysis of SMA-based devices. However, the implementation of micromechanics-based strain-rate-dependent constitutive models in structural analysis software is rather complicated and computationally demanding. This paper investigates the feasibility of replacing complex rate-dependent models with rate-independent constitutive models for superelastic SMA elements in seismic time-history analysis. Three uniaxial constitutive models for superelastic SMAs, including one rate-dependent thermomechanical model and two rate-independent phenomenological models, are considered in this comparative study. The pros and cons of the three nonlinear constitutive models are also discussed. A parametric study of single-degree-of-freedom systems with different initial periods and strength reduction factors is conducted to examine the effect of the three constitutive models on seismic simulations. Additionally, nonlinear time-history analyses of a three-story prototype steel frame building with special SMA-based damping braces are performed. Two suites of seismic records that correspond to frequent and design basis earthquakes are used as base excitations in the seismic analyses of steel-braced frames. The results of this study show that the rate-independent constitutive models, with their parameters properly tuned to dynamic test data, are able to predict the seismic responses of structures with SMA-based seismic response modification devices.
Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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