The main objectives of this work were to investigate the effects of the nonlinear behavior of the isolation pads on the seismic response of bridges with rubber bearings, and to identify when base isolation improved their seismic performance. To achieve these objectives a parametric study was conducted designing a set of bridges for three different soil types and varying the number of spans, span lengths, and pier heights. The seismic responses (accelerations, displacements and pier seismic forces) were evaluated for three different structural models subjected to three earthquakes with different dynamic characteristics. The first represented bridges without base isolation; the second corresponded to the same bridges including now rubber bearings as an isolation system, with linear elastic behavior that shifted the natural period of the bridge by a factor of 2 to 4. In the third model the seismic response of bridges supported on lead-Rubber bearings was studied accounting for the nonlinear behavior of the lead. The results show clearly the importance of the nonlinear behavior on the seismic performance of the bridges.
The collapse of civil infrastructure due to natural disasters results in financial losses and many casualties. In particular, the recent increase in earthquake activities has highlighted on the importance of assessing the seismic performance and predicting the seismic risk of a structure. However, the nonlinear behavior of a structure and the uncertainty in ground motion complicate the accurate seismic response prediction of a structure. Artificial intelligence can overcome these limitations to reasonably predict the nonlinear behavior of structures. In this study, a deep learning-based algorithm was developed to estimate the time-history seismic response of bridge structures. The proposed deep neural network was trained using structural and ground motion parameters. The performance of the seismic response prediction algorithm showed the similar phase and magnitude to those of the time-history analysis in a single-degree-of-freedom system that exhibits nonlinear behavior as a main structural element. Then, the proposed algorithm was expanded to predict the seismic response and fragility prediction of a bridge system. The proposed deep neural network reasonably predicted the nonlinear seismic behavior of piers and bearings for approximately 93% and 87% of the test dataset, respectively. The results of the study also demonstrated that the proposed algorithm can be utilized to assess the seismic fragility of bridge components and system.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2005.03a
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pp.372-379
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2005
The earthquake resistant design concept allows the nonlinear behavior of structures under the design earthquake. Therefore the response spectrum method provided in most codes introduces the response modification factors to consider the nonlinear behavior in the design process. For bridges, the response modification factors are given according to the ductility as well as the redundancy of piers. In this study, among influence factors on the nonlinear seismic behavior, the randomness of artificial accelerograms simulated with different durations, the pier ductility represented by the inelastic behavior characteristic curve and the regularity represented by pier heights are selected. The influence of such factor on the seismic behavior is investigated by comparing response modification factors calculated with the nonlinear time step analysis.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.17
no.1
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pp.43-51
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2013
In this paper, analytical models for reinforced concrete shear wall systems designed based on Korean Building Code (KBC2009) are proposed, which have special and semi-special seismic details and are compared with experimental results for a verification of analytical models. In addition, semi-special seismic details aimed to improve constructability and enhance economic efficiency were proposed and evaluated. The analytical models were performed based on nonlinear static and dynamic analysis. Through the nonlinear analyses, two seismic details showed the similar seismic behavior from the cyclic test and the analytical models for the two different seismic details represented the behavior in terms of the initial stiffness, maximum strength and strength degradation. And newly proposed seismic details(semi-special) provided with similar hysterestic behavior as well as the maximum drift.
Studies of earthquakes over the last 50 years and the examination of dynamic soil behavior reveal that soil behavior is highly nonlinear and hysteretic even at small strains. Nonlinear behavior of soils during a seismic event has a predominant role in current site response analysis approaches. Common approaches to ground response analysis include linear, equivalent linear and nonlinear methods. These methods of ground response analysis may also be categorized into time domain and frequency domain concepts. Simplicity in developing analytical relations and accuracy in considering soils' dynamic properties dependency to loading frequency are benefits of frequency domain analysis. On the other hand, nonlinear methods are complicated and time consuming mainly because of their step by step integrations in time intervals. In part Ι of this paper, governing equations for seismic response analysis of surcharged and layered soils were developed using fundamental of wave propagation theory based on transfer function and boundary conditions. In this part, nonlinear seismic ground response is analyzed using extended HFTD method. The extended HFTD method benefits Newton-Raphson procedure which applies regular iterations and follows soils' fundamental stress-strain curve until convergence is achieved. The nonlinear HFTD approach developed here are applied to some examples presented in this part of the paper. Case studies are carried in which effects of some influencing parameters on the response are investigated. Results show that the current approach is sufficiently accurate, efficient, and fast converging. Discussions on the results obtained are presented throughout this part of the paper.
Time history analysis is usually performed to characterize the nonlinear seismic behavior of a spent fuel storage rack(SFSR). In the past, the seismic analyses of the SFSR were performed with two-dimensional planar models, which could not account for torsional response and simultaneous multi-directional seismic input In this study, three-dimensional seismic analysis methodology is developed for the single SFSR using the ANSYS code. The 3D- Model can be used to determine the nonlinear behavior of the rack, i.e., sliding, uplifting, and impact evaluation between the fuel assembly and rack, and rack and the pool wall, This paper also reviews the 3-D modeling of the SFSR and the adequacy of the ANSYS for the seismic analysis. AS a result of the adquacy study, the method of ANSYS transient analysis with acceleration time history is suitable for the seismic analysis of highly nonlinear structure such as an SFSR but it isn't appropriate to use displacement time history of seismic input.
In the present article, effect of non-uniform excitation due to spatially variation of seismic input on nonlinear response of concrete gravity dams is considered. The reservoir is assumed compressible. Isotropic damage mechanics approach is used to model static and dynamic nonlinear behavior of mass concrete in 2D space. The validity of utilized nonlinear model is considered using available theoretical results under static and dynamic conditions. The tallest monolith of Pine Flat dam is selected as a case study. Two cases are analyzed for considering the effect of limited wave propagation velocity on seismic behavior of the dam-reservoir system in which travelling velocities are chosen as 2000 m/s and infinity. It is found that tensile damage in neck and toe regions and also, in the vicinity of the base increase when the system is excited non-uniformly.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.18
no.4
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pp.105-111
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2018
In this study, the seismic performance and behavior characteristics of the upper truss structure of the large stadium are analyzed by nonlinear dynamic analysis. In the nonlinear dynamic analysis, the earthquake records were generated by site response analysis to simulate the nonlinear behavior of the relevant soil condition where the structure is located. Nonlinear dynamic analysis was performed using Perform-3D and the nonlinear properties of the substructure and the superstructure were determined in accordance with KISTEC guideline. According to the analysis results, excessive deformation occurred in the upper truss element, and plastic hinges exceeded the target performance in some members. Buckling-restrained brace is used for seismic retrofit of stadium structures and the analysis results shows the interstory drift satisfies the target performance level with dissipating the seismic energy efficiently.
Lateral pressure plays a significant role in the stress-strain relationship of compressed concrete. Concrete's internal cracking resistance, ultimate strain, and axial strength are improved by confinement. This phenomenon influences the nonlinear behavior of reinforced concrete columns. Utilizing behavior factors to predict the nonlinear seismic responses of structures is prevalent in seismic codes, and this factor plays a vital role in the seismic responses of structures. This study aims to evaluate the confining action on the behavior factor of reinforced concrete moment resisting frames (RCMRFs) with shear walls (SWRCMRFs). To this end, a diverse range of mid-rise SW-RCMRFs was initially designed based on the Iranian national building code criteria. Second, the stress-strain curve of each element was modeled twice, both with and without the confinement phenomenon. Each frame was then subjected to pushover analysis. Finally, the analytical behavior factors of these frames were computed and compared to the Iranian seismic code behavior factor. The results demonstrate that confining action increased the behavior factors of SW-RCMRFs by 7-12%.
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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