Geomechanics parameters are critical to numerical simulation, stability analysis, design and construction of geotechnical engineering. Due to the limitations of laboratory and in situ experiments, back analysis is widely used in geomechancis and geotechnical engineering. In this study, a hybrid back analysis method, that coupling numerical simulation, response surface (RS) and relevance vector machine (RVM), was proposed and applied to identify geomechanics parameters from hydraulic fracturing. RVM was adapted to approximate complex functional relationships between geomechanics parameters and borehole pressure through coupling with response surface method and numerical method. Artificial bee colony (ABC) algorithm was used to search the geomechanics parameters as optimal method in back analysis. The proposed method was verified by a numerical example. Based on the geomechanics parameters identified by hybrid back analysis, the computed borehole pressure agreed closely with the monitored borehole pressure. It showed that RVM presented well the relationship between geomechanics parameters and borehole pressure, and the proposed method can characterized the geomechanics parameters reasonably. Further, the parameters of hybrid back analysis were analyzed and discussed. It showed that the hybrid back analysis is feasible, effective, robust and has a good global searching performance. The proposed method provides a significant way to identify geomechanics parameters from hydraulic fracturing.
Purpose: This study examined the characteristics of gait in patients with chronic low back pain. Methods: The subjects were out-patients suffering from chronic low back pain at the department of physical therapy, B hospital in Seoul. Gait analysis was performed by dividing the subjects into two groups. The study and control group comprised 15 chronic low back pain patients and 14 healthy people, respectively. Gait analysis was performed using a VICON 512 Motion Analysis System to obtain the spatio-temporal and kinematic parameters. Results: First, there was a significant difference in the spatio-temporal parameters between the two groups (p<0.05). Second, the study group showed significant differences in the kinematic parameters during the stance phase (p<0.05). Third, there were significant differences in kinematic parameters in the study group during the swing phase (p<0.05). Conclusion: The gait pattern of patients with chronic low back pain is characterized by more rigid patterns. Compared to the control group, there was a decrease in the spatio-temporal parameters and kinematic parameters in patients with chronic low back pain. These findings are expected to play a role as basic data and to form a rehabilitation program for low back pain patients.
In order to construct underground structural systems safely and economically, exact identification of the system parameters and accurate analysis of the system behaviors are required. Therefore, necessity of back analysis which is able to identify material properties of underground structural systems is increased. In this study a back analysis program which can identify the system parameters is developed using the direct method to be combined with the forward analysis program. Results of the back analysis program show good agreement with that of Gens et al. Sensitivity of the accuracy and convergency of the back analysis program on the number of measuring points is investigated. Comparison between the results of the back analysis with measurement data and the obtained material properties from the field tests shows good agreement for the real construction site.
It is important to make reasonable prediction about the long-term deformation of high rockfill geostructures. However, the deformation is usually underestimated using the rockfill parameters obtained from laboratory tests due to different size effects, which make it necessary to identify parameters from in-situ monitoring data. This paper proposes a novel hybrid back-analysis method with a modified objective function defined for the time-dependent back-analysis problem. The method consists of two stages. In the first stage, an improved weighted average method is proposed to quickly narrow the search region; while in the second stage, an adaptive response surface method is proposed to iteratively search for the satisfactory solution, with a technique that can adaptively consider the translation, contraction or expansion of the exploration region. The accuracy and computational efficiency of the proposed hybrid back-analysis method is demonstrated by back-analyzing the long-term deformation of two high embankments constructed for airport runways, with the rockfills being modeled by a rheological model considering the influence of stress states on the creep behavior.
This study presents the application of genetic algorithms(GA) to the back analysis of tunnels. GA based on the theory of natural evolution, and have been evaluated very effective for their robust performances, particularly for optimizing structure problems. In the back analysis method, the selection of initial value and uncertainty of field measurements influence significantly on the analysis result. GA can improve this problems through a probabilistic approach. Besides, this technique have two other advantages over the back analysis. One is that it is not significantly affected by the form of problems. Another one is that it can consider two known parameter simultaneously. The propriety of this study is verified as the comparison in the same condition of the back analysis(Gens et al, 1987). In this study, it was performed to estimated the geotechnical parameters in the case of weak rock mass at the Kyung Bu Express railway tunnel. GA have been shown for effective application to a geotechnical engineering.
In this paper we back-analyze a failure event of a 9 m high concrete cantilever wall subjected to earth loading. Granular soil was deposited into the space between the wall and a nearby rock slope. The wall segments were not designed to carry lateral earth loading and collapsed due to excessive bending. As many geotechnical programs rely on the Mohr-Coulomb (MC) criterion for elastoplastic analysis, it is useful to apply this failure criterion to the concrete material. Accordingly, the back-analysis is aimed to search for the suitable MC parameters of the concrete. For this study, we propose a methodology for accelerating the back-analysis task by automating the numerical modeling procedure and applying a machine-learning (ML) analysis on FE model results. Through this analysis it is found that the residual cohesion and friction angle have a highly significant impact on model results. Compared to traditional back-analysis studies where good agreement between model and reality are deemed successful based on a limited number of models, the current ML analysis demonstrate that a range of possible combinations of parameters can yield similar results. The proposed methodology can be modified for similar calibration and back-analysis tasks.
The reliable estimation of the system parameters and the accurate prediction of the system behavior are important to design underground structures safely and economically. Especially, the elastic modulus and the in-situ stresses are very important parameters in predicting the behavior of the underground structure. Therefore, the back analysis using the field measurement data is developed to determine accurately the elastic modulus and the in-situ stresses of the underground structural system in this study. A back analysis using the combined finite and boundary element is developed. It can consider the far field boundary condition and is efficient in computation. In this study, a back analysis is performed to predict behaviors of underground structures for the real construction site. The comparison between the results of the back analysis with field measurement data and the obtained material properties from the field test shows good agreement for the real construction site.
본 논문에서는 터널-지반 시스템의 거동을 합리적으로 해석하고 재료의 특성과 터널설계정수 평가를 위한 역해석 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 유한차분법과 직접법을 조합한 역해석 기법을 이용하기 위하여 상용 프로그램인 FLAC(Fast Lagrangian Analysis of Continua)과 최적화 알고리즘을 이용하여 지하구조물의 역해석이 가능하도록 구성되었다. 역해석 알고리즘으로는 최적화 기법 중 미분계수를 구하지 않고 직접탐색이 가능한 로젠브록법(Rosenbrock Method)을 이용하였다. 이 연구를 통하여 개발된 역해석 알고리즘의 현장 적용성 검증을 위하여 4개 구간의 실제현장을 대상으로 현장 계측결과를 이용하여 역해석을 수행하였다. 역해석 과정에서 현장계측 변위에 대한 해석 대상지반의 최적함수를 파악하기 위하여 비선형 회귀분석(nonlinear regression analysis)을 실시하였다. 회귀분석은 지수함수와 분수함수를 이용하였으며, 이를 통하여 결정된 최적함수를 이용하여 계산된 총 변위를 역해석 입력 자료로 활용하였다. 이 연구결과로써 대상구조체의 실측변위를 이용한 역해석을 수행한 결과는 계측변위와 평균 4.5%의 오차율을 보였다. 따라서 이 연구에서 제안하는 역해석 기법이 터널 해석에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
The reliable estimation of the system parameters and the accurate prediction of the system behavior are important to design tunnel safely and economically. Therefore, the back analysis using the field measurements data is useful to evaluate the geotechnical parameter for tunnel. In the back analysis method, the selection of initial value and uncertainty of field measurements influence significantly on the analysis result. In this paper, to overcome uncertainty of field measurements, we performed the back analysis using the displacement data gained at each step of excavation and support.
본 연구에서는 지반해석을 위한 여러 방법중 유한요소법에 의한 연성해석 및 역해석기법을 이용하여, 지반변형해석과 토질정수의 추정방법 등에 대하여 연구하였다. 토질정수의 정확한 산정의 필요성을 알기 위하여, 지반의 탄성해석에서의 탄성계수, 투수계수, 포아송비 등에 따른 민감도를 분석 고찰하였고, 여러가지의 점토질 흙에 대한 압밀실험결과를 이용하여 역해석기법에 의한 토질정수의 산정을 실시하고, 이 토질정수를 이용한 탄성해석에 의하여 지반의 변형과 간극수압을 구하여, 다음과 같은 결과를 얻었다. 탄성해석에 있어서, 지반의 탄성계수에 따른 지반변형량과 간극수압의 민감도가 비교적 크게 나타나므로, 탄성계수의 산정은 매우 중요하며, 재하하중이 클수록 탄성계수의 산정을 정확히 하여야 한다. 작은 하중단계에서의 짧은 시간의 실측치를 이용한 역해석을 통하여 토질정수를 산정함으로 4, 비교적 단순한 탄성해석을 통하여서도, 더욱 큰 하중 재하시 또 장기간의 변형량을 실제와 가잠게 예측할 수 있으며, 역해석에서의 반복계산 회수를 줄이고 더욱 좋은 결과를 얻기 위해서는, 초기치 실측 절점의 개수를 증가시키고 초기 실측치의 더욱 정확한 산정이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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