Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.10a
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pp.375-394
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2008
This paper discusses two user-friendly reliability techniques that could be implemented easily using the ubiquitous EXCEL. The techniques are First-Order Reliability Method with non-Gaussian random variables expressed using Hermite polynomials and collocation-based stochastic response surface method. It is believed that ease of implementation would popularize use of reliability-based design in practice.
Previous major earthquakes indicated that the earthquake induced ground motions are typical non-stationary processes, which are non-stationary in both amplification and frequency. For the convenience of aseismic design and analysis, it usually assumes that the ground motions at structural supports are stationary processes. The development of time-frequency analysis technique makes it possible to evaluate the non-stationary responses of engineering structures subjected to non-stationary inputs, which is more general and realistic than the analysis method commonly used in engineering. In this paper, the wavelet-based stochastic vibration analysis methodology is adopted to calculate the non-stationary responses of multi-support structures. For comparison, the stationary response based on the standard random vibration method is also investigated. A frame structure and a two-span bridge are analyzed. The effects of non-stationary spatial ground motion and local site conditions are considered, and the influence of structural property on the structural responses are also considered. The analytical results demonstrate that the non-stationary spatial ground motions have significant influence on the response of multi-support structures.
Krishna, B. Murali;Tezeswi, T.P.;Kumar, P. Rathish;Gopikrishna, K.;Sivakumar, M.V.N.;Shashi, M.
Structural Monitoring and Maintenance
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v.6
no.1
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pp.67-84
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2019
Digital Image Correlation technique (DIC) is a non-contact optical method for rapid structural health monitoring of critical infrastructure. An innovative approach to DIC is presented using QR (Quick Response) code based random speckle pattern. Reinforced Cement Concrete (RCC) beams of size $1800mm{\times}150mm{\times}200mm$ are tested in flexure. DIC is used to extract Moment (M) - Curvature (${\kappa}$) relationships using random speckle patterns and QR code based random speckle patterns. The QR code based random speckle pattern is evaluated for 2D DIC measurements and the QR code speckle pattern performs satisfactorily in comparison with random speckle pattern when considered in the context of serving a dual purpose. Characteristics of QR code based random speckle pattern are quantified and its applicability to DIC is explored. The ultimate moment-curvature values computed from the QR code based random speckled pattern are found to be in good agreement with conventional measurements. QR code encrypts the structural information which enables integration with building information modelling (BIM).
A conditional probability based approach known as Particle Filter Method (PFM) is a powerful tool for system parameter identification. In this paper, PFM has been applied to identify the vehicle parameters based on response statistics of the bridge. The flexibility of vehicle model has been considered in the formulation of bridge-vehicle interaction dynamics. The random unevenness of bridge has been idealized as non homogeneous random process in space. The simulated response has been contaminated with artificial noise to reflect the field condition. The performance of the identification system has been examined for various measurement location, vehicle velocity, bridge surface roughness factor, noise level and assumption of prior probability density. Identified vehicle parameters are found reasonably accurate and reconstructed interactive force time history with identified parameters closely matches with the simulated results. The study also reveals that crude assumption of prior probability density function does not end up with an incorrect estimate of parameters except requiring longer time for the iterative process to converge.
In this study, the advanced numerical algorithm is developed which can performed the static and dynamic stochastic finite element analysis by considering the effect of uncertainties included in the member stiffness of steel cable-stayed bridges and seismic load. After conducting the linear and nonlinear initial shape analysis, the advanced numerical algorithm is the assessment tool which can performed structural the response analysis considering the static linearity and non-linearity of before or after induced intial tensile force, and examined the reliability assessment more efficiently. The verification of the developed numerical algorithm is evaluated by analyzing the regression analysis and coefficient of correlation using the direct monte carlo simulation. Also, the dynamic response characteristic and coefficient of variation of the steel cable-stayed bridge is calculated by considering the uncertainty of random variables using the developed numerical algorithm. In addition, the quantitative structural safety of the steel cable-stayed bridges is evaluated by conducting the reliability assessment based upon the dynamic stochastic finite element analysis result.
In the recent times, dimensions of heavy load carrying vehicle have changed significantly incorporating structural flexibility in vehicle body. The present paper outlines a procedure for the estimation of bridge response statistics considering structural bending modes of the vehicle. Bridge deck roughness has been considered to be non homogeneous random process in space. Influence of pre cambering of bridge surface and settlement of approach slab on the dynamic behavior of the bridge has been studied. A parametric study considering vehicle axle spacing, mass, speed, vehicle flexibility, deck unevenness and eccentricity of vehicle path have been conducted. Dynamic amplification factor (DAF) of the bridge response has been obtained for several of combination of bridge-vehicle parameters. The present study reveals that flexible modes of vehicle can reduce dynamic response of the bridge to the extent of 30-37% of that caused by rigid vehicle model. However, sudden change in the bridge surface profile leads to significant amount of increment in the bridge dynamic response even if flexible bending modes remain active. The eccentricity of vehicle path and flexural/torsional rigidity ratios plays a significant role in dynamic amplification of bridge response.
The first and second moments of response variables for SDOF systems with hysteretic nonlinearity are obtained by a direct linearization procedure. This adaptation in the implementation of well-known statistical linearization methods, provides concise, model-independent linearization coefficients that are well-suited for numerical solution. The method may be applied to systems which incorporate any hysteresis model governed by a differential constitutive equation, and may be used for zero or non-zero mean random vibration. The implementation eliminates the effort of analytically deriving specific linearization coefficients for new hysteresis models. In doing so, the procedure of stochastic analysis is made independent from the task of physical modeling of hysteretic systems. In this study, systems with three different hysteresis models are analyzed under various zero and non-zero mean Gaussian White noise inputs. Results are shown to be in agreement with previous linearization studies and Monte Carlo Simulation.
Proper handling of nonresponse in sample survey improves the accuracy of the parameter estimation. Various studies have been conducted to properly handle MAR (missing at random) nonresponse or MCAR (missing completely at random) nonresponse. When nonresponse occurs, the PSA (propensity score adjusted) estimator is commonly used as a mean estimator. The PSA estimator is known to be unbiased when known sample weights and properly estimated response probabilities are used. However, for MNAR (missing not at random) nonresponse, which is affected by the value of the study variable, since it is very difficult to obtain accurate response probabilities, bias may occur in the PSA estimator. Chung and Shin (2017, 2022) proposed a post-stratification method to improve the accuracy of mean estimation when MNAR nonresponse occurs under a non-informative sample design. In this study, we propose a double post-stratification method to improve the accuracy of the naive PSA estimator for MNAR nonresponse under an informative sample design. In addition, we perform simulation studies to confirm the superiority of the proposed method.
Hwang, Soonjo;Meffert, Harma;VanTieghem, Michelle R.;Sinclair, Stephen;Bookheimer, Susan Y.;Vaughan, Brigette;Blair, R.J.R.
Clinical Psychopharmacology and Neuroscience
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v.16
no.4
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pp.449-460
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2018
Objective: Prior functional magnetic resonance imaging (fMRI) work has revealed that children/adolescents with disruptive behavior disorders (DBDs) show dysfunctional reward/non-reward processing of non-social reinforcements in the context of instrumental learning tasks. Neural responsiveness to social reinforcements during instrumental learning, despite the importance of this for socialization, has not yet been previously investigated. Methods: Twenty-nine healthy children/adolescents and 19 children/adolescents with DBDs performed the fMRI social/non-social reinforcement learning task. Participants responded to random fractal image stimuli and received social and non-social rewards/non-rewards according to their accuracy. Results: Children/adolescents with DBDs showed significantly reduced responses within the caudate and posterior cingulate cortex (PCC) to non-social (financial) rewards and social non-rewards (the distress of others). Connectivity analyses revealed that children/adolescents with DBDs have decreased positive functional connectivity between the ventral striatum (VST) and the ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) seeds and the lateral frontal cortex in response to reward relative to non-reward, irrespective of its sociality. In addition, they showed decreased positive connectivity between the vmPFC seed and the amygdala in response to non-reward relative to reward. Conclusion: These data indicate compromised reinforcement processing of both non-social rewards and social non-rewards in children/adolescents with DBDs within core regions for instrumental learning and reinforcement-based decision-making (caudate and PCC). In addition, children/adolescents with DBDs show dysfunctional interactions between the VST, vmPFC, and lateral frontal cortex in response to rewarded instrumental actions potentially reflecting disruptions in attention to rewarded stimuli.
Krishna, B. Murali;Reddy, V. Guru Prathap;Tadepalli, T.;Kumar, P. Rathish;Lahir, Yerra
Computers and Concrete
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v.24
no.6
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pp.561-570
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2019
Understanding the realistic behavior of concrete up to failure under different loading conditions within the framework of damage mechanics and plasticity would lead to an enhanced design of concrete structures. In the present investigation, QR (Quick Response) code based random speckle pattern is used as a non-contact sensor, which is an innovative approach in the field of digital image correlation (DIC). A four-point bending test was performed on RC beams of size 1800 mm × 150 mm × 200 mm. Image processing was done using an open source Ncorr algorithm for the results obtained using random speckle pattern and QR code based random speckle pattern. Load-deflection curves of RC beams were plotted for the results obtained using both contact and non-contact (DIC) sensors, and further, Moment (M)-Curvature (κ) relationship of RC beams was developed. The loading curves obtained were used as input data for material model parameters in finite element analysis. In finite element method (FEM) based software, concrete damage plasticity (CDP) constitutive model is used to predict the realistic nonlinear quasi-static flexural behavior of RC beams for monotonic loading condition. The results obtained using QR code based DIC are observed to be on par with conventional results and FEM results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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