To increase the stiffness and strength of a reinforced concrete shear wall, steel plates are bolted to the sides of the wall. The general behavior of a composite concrete-steel shear wall is dependent on the buckling of the steel plates that should be prevented. In this paper, the unilateral buckling of steel plates of a composite shear wall is studied using the Rayleigh-Ritz method. To model the unilateral buckling of steel plate, the restraining concrete wall is described as an elastic foundation with high stiffness in compression and zero stiffness in tension. To consider the effect of bolt connections on the plate's buckling, a constrained optimization problem is solved by using Lagrange multipliers method. This process is used to obtain the critical elastic local buckling coefficients of unilaterally-restrained steel plates with various numbers of bolts, subjected to pure compression, bending and shear loading, and the interaction between them. Using these results, the spacing between shear bolts in composite steel plate shear walls is estimated and compared with the results of the AISC seismic provisions (2016). The results show that the AISC seismic provisions(2016) are overly conservative in obtaining the spacing between shear bolts.
The cost of underground work is a dominant factor to determine the total construction fee. It is generally 2 ${\~}$ 2.5 times higher than that of above ground for building with the same height. 'A new precast prestressed framing plan for underground parking building' was suggested with the beam of the least depth - U-type beams. The depth of regular rectangular reinforced concrete beam which is currently used in the underground parking of apartments could be reduced up to 12 ${\~}$ 34cm/story due to the development of a U-beams from the optimum process. Two full scale prototype U-beams were tested in this study. It was found that the Wide U-beams in the test showed higher strength than calculated nominal and design, however need to provide temporary supports to meet the flexural moment of construction load at the simply supported state before the lopping concrete hardens.
Fresh and hardened behaviors of a new hybrid fiber (steel fiber, polyvinyl alcohol fiber and calcium carbonate whisker) reinforced cementitious composites (HyFRCC) with admixtures (fly ash, silica fume and water reducer) have been studied. Within the limitations of the equipment and testing program, it is illustrated that the rheological properties of the new HyFRCC conform to the modified Bingham model. The relations between flow spread and yield stress as well as flow rate and plastic viscosity both conform well with negative exponent correlation, justifying that slump flow and flow rate test can be applied to replace the other two as simple rheology measurement and control method in jobsite. In addition, for the new HyFRCC with fly ash and water reducer, the mathematical model between the rheological and mechanical properties conform well with the quadratic function, and these quadratic function curves are always concave upward. Based on mathematical analysis, an optimal range of rheology/ flowability can be identified to achieve ideal mechanical properties. In addition, this optimization method can be extended to PVA fiber reinforced cement-based composites.
Park, Chang-Hyun;Ahn, Hee-Jae;Choi, Dong-Hoon;Jung, Cheul-Kyu
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.5
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pp.501-507
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2010
Structural optimization is performed to minimize the weight of a RC building structure, which has eight floors above ground and three underground, under gravity, wind, and seismic loads. Design optimization problem is formulated to find the values of the design variables that minimize the volume while satisfying various design and side constraints. To solved the optimization problem posed, several design techniques equipped in PIAnO, a commercial PIDO tool, are used. DOE is used to generate training points and structural analysis is performed using MIADS Gen, a general-purpose structural analysis CAE tool. Then, meta-models are generated from structural analysis results and accuracies of meta-models are evaluated. Next, design optimization is performed by using the verified meta-models and optimization technique equipped in PIAnO. Finally, we obtained optimal results, which could demonstrate the effectiveness of our design method.
Bonding carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) laminates have been extensively employed in the restoration of steel constructions. In addition to the mechanical properties of the CFRP, the bond strength (PU) between the CFRP and steel is often important in the eventual strengthened performance. Nonetheless, the bond behavior of the CFRP-steel (CS) interface is exceedingly complicated, with multiple failure causes, giving the PU challenging to forecast, and the CFRP-enhanced steel structure is unsteady. In just this case, appropriate methods were established by hybridized Random Forests (RF) and support vector regression (SVR) approaches on assembled CS single-shear experiment data to foresee the PU of CS, in which a recently established optimization algorithm named Aquila optimizer (AO) was used to tune the RF and SVR hyperparameters. In summary, the practical novelty of the article lies in its development of a reliable and efficient method for predicting bond strength at the CS interface, which has significant implications for structural rehabilitation, design optimization, risk mitigation, cost savings, and decision support in engineering practice. Moreover, the Fourier Amplitude Sensitivity Test was performed to depict each parameter's impact on the target. The order of parameter importance was tc> Lc > EA > tA > Ec > bc > fc > fA from largest to smallest by 0.9345 > 0.8562 > 0.79354 > 0.7289 > 0.6531 > 0.5718 > 0.4307 > 0.3657. In three training, testing, and all data phases, the superiority of AO - RF with respect to AO - SVR and MARS was obvious. In the training stage, the values of R2 and VAF were slightly similar with a tiny superiority of AO - RF compared to AO - SVR with R2 equal to 0.9977 and VAF equal to 99.772, but large differences with results of MARS.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.3
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pp.319-328
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2011
This paper introduces the construction of Strut-Tie model based on the Evolutionary Structural Optimization(ESO) method. Differently from conventional ESO method which uses plane stress elements, the introduced approach adopts the use of truss elements with the fact that the optimum topology of structures by ESO method is open a truss-like structure. Several examples are provided to demonstrate the capability of the proposed method in finding the best Strut-Tie models. In advance, it is shown that the introduced method is supported through the correlation studies between two-dimensional plane stress analysis and Strut-Tie models, and can be used effectively in practice, especially in shear design of complex reinforced concrete members where no previous experience is available.
An overhead travelling crane structure of two doubly symmetric welded box beams is designed for minimum cost. The rails are placed over the inner webs of box beams. The following design constraints are considered: local buckling of web and flange plates, fatigue of the butt K weld under rail and fatigue of fillet welds joining the transverse diaphragms to the box beams, fatigue of CFRP (carbon fibre reinforced plastic) laminate, deflection constraint. For the formulation of constraints the relatively new standard for cranes EN 13001-3-1 (2010) is used. To fulfill the deflection constraint CFRP strengthening should be used. The application of CFRP materials in strengthening of steel and concrete structures are widely used in civil engineering applications due to their unique advantages. In our study, we wanted to show how the mechanical properties of traditional materials can be improved by the application of composite materials and how advanced materials and new production technologies can be applied. In the optimization the following cost parts are considered: material, assembly and welding of the steel structure, material and fabrication cost of CFRP strengthening. The optimization is performed by systematic search using a MathCAD program.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.4
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pp.217-224
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2020
In this study, a framework for optimizing the opening in an outrigger wall is proposed. To solve a constrained bounded optimization problem, an in-house finite element program and SQP algorithm in Python SciPy library are utilized. The openings of the outrigger wall are located according to the strut-tie behavior of the outrigger wall deep beam. A linear interpolation method is used to obtain differentiable continuous functions required for optimization, whereas a database is used for the efficiency of the optimization program. By comparing the result of the two-variable optimization through the moving path of the search algorithm, it is confirmed that the algorithm efficiently determines the optimized result. When the size of each opening is set to individual variables rather than the same width of all openings, the value of the objective function is minimized to obtain better optimization results. It was confirmed that the optimization time can be effectively reduced when using the database in the optimization process.
Kim, Hyun-Su;Kim, Yukyung;Lee, So Yeon;Jang, Jun Su
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.24
no.2
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pp.83-90
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2024
Machine learning is widely applied to various engineering fields. In structural engineering area, machine learning is generally used to predict structural responses of building structures. The aging deterioration of reinforced concrete structure affects its structural behavior. Therefore, the aging deterioration of R.C. structure should be consider to exactly predict seismic responses of the structure. In this study, the machine learning based seismic response prediction model was developed. To this end, four machine learning algorithms were employed and prediction performance of each algorithm was compared. A 3-story coupled shear wall structure was selected as an example structure for numerical simulation. Artificial ground motions were generated based on domestic site characteristics. Elastic modulus, damping ratio and density were changed to considering concrete degradation due to chloride penetration and carbonation, etc. Various intensity measures were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks and extreme gradient boosting algorithms present good prediction performance.
Park, Chang-Hyun;Ahn, Hee-Jae;Choi, Dong-Hoon;Jung, Cheul-Kyu
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.2
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pp.223-233
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2011
A design optimization problem was formulated to minimize the volume of an RC building structure while satisfying design constraints on structural displacements under vertical, wind and seismic loads. We employed metamodel-based design optimization using design of experiments, metamodeling and optimization algorithm to circumvent the difficulty of the automation of structural analysis procedure. Especially, we proposed a design approach of repetitive design optimizations by stages with changing the side constraint values on design variables and limit values on design constraints until a satisfactory design result was obtained. Using the proposed design approach, the volume of the RC building structure has been reduced by 53.3 % compared to the initial one while satisfying all the design constraints. This design result clearly shows the validity of the proposed design approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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