The insertion of steel braces has become a common technique to limit the deformability of steel framed buildings subjected to wind loads. However, when this technique is inadequate to keep floor accelerations within acceptable levels of human comfort, dampers placed in series with the steel braces can be adopted. To check the effectiveness of braces equipped with viscoelastic (VEDs) or friction dampers (FRDs), a numerical investigation is carried out focusing attention on a three-bay fifteen-storey steel framed building with K-braces. More precisely, three alternative structural solutions are examined for the purpose of controlling wind-induced vibrations: the insertion of additional diagonal braces; the insertion of additional diagonal braces equipped with dampers; the insertion of both additional diagonal braces and dampers supported by the existing K-braces. Additional braces and dampers are designed according to a simplified procedure based on a proportional stiffness criterion. A dynamic analysis is carried out in the time domain using a step-by-step initial-stress-like iterative procedure. Along-wind loads are considered at each storey assuming the time histories of the wind velocity, for a return period $T_r=5$ years, according to an equivalent wind spectrum technique. The behaviour of the structural members, except dampers, is assumed linear elastic. A VED and an FRD are idealized by a six-element generalized model and a bilinear (rigid-plastic) model, respectively. The results show that the structure with damped additional braces can be considered, among those examined, the most effective to control vibrations due to wind, particularly the floor accelerations. Moreover, once the stiffness of the additional braces is selected, the VEDs are slightly more efficient than the FRDs, because they, unlike the FRDs, dissipate energy also for small amplitude vibrations.
We are living in the 21st century, a new era of high-technology. Due to movements in population towards certain preferred areas, caused by material and technological advancement, growth has occurredn beyond the metropolis, leading to the development of the so-calleda "megalopolis." This development has changed the culture of housing, notably the characteristics of high-rise buildings, and underground facilities (such as subways and shopping centers), and has generally enlarged the scale of the facilities. Due to the increase in the number of single-family households, - notably ones including only the nuclear family, there has been a growing overpopulation problem, with apartments and urban housing developments expanding at rates beyond institutional safety regulations. In this study, we analyze the phenomenon of fire spreading in apartment buildings through actual apartment fire case studies, including that of the MunjonPonpuri apartment building. It was found that the speed at which the fire spreads is lower in apartments without than in those with an extended balcony. Based on the findings from case studies and the test results, we propose a series of safety countermeasures and responses for apartment fires.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.22
no.5
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pp.101-109
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2018
Modular structural systems have been used increasingly for low- and mid-rise structures such as school and apartment buildings. Studies have recently been conducted on the application of the modular structural system to high-rise buildings. To provide sufficient resistances and economical construction for the high-rise modular structural system, a composite unit modular structure was proposed. In this study, the strength of the non-symmetric composite column for the proposed composite unit modular structure was investigated through a series of tests. The experimental study focused on the effect of the slenderness of the column, eccentricity, and through bars on the strength of such a column. Design equations for the non-symmetric column for a modular unit structure were also proposed. From the results, it was found that the proposed design equations provide reasonable strength prediction of the non-symmetric composite column for the modular unit structure.
Today, there is a growing need of environment-friendly buildings, so-called 'green', facilities, and energy saving buildings to decrease environmental pollutants released into cities by construction activities. Green-Building Information Modeling (Green-BIM) is a purpose-built solution which supports to forecast energy consumption of 3-D model of a building by augmenting its primary 3-D measurements (width, height and depth) with many more dimensions (e.g. time, costs, social impacts and environmental consequences) throughout a series of sequential phases in the lifecycle of a building. The current study was carried out in order to integrate vegetation systems (particularly green roof and green wall systems) and investigate thermal performance of the new Sainsbury's building which will be built on Melton road, Leicester, United Kingdom. Within this scope, a 3-D building model of the news Sainsbury's building was first developed in $Autodesk^{(R)}$$Revit^{(R)}$ and this model was then simulated in $Autodesk^{(R)}$$Ecotect^{(R)}$once weather data of the construction site was obtained from $Autodesk^{(R)}$ Green Building $Studio^{(R)}$. This study primarily analyzed data from (1) solar radiation, (2) heat gains and losses, and (3) heating and cooling loads simulation to evaluate thermal performance of the building integrated with vegetation system or conventionally available envelops. The results showed that building integrated vegetation system can potentially reduce internal solar gains on the building rooftops by creating a 'bioshade'. Heat gains and losses through roofs and walls were markedly diminished by offering greater insulation on the building. Annual energy loads for heating and cooling were significantly reduced by vegetation more significantly through the green roof system in comparison to green wall system.
With the development of machine learning and deep learning technologies, there has been increasing interest and attempt to apply these technologies to the detection of urban changes. However, the traditional methods of detecting changes and constructing spatial information are still often performed manually by humans, which is costly and time-consuming. Besides, a large number of people are needed to efficiently detect changes in buildings in urban areas. Therefore, in this study, a methodology that can detect changes by classifying road, building, and vegetation objects that are highly utilized in the geospatial information field was proposed by applying deep learning technology to point clouds. As a result of the experiment, roads, buildings, and vegetation were classified with an accuracy of 92% or more, and attributes information of the objects could be automatically constructed through this. In addition, if time-series data is constructed, it is thought that changes can be detected and attributes of existing digital maps can be inspected through the proposed methodology.
Skewness and kurtosis are important higher-order statistics for simulating non-Gaussian wind pressure series on low-rise buildings, but their predictions are less studied in comparison with those of the low order statistics as mean and rms. The distribution gradients of skewness and kurtosis on roofs are evidently higher than those of mean and rms, which increases their prediction difficulty. The conventional artificial neural networks (ANNs) used for predicting mean and rms show unsatisfactory accuracy in predicting skewness and kurtosis owing to the limited capacity of shallow learning of ANNs. In this work, the deep neural networks (DNNs) model with the ability of deep learning is introduced to predict the skewness and kurtosis on a low-rise building. For obtaining the optimal generalization of the DNNs model, the hyper parameters are automatically determined by Bayesian Optimization (BO). Moreover, for providing a benchmark for future studies on predicting higher order statistics, the data sets for training and testing the DNNs model are extracted from the internationally open NIST-UWO database, and the prediction errors of all taps are comprehensively quantified by various error metrices. The results show that the prediction accuracy in this study is apparently better than that in the literature, since the correlation coefficient between the predicted and experimental results is 0.99 and 0.75 in this paper and the literature respectively. In the untrained cornering wind direction, the distributions of skewness and kurtosis are well captured by DNNs on the whole building including the roof corner with strong non-normality, and the correlation coefficients between the predicted and experimental results are 0.99 and 0.95 for skewness and kurtosis respectively.
Seo, Ji-min;Kim, Jung-jip;Gwon, Eun-hye;Jung, Heokyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.533-535
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2021
The differences between this study and previous studies are as follows. First, by building a cloud-based system using IoT technology, the system was built to monitor the status of buildings in real time from anywhere with an internet connection. Second, a model for predicting the future was developed using artificial intelligence (LSTM) and statistical (ARIMA) methods for the measured time series sensor data, and the effectiveness of the proposed prediction model was experimentally verified using a scaled-down building model. Third, a method to analyze the condition of a building more three-dimensionally by visualizing the structural deformation of a building by convergence of multiple sensor data was proposed, and the effectiveness of the proposed method was demonstrated through the case of an actual earthquake-damaged building.
In this paper, We implement a power-saving and efficient measures in buildings using the smart-meter. In order to save electric power energy, We propose an improved automatic power-factor controller(APFC) and demand control measures. This is achieved by controlling directly circuit breakers and the capacitor bank feeders in real time via a two-way smart-meter's ICT skills. Improved APFC is minimizing installation costs by series-parallel connecting heterologous capacitors to form a more diverse capacitor banking and controlling using the smart-meter. In order to suppress the demand power, We have designed a smart-meter with communication functions using Atmel's AVR465 and tested an operated lodging building for 24-hours. As a result, We made sure to always retained more than 95% power factor and did not occur over compensation.
Zhou, Tie G.;Wei, Shuai S.;Zhao, Xiang;Ma, Le W.;Yuan, Yi M.;Luo, Zheng
Steel and Composite Structures
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v.32
no.6
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pp.807-819
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2019
In recent earthquakes, the failure of ceiling systems has been one of the most widely reported damage and the major cause of functionality interruption in some buildings. In an effort to mitigate this damage, some scholars have studied a series of ceiling systems including plaster ceilings and mineral wool ceilings. But few studies have involved the backdrop metal ceiling used in some important constructions with higher rigidity and frequency such as the main control area of nuclear power plants. Therefore, in order to evaluate its seismic performance, a full-scale backdrop metal ceiling system, including steel runners and metal panels, was designed, fabricated and installed in a steel frame in this study. And the backdrop metal ceiling system with two perimeter attachments variants was tested: (i) the ends of the runners were connected with the angle steel to form an effective lateral constraint around the backdrop metal ceiling, (ii) the perimeter attachments of the main runner were retained, but the perimeter attachments of the cross runner were removed. In the experiments, different damage of the backdrop metal ceiling system was observed in detail under various earthquakes. Results showed that the backdrop metal ceiling had good integrity and excellent seismic performance. And the perimeter attachments of the cross runner had an adverse effect on the seismic performance of the backdrop metal ceiling under earthquakes. Meanwhile, a series of seismic construction measures and several suggestions that need to be paid attention were proposed in the text so that the backdrop metal ceiling can be better applied in the main control area of nuclear power plants and other important engineering projects.
Due to shortage of land and architectural aesthetics, sometimes the buildings are constructed as unconventional in plan. The wind force acts differently according to the plan shape of the building. So, it is of utter importance to study wind force or, more specifically wind pressure on an unconventional plan shaped tall building. To address this issue, this paper demonstrates a comprehensive study on mean pressure coefficient of 'E' plan shaped tall building. This study has been carried out experimentally and numerically by wind tunnel test and computational fluid dynamics (CFD) simulation respectively. Mean wind pressures on all the faces of the building are predicted using wind tunnel test and CFD simulation varying wind incidence angles from $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$ at an interval of $30^{\circ}$. The accuracy of the numerically predicted results are measured by comparing results predicted by CFD with experimental results and it seems to have a good agreement with wind tunnel results. Besides wind pressures, wind flow patterns are also obtained by CFD for all the wind incidence angles. These flow patterns predict the behavior of pressure variation on the different faces of the building. For better comparison of the results, pressure contours on all the faces are also predicted by both the methods. Finally, polynomial expressions as the sine and cosine function of wind angle are proposed for obtaining mean wind pressure coefficient on all the faces using Fourier series expansion. The accuracy of the fitted expansions are measured by sum square error, $R^2$ value and root mean square error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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