Utilization of fiber beam-column element has gained considerable attention in recent years due mainly to its ability to model distributed plasticity over the length of the element through a number of integration points. However, the relatively high sensitivity of the method to modeling parameters as well as material behavior models can pose a significant challenge. Residual drift is one of the seismic demands which is highly sensitive to modeling parameters and material behavior models. Permanent deformations play a prominent role in the post-earthquake evaluation of serviceability of bridges affected by a near-fault ground shaking. In this research, the influence of distributed plasticity modeling parameters using both force-based and displacement-based fiber elements in the prediction of internal forces obtained from the nonlinear static analysis is studied. Having chosen suitable type and size of elements and number of integration points, the authors take the next step by investigating the influence of material behavioral model employed for the prediction of permanent deformations in the nonlinear dynamic analysis. The result shows that the choice of element type and size, number of integration points, modification of cyclic concrete behavior model and reloading strain of concrete significantly influence the fidelity of fiber element method for the prediction of permanent deformations.
This paper presents an analytical procedure for the analysis of high strength steel fiber reinforced concrete members considering the cracking effect in the serviceability loading range. Modifications to a previously proposed formula for the effective moment of inertia are presented. Shear deformation effect is also taken into account in the analysis, and the variation of shear stiffness in the cracked regions of members has been considered by reduced shear stiffness model. The effect of steel fibers on the behavior of reinforced concrete members have been investigated by the developed computer program based on the aforementioned procedure. The inclusion of steel fibers into high strength concrete beams and columns enhances the effective moment of inertia and consequently reduces the deflection reinforced concrete members. The contribution of the shear deformation to the total vertical deflection of the beams is found to be lower for beams with fibers than that of beams with no fibers. Verification of the proposed procedure has been confirmed from series of reinforced concrete beam and column tests available in the literature. The analytical procedure can provide an accurate and efficient prediction of deflections of high strength steel fiber reinforced concrete members due to cracking under service loads. This procedure also forms the basis for the three dimensional analysis of frames with steel fiber reinforced concrete members.
A reliable and accurate method has been developed to predict the flexural deformation response of structural concrete members subject to service load. The method that has been developed relates the extent of concrete cracking, measured as a function of the magnitude of applied moment in a member, to the reduction in the effective moment of inertia of cracked reinforced concrete members under service load conditions. The ratio of the area of the moment diagram where the moment exceeds the cracking moment, to the total area of the moment diagram for any loading, provides the basis for the calculation of the effective moment of inertia. This ratio also represents mathematically a probability of crack occurrence. Verification of this method for the determination of the effective moment of inertia has been achieved from an experimental test program, and has included beam tests with different loading configurations, and shear wall tests subjected to a range of vertical and lateral load levels. Further verification of this method has been made with reference to the experimental investigation of other recently published work.
Maximum deflection in a beam is a serviceability design criterion and occurs generally at or close to the mid-span. This paper presents a methodology using neural networks for rapid prediction of mid-span deflections in reinforced concrete beams subjected to service load. The closed form expressions are further obtained from the trained neural networks. The closed form expressions take into account cracking in concrete at in-span and at near the interior supports and tension stiffening effect. The expressions predict the inelastic deflections (incorporating the concrete cracking) from the elastic moments and the elastic deflections (neglecting the concrete cracking). Five separate neural networks are trained since these have been postulated to represent all beams having any number of spans. The training, validating, and testing data sets for the neural networks are generated using an analytical-numerical procedure of analysis. The proposed expressions have been verified by comparison with the experimental results reported elsewhere and also by comparison with the finite element method (FEM). The proposed expressions, at minimal input data and minimal computation effort, yield results that are close to FEM results. The expressions can be used in every day design since the errors are found to be small.
High-rise buildings move during construction due to time-dependent material properties of concrete (creep and shrinkage), construction sequences, and structural shapes. The building movements, including vertical and horizontal displacements, result from the sum of axial and lateral deformation of vertical members at each level. In addition to the vertical shortenings, the lateral movement induced by differential shortening can have adverse effects on the construction tolerance and serviceability of non-structural elements such as elevators and curtain walls. In this study a construction stage analysis method is developed to predict lateral movement induced by shortening, including the effect of creep and shrinkage. The algorithm of construction stage analysis is combined with the FE analysis program. It is then applied to predict lateral movement of a 58-story reinforced concrete building that was constructed in Kuala Lumpur, Malaysia. Gravity induced lateral movement of this building is predicted by the construction stage analysis. A field three-dimensional laser scanning survey is carried out to verify the prediction results, and satisfactory agreement is obtained.
The performance of precast concrete structures is greatly influenced by the behaviour of beam-to-column connections. A single connection may be required to transfer several loads simultaneously so each one of those loads must be considered in the design. A good connection combines practicality and economy, which requires an understanding of several factors; including strength, serviceability, erection and economics. This research work focuses on the performance aspect of a specific type of beam-to-column connection using partly hidden corbel in precast concrete structures. In this study, the results of experimental assessment of the proposed beam-to-column connection in precast concrete frames was used. The purpose of this research is to develop and apply the Extreme Learning Machine (ELM) for moment-rotation prediction of precast beam-to-column connections. The ELM results are compared with genetic programming (GP) and artificial neural network (ANN). The reliability of the computational models was accessed based on simulation results and using several statistical indicators.
A precise prediction of the ultimate bond strength between rebar and surrounding concrete plays a major role in structural design, as it effects the load-carrying capacity and serviceability of a member significantly. In the present study, Gaussian models are employed for modelling bond strength of ribbed steel bars embedded in concrete. Gaussian models offer a non-parametric method based on Bayesian framework which is powerful, versatile, robust and accurate. Five different Gaussian models are explored in this paper-Gaussian Process (GP), Variational Heteroscedastic Gaussian Process (VHGP), Warped Gaussian Process (WGP), Sparse Spectrum Gaussian Process (SSGP), and Twin Gaussian Process (TGP). The effectiveness of the models is also evaluated in comparison to the numerous design formulae provided by the codes. The predictions from the Gaussian models are found to be closer to the experiments than those predicted using the design equations provided in various codes. The sensitivity of the models to various parameters, input feature space and sampling is also presented. It is found that GP, VHGP and SSGP are effective in prediction of the bond strength. For large data set, GP, VHGP, WGP and TGP can be computationally expensive. In such cases, SSGP can be utilized.
Im, Ji Hoon;Park, Jin Young;Hong, Won Kee;Kim, Hee Cheul
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.14
no.4
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pp.549-556
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2002
The natural frequency of a system is commonly used in evaluating the serviceability condition of a floor. However. the current equations recommended in many building codes do not consider the various material types of a slab system; thus. different results are observed. Likewise. the transformation of a slab section required to predict the natural frequency of a composite deck plate is complicated. due to the varying shapes of the deck plates. Therefore. a new and simplified method of transforming a composite slab into an equivalent concrete slab is proposed. he modified vibration prediction equation was proposed based on the current vibration prediction equation recommended by LRFD. Compared to other equations. it is the closest to those obtained from experiments. The modified equation provides about 14.3% more accurate results than that recommended by LRFD. Likewise. the applicability of the proposed equation to other types of composite deck plate floor system was validated.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.16
no.4
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pp.297-303
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2016
Shrinkage Reducing Agent(SRA) was developed in order to control drying shrinkage cracks in concrete, and the use of SRA is increasing since it can control drying shrinkage cracks and improve the quality of concrete structures. Although there are many types of prediction equations of drying shrinkage strain, there is no prediction method which can consider the effect of SRA up to the present. Therefore, it is impossible to predict the tensile stress generated by drying shrinkage of SRA concrete, and to investigate the quantitative serviceability limit state of SRA concrete. In this study, the drying shrinkage of SRA concrete was investigated by experiment and analysis in order to suggest the predictability of drying shrinkage of SRA concrete. As a result, AIJ model, ACI model, GL2000 model showed there was a correlation between the predicted values and the experimental values within the error range of ${\pm}10%$. However, CEB-FIP model and B3 model underestimated the experimental values.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2001.05a
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pp.107-112
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2001
The IPC(Incremental Prestressed Concrete) which is gradually introducing the tensile force by tendons has been recently developed for reducing the effective depth of PSC bridges. As well known, concrete experiences long-term deformation such as creep and drying shrinkage, and the prediction of the long-term behavior of concrete bridges is essential for both safety and serviceability aspects. This paper was analysed the long-term behavior of a continuous 2-span IPC girder bridge taking into consideration of creep, drying shrinkage and the time of tensile force introduction. As results, the shrinkage of slab concrete increases the negative moment at interior support, and the The difference of concrete ages between slab and girder increases the camber. The effect of initial tensile force is larger than the effect of secondary tensile force in the tendons.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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