Employing discrete elements for considering bond-slip effects in reinforced concrete structures is very time consuming. In this study, a new modified embedded element method is used to consider the bond-slip phenomenon in structural behavior of reinforced concrete structures. A comprehensive parametric study of RC slabs is performed to determine influence of different variables on structural behavior. The parametric study includes a set of simple models accompanied with complex models such as multi-storey buildings. The procedure includes the decrease in the effective stiffness of steel bar in the layered model. Validation of the proposed model with existing experimental results demonstrates that the model is capable of considering the bond-slip effects in embedded elements. Results demonstrate the significant effect of bond-slip on total behavior of structural members. Concrete characteristic strengths, steel yield stress, bar diameter, concrete coverage and reinforcement ratios are the parameters considered in the parametric study. Results revealed that the overall behavior of slab is significantly affected by bar diameter compared with other parameters. Variation of steel yield stress has insignificant impact in static response of RC slabs; however, its effect in cyclic behavior is important.
Reinforcement corrosion is the main cause of the durability failure of reinforced concrete (RC) structure. In this paper, a three-dimensional (3D) numerical model of macro-cell corrosion is established to reveal the corrosion mechanisms of steel reinforcement in RC structure. Modified Direct Iteration Method (MDIM) is employed to solve the system of partial differential equations for reinforcement corrosion. Through the sensitivity analysis of electrochemical parameters, it is found that the average corrosion current density is more sensitive to the change of cathodic Tafel slope and anodic equilibrium potential, compared with the other electrochemical parameters. Furthermore, both the anode-to-cathode (A/C) ratio and the anodic length have significant influences on the average corrosion current density, especially when A/C ratio is less than 0.5 and anodic length is less than 35 mm. More importantly, it is demonstrated that the corrosion rate of semi-circumferential corrosion is much larger than that of circumferential corrosion for the same A/C ratio value. The simulation results can give a unique insight into understanding the detailed electrochemical corrosion processes of steel reinforcement in RC structure for application in service life prediction of RC structures in actual civil engineer.
To investigate the evolution of deformation texture in dual phase (DP) steels during deep-drawing deformation, deep-drawing experiments were performed. Microtexture measurements were conducted using electron backscattered diffraction (EBSD) to analyze texture evolution. A rate-sensitive polycrystal model was used to predict texture evolution during deep-drawing deformation. In order to evaluate the strain path during deep-drawing deformation, a steady state was assumed in the flange part of a deep-drawn cup. A ratesensitive polycrystal model successfully predicted the texture evolution in DP steels during deep-drawing deformation. The final stable orientations were found to be strongly dependent on the initial location in the blank. Texture analysis revealed that the deep drawability of DP steels decreases as the true strain in the radial direction of the deep-drawn cup increases during deep-drawing deformation.
Composite nature of the masonry structures in general causes complex and non-linear behaviour, especially in intense vibration conditions. The presence of different types and forms of structural elements and different materials is a major problem for the analysis of these type of structures. For this reason, the analysis of the behaviour of masonry structures requires a combination of experimental tests and non-linear mathematical modelling. The famous UNESCO Heritage Old Bridge in Mostar was selected as an example for the analysis of the global behaviour of reinforced stone arch masonry bridges. As part of the experimental research, a model of the Old Bridge was constructed in a scale of 1:9 and tested on a shaking table platform for different levels of seismic excitation. Non-linear mathematical modelling was performed using a combined finite-discrete element method (FDEM), including the effect of connection elements. The paper presents the horizontal displacement of the top of the arch and the failure mechanism of the Old Bridge model for the experimental and the numerical phase, as well as the comparison of the results. This research provided a clearer insight into the global behaviour of stone arch masonry structures reinforced with steel clamps and steel dowels, which is significant for the structures classified as world cultural heritage.
Lee, Kwang Min;Cho, Hyo Nam;Cha, CheolJun;Kim, Seong Hun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1A
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pp.75-89
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2006
This paper presents a practical and realistic Life-Cycle Cost (LCC) optimum design methodology of steel bridges considering time effect of bridge reliability under environmental stressors such as corrosion and heavy truck traffics. The LCC functions considered in the LCC optimization consist of initial cost, expected life-cycle maintenance cost and expected life-cycle rehabilitation costs including repair/replacement costs, loss of contents or fatality and injury losses, road user costs, and indirect socio-economic losses. For the assessment of the life-cycle rehabilitation costs, the annual probability of failure which depends upon the prior and updated load and resistance histories should be accounted for. For the purpose, Nowak live load model and a modified corrosion propagation model considering corrosion initiation, corrosion rate, and repainting effect are adopted in this study. The proposed methodology is applied to the LCC optimum design problem of an actual steel box girder bridge with 3 continuous spans (40 m+50 m+40 m=130 m), and various sensitivity analyses of types of steel, local corrosion environments, average daily traffic volume, and discount rates are performed to investigate the effects of various design parameters and conditions on the LCC-effectiveness. From the numerical investigation, it has been observed that local corrosion environments and the number of truck traffics significantly influence the LCC-effective optimum design of steel bridges, and thus realized that these conditions should be considered as crucial parameters for the optimum LCC-effective design.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.4
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pp.401-408
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2015
Conventional model updating methods for the structures have used global structural responses which are modal parameters obtained through vibration measurements. Although models updated by modal parameters estimate global structural responses accurately, they have difficulties to predict local responses for safety assesment of structural members. The safety of structural members in the structures has been evaluated through the stress estimation based on strain measurements. Thus, this study additionally uses measured strain responses of structural members to perform model updating besides modal parameters. In the proposed method, the objective functions are set to the differences of the global and local responses obtained from updated model and measurement and those functions are minimized by NSGA-II, one of the multi-objective optimization techniques. The strain responses predicted from updated model are used for safety assessment of the steel frame structures. The proposed method are verified by numerical and experimental studies through the impact hammer tests for a steel frame specimen.
GLI model was verified to consider the interaction between a ground and a tunnel lining and to rationally reduce the ground load acting on the secondary lining(concrete lining) of a tunnel. In this study, the economy and the construction condition of tunnel concrete linings designed by a conventional frame model at Lot O of OO line were highly enhanced through a field design change using GLI model. For a few safe considerations, not only about 50% saving of reinforcing steel could reduce the material cost but also the wide space between bars could make it easy to pour concrete mix without voids. There was large saving effect of reinforcing steel for poor ground conditions because Terzaghi's load used in the conventional frame model produces too much high loads for those conditions.
This paper studied the applicable case study on the BIM, based on a structural design process for office buildings. The design process and the applicable system are provided from the results of the research project on the system development of a virtual construction. The case study evaluated the work productivity and economic application of the process and the developed system. The study mainly takes steel structures into account. By using the structural analysis model and the basic design documents, it is able to create the basic construction model and the construction structural model. Likewise, the integrated model is built by IFC from the finished construction structural model. It checked the interoperability of the information among the various BIM design tools. The work environment was efficiently improved by establishing the BIM process, and work productivity could be increased with the help of the modeling automation for connections at the construction design stage.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.22
no.6
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pp.130-137
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2018
Many constitutive models for concrete have been developed to predict the nonlinear behavior of concrete members considerably. The constitutive model for reinforcing bar that include the tension stiffening effect due to the bond characteristics between steel bars and concrete is being studied but the bilinear model is generally used. It was found that the buckling of the longitudinal reinforcing bars is controlled the nonlinear behavior of hybrid precast concrete panel, which is being developed for core wall. In this study, the constitutive models that can consider the embedding and buckling effects of reinforcing bar are investigated and a new model combing these constitutive models is proposed. In order to verify the proposed model, the analysis results are compared with experimental results of the concrete wall and hybrid precast concrete panel. The analysis of embedding-effect-only modeling predicted that the deformation increases continually without the decrease in the load carrying capacity. However, the analysis results of proposed model showed good agreement with some experimental results, thus verifying the proposed computational model.
Park, Tae Chang;Kim, Beom Seok;Kim, Tae Young;Jin, Il Bong;Yeo, Yeong Koo
Korean Journal of Metals and Materials
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v.56
no.11
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pp.813-821
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2018
The basic oxygen furnace (BOF) steelmaking process in the steel industry is highly complicated, and subject to variations in raw material composition. During the BOF steelmaking process, it is essential to maintain the carbon content and the endpoint temperature at their set points in the liquid steel. This paper presents intelligent models used to estimate the endpoint temperature in the basic oxygen furnace (BOF) steelmaking process. An artificial neural network (ANN) model and a least-squares support vector machine (LSSVM) model are proposed and their estimation performance compared. The classical partial least-squares (PLS) method was also compared with the others. Results of the estimations using the ANN, LSSVM and PLS models were compared with the operation data, and the root-mean square error (RMSE) for each model was calculated to evaluate estimation performance. The RMSE of the LSSVM model 15.91, which turned out to be the best estimation. RMSE values for the ANN and PLS models were 17.24 and 21.31, respectively, indicating their relative estimation performance. The essential input parameters used in the models can be selected by sensitivity analysis. The RMSE for each model was calculated again after a sequential input selection process was used to remove insignificant input parameters. The RMSE of the LSSVM was then 13.21, which is better than the previous RMSE with all 16 parameters. The results show that LSSVM model using 13 input parameters can be utilized to calculate the required values for oxygen volume and coolant needed to optimally adjust the steel target temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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