Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.35
no.3
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pp.149-158
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2022
As a bridge ages, its mechanical properties and structural performance deteriorate, degrading its seismic performance during a strong earthquake. In this study, the aging of piers and bridge bearings was quantified in several stages and reflected in the analysis model, enabling the evaluation of the member-level seismic fragility of these bearings. Moreover, by assuming that the failure mechanism of a bridge system is a series system, a method for evaluating the system-level seismic fragility based on the member-level seismic fragility analysis result is formulated and proposed. For piers with rubber and lead-rubber bearings (members vulnerable to aging effects), five quantitative degrees of aging (0, 5, 10, 25, and 40%) are assumed to evaluate the member-level seismic fragility. Then, based on the result, the system-level seismic fragility evaluation was implemented. The pier rather than the bridge bearing is observed to have a dominant effect on the system-level seismic fragility. This means that the seismic fragility of more vulnerable structural members has a dominant influence on the seismic fragility of the entire bridge system.
Fragility curves are useful tools to estimate the damage probability of buildings owing to seismic actions. The purpose of this study is to investigate seismic vulnerability of reinforced concrete (RC) buildings, according to the 2007 and 2018 Turkish Seismic Codes, using fragility curves. For the numerical analyses, typical five- and seven-storey RC buildings were selected and incremental dynamic analyses (IDA) were performed. To complete the IDAs, eleven earthquake acceleration records multiplied by various scaling factors from 0.2g to 0.8g were used. To predict nonlinearity, a distributed hinge model that involves material and geometric nonlinearity of the structural members was used. Damages to confined concrete and reinforcement bar of structural members were obtained by considering the unit deformation demands of the 2007 Turkish Seismic Code (TSC-2007) and the 2018 Turkey Building Earthquake Code (TBEC-2018). Vulnerability evaluation of these buildings was performed using fragility curves based on the results of incremental dynamic analyses. Fragility curves were generated in terms of damage levels occurring in confined concrete and reinforcement bar of structural members with a lognormal distribution assumption. The fragility curves show that the probability of damage occurring is more according to TBEC-2018 than according to TSC-2007 for selected buildings.
In this study, the periodic seismic performance evaluation scheme is proposed using a structural health monitoring system in terms of seismic fragility. An instrumented highway bridge is used to demonstrate the evaluation procedure involving (1) measuring ambient vibration of a bridge under general vehicle loadings, (2) identifying modal parameters from the measured acceleration data by applying output-only modal identification method, (3) updating a preliminary finite element model (obtained from structural design drawings) with the identified modal parameters using real-coded genetic algorithm, (4) analyzing nonlinear response time histories of the structure under earthquake excitations, and finally (5) developing fragility curves represented by a log-normal distribution function using maximum likelihood estimation. It is found that the seismic fragility of a highway bridge can be updated using extracted modal parameters and can also be monitored further by utilizing the instrumented structural health monitoring system.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.1
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pp.57-65
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2024
In a fire-resistant structure, uncertainties arise in factors such as ventilation, material elasticity modulus, yield strength, coefficient of thermal expansion, external forces, and fire location. The ventilation uncertainty affects thefactor contributes to uncertainties in fire temperature, subsequently impacting the structural temperature. These temperatures, combined with material properties, give rise to uncertain structural responses. Given the nonlinear behavior of structures under fire conditions, calculating fire fragility traditionally involves time-consuming Monte Carlo simulations. To address this, recent studies have explored leveraging machine learning algorithms to predict fire fragility, aiming to enhance efficiency while maintaining accuracy. This study focuses on predicting the fire fragility of a steel moment frame building, accounting for uncertainties in fire size, location, and structural material properties. The fragility curve, derived from nonlinear structural behavior under fire, follows a log-normal distribution. The results demonstrate that the proposed method accurately and efficiently predicts fire fragility, showcasing its effectiveness in streamlining the analysis process.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.9
no.3
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pp.207-214
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2006
In this paper, the stability of SA(Spectral Acceleration) fragility curves is studied for the two sets of elastic modulus of concrete. In doing that, general purpose structural analysis program and generally used probability density function are used. The results of structural analysis are represented by Bernoulli distribution which says damage or no damage. By the use of Maximum Likelihood Method, two parameters of lognormal distribution - median and standard deviation - are found. With them, the fragility curves are constructed.
There are continuous efforts to mitigate structural losses from earthquakes and manage risk through seismic risk assessment; seismic fragility curves are widely accepted as an essential tool of such efforts. Seismic fragility curves can be classified into four groups based on how they are derived: empirical, judgmental, analytical, and hybrid. Analytical fragility curves are the most widely used and can be further categorized into two subgroups, depending on whether an analytical function or simulation method is used. Although both methods have shown decent performances for many seismic fragility problems, they often oversimplify the given problems in reliability or structural analyses owing to their built-in assumptions. In this paper, a new method is proposed for the development of seismic fragility curves. Integration with sophisticated software packages for reliability analysis (FERUM) and structural analysis (ZEUS-NL) allows the new method to obtain more accurate seismic fragility curves for less computational cost. Because the proposed method performs reliability analysis using the first-order reliability method, it provides component probabilities as well as useful byproducts and allows further fragility analysis at the system level. The new method was applied to a numerical example of a 2D frame structure, and the results were compared with those by Monte Carlo simulation. The method was found to generate seismic fragility curves more accurately and efficiently. Also, the effect of system reliability analysis on the development of seismic fragility curves was investigated using the given numerical example and its necessity was discussed.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.27
no.6
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pp.283-291
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2023
Unlike other facilities, maintaining processes is essential in industrial facilities. Pipe racks, which support pipes of various diameters, are important structures used in industrial facilities. Since the transport process of pipes directly affects the operation of industrial facilities, a fragility curve should be derived based on considering not only the pipe racks' structural safety but also the pipes' transport process. There are several studies where the fragility curves have been determined based on the structural behavior of pipe racks. However, few studies consider the damage criteria of pipes to ensure the transportation process, such as local buckling and tensile failure with surface defects. In this study, an analysis model of a typical straight pipe rack used in domestic industrial facilities is constructed, and incremental dynamic analysis using nonlinear response history analysis is performed to estimate the parameters of the fragility curve by the maximum likelihood estimation. In addition, the pipe rack's structural behavior and the pipe's damage criteria are considered the limit state for the fragility curve. The limit states considered in this paper to evaluate fragility curves are more reasonable to ensure the transportation process of the pipe systems.
Park, Sangki;Park, Ki-Tae;Kim, Jaehwan;Jung, Kyu-San;Seo, Dong-Woo
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.28
no.5
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pp.285-294
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2024
Seismic fragility curves present the conditional probability of damage to target structures due to external seismic load and are widely used in various ways. When constructing such a seismic fragility curve, it is essential to consider various types and numbers of ground motions. In general, the earthquake occurrence characteristics of an area where the target structure of the seismic fragility curve exists are analyzed, and based on this, appropriate ground motions are selected to derive the seismic fragility curve. If the number of selected ground motions is large, the diversity of ground motions is considered, but a large amount of computational time is required. Conversely, if the number of ground motions is too small, the diversity of ground motions cannot be considered, which may distort the seismic fragility curve. Therefore, this study analyzed the relationship between the number of ground motions considered when deriving the seismic fragility curve and the parameters of the seismic fragility curve. Using two example structures, numerical analysis was performed by selecting a random number of ground motions from a total of two hundred, and a seismic fragility curve was derived based on the results. Analysis of the relationship of the parameter of the seismic fragility curve and the number of selected ground motions was performed. As the number of ground motions considered increases, uncertainty in ground motion selection decreases, and when deriving seismic fragility curves considering the same number of ground motions, uncertainty increases relatively as the degree of freedom of the target structure increases. However, considering a relatively large number of ground motions, uncertainty appeared insignificant regardless of increased degrees of freedom. Finally, it is possible that the increase in the number of ground motions could lower the epistemic uncertainty and thus improve the reliability of the results.
This paper presents a simple methodology that integrates an improved storey shear modelling, Incremental Dynamic Analysis and Monte Carlo Simulation in order to carryout vulnerability analysis towards development of fragility curves for Unreinforced Brick Masonry buildings. The methodology is demonstrated by developing fragility curves of a single storey Unreinforced Brick Masonry building for which results of experiment under lateral load is available in the literature. In the study presented, both uncertainties in mechanical properties of masonry and uncertainties in the characteristics of earthquake ground motion are included. The research significance of the methodology proposed is that, it accommodates a new method of damage grade classification which is based on 'structural performance characteristics' instead of 'fixed limiting values'. The usefulness of such definition is discussed as against the existing practice.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.6
no.1
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pp.255-262
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2002
This paper presents a statistical analysis of empirical fragility curves for bridge. The empirical fragility curves are developed utilizing bridge damage data obtained from the 1995 Hyogoken Nanbu(Kobe) earthquake. Two-parameter lognormal distribution functions are used to represent the fragility curves with the parameters estimated by the maximum likelihood method. This paper also presents methods of testing the goodness of fit of the fragility curves and estimating the confidence intervals of the two parameters(median and log-standard deviation) of the distribution. An analytical interpretation of randomness and uncertainty associated with the median is provided.
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