This study focuses on a novel procedure for the robustness assessment of reinforced concrete (RC) framed structures under threat-independent damage scenarios. The procedure is derived from coupled dynamic and non-linear static analyses. Two robustness indicators are defined and the method is applied to two RC frame buildings. The first building was designed for gravity load and earthquake resistance in accordance with Eurocode 8. The second was designed according to the tie force (TF) method, one of the design quantitative procedures for enhancing resistance to progressive collapse. In addition, in order to demonstrate the suitability and applicability of the TF method, the structural robustness and resistance to progressive collapse of the two designs is compared.
Aim of this paper is to apply to a steel truss bridge a methodology that takes into account the consequences of extreme loads on structures, focusing on the influence that the loss of primary elements has on the structural load bearing capacity. In this context, the topic of structural robustness, intended as the capacity of a structure to withstand damages without suffering disproportionate response to the triggering causes while maintaining an assigned level of performance, becomes relevant. In the first part of this study, a brief literature review of the topics of structural robustness, collapse resistance and progressive collapse takes place, focusing on steel structures. In the second part, a procedure for the evaluation of the structural response and robustness of skeletal structures under impact loads is presented and tested in simple structures. Following that, an application focuses on a case study bridge, the extensively studied I-35W Minneapolis steel truss bridge. The bridge, which had a structural design particularly sensitive to extreme loads, recently collapsed for a series of other reasons, in part still under investigation. The applied method aims, in addition to the robustness assessment, at increasing the collapse resistance of the structure by testing alternative designs.
During the recent years, resistance mechanisms of reinforced concrete (RC) buildings against progressive collapse are investigated extensively. Although a general agreement is observed about their qualitative behavior in technical literature, there is not such a comprehensive point of view regarding the quantitative methods for predicting collapse resistance of RC members. Therefore, in the present study a simplified theoretical method is developed in order to predict general behavior of RC frames under the column removal scenario. In the introduced method, the robustness of the frame is extracted based on the capacity of the beams. The proposed method expresses ultimate arching and catenary capacities of the beams and also obtains the corresponding vertical displacements. Based on the calculated capacities, the introduced method also provides a quantitative assessment of structural robustness and determines whether or not the collapse occurs. The capability of the method is evaluated using experimental results in the literature. The evaluation study indicates that the proposed theoretical procedure can establish a reliable foundation for progressive collapse assessment of RC frame structures.
In this article, a simple and robust multi-objective assessment method to control design angles and node positions connected among steel outrigger truss members is proposed to approve both structural safety and economical cost. For given outrigger member layouts, the present method utilizes general-purpose prototypes of outrigger members, having resistance to withstand lateral load effects directly applied to tall buildings, which conform to variable connecting node and design space deposition. Outrigger layouts are set into several initial design conditions of height to width of an arbitrary given design space, i.e., variable design space. And then they are assessed in terms of a proposed multi-objective function optimizing both minimal total displacement and material quantity subjected to design impact factor indicating the importance of objectives. To evaluate the proposed multi-objective function, an analysis model uses a modified Maxwell-Mohr method, and an optimization model is defined by a ground structure assuming arbitrary discrete straight members. It provides a new robust assessment model from a local design point of view, as it may produce specific optimal prototypes of outrigger layouts corresponding to arbitrary height and width ratio of design space. Numerical examples verify the validity and robustness of the present assessment method for controlling prototypes of outrigger truss members considering a multi-objective optimization achieving structural safety and material cost.
Zhang, JingZhou;Yam, Michael C.H.;Soltanieh, Ghazaleh;Feng, Ran
Structural Engineering and Mechanics
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제78권4호
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pp.485-496
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2021
So far analytical methods on collapse assessment of three-dimensional (3-D) steel frames have mainly focused on a single-column-removal scenario. However, the collapse of the Federal Building in the US due to car bomb explosion indicated that the loss of multiple columns may occur in the real structures, wherein the structures are more vulnerable to collapse. Meanwhile, the General Services Administration (GSA) in the US suggested that the removal of side columns of the structure has a great possibility to cause collapse. Therefore, this paper analytically deals with the robustness of 3-D steel frames in a two-side-column-removal (TSCR) scenario. Analytical method is first proposed to determine the collapse resistance of the frame during this column-removal procedure. The reliability of the analytical method is verified by the finite element results. Moreover, a design-based methodology is proposed to quickly assess the robustness of the frame due to a TSCR scenario. It is found the analytical method can reasonably predict the resistance-displacement relationship of the frame in the TSCR scenario, with an error generally less than 10%. The parametric numerical analyses suggest that the slab thickness mainly affects the plastic bearing capacity of the frame. The rebar diameter mainly affects the capacity of the frame at large displacement. However, the steel beam section height affects both the plastic and ultimate bearing capacity of the frame. A case study on a six-storey steel frame shows that the design-based methodology provides a conservative prediction on the robustness of the frame.
A new on-line fault detection and isolation(FDI) scheme has been proposed for engines using an adaptive neural network classifier; this paper investigates the robustness of this scheme by evaluating in a wide range of operational modes. The neural classifier is made adaptive to cope with the significant parameter uncertainty, disturbances, and environmental changes. The developed scheme is capable of diagnosing faults in the on-line mode and can be directly implemented in an on-board diagnosis system(hardware). The robustness of the FDI for the closed-loop system with crankshaft speed feedback is investigated by testing it for a wide range of operational modes, including robustness against fixed and sinusoidal throttle angle inputs, change in load, change in an engine parameter, and all changes occurring simultaneously. The evaluations are performed using a mean value engine model(MVEM), which is a widely used benchmark model for engine control system and FDI system design. The simulation results confirm the robustness of the proposed method for various uncertainties and disturbances.
This paper proposes a Global-Local Analysis Method (GLAM) to assess the progressive collapse of steel framed structures under fire-induced column failure. GLAM obtains the overall structural response by combining dynamic analysis of the heated column (local) with static analysis of the overall structure (global). Test results of two steel frames which explicitly consider the dynamic effect during fire-induced column failure were employed to validate the proposed GLAM. Results show that GLAM gives reasonable predictions to the test frames in terms of both whether to collapse and the displacement verse temperature curves. Besides, several case studies of a two-dimensional (2D) steel frame and a three-dimensional (3D) steel frame with concrete slabs were conducted by using GLAM. Results show that GLAM gives the same collapse predictions to the studied cases with nonlinear dynamic analysis of the whole structure model. Compared with nonlinear dynamic analysis of the whole structure model, GLAM saves approximately 70% and 99% CPU time for the cases of 2D and 3D steel frame, respectively. Results also show that the load level of a structure has notable effects on the restraint condition of a heated column in the structure.
디지털 비디오 워터마킹의 성능은 디지털 비디오에서 많은 정보를 은닉하는 방법에 대한 평가이다. 그러므로 디지털 컨텐츠에 대한 주파수 영역의 고화질의 동영상에 많은 비트의 데이터를 저장하는 방법이 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 워터마크 요소 중 강인성과 비시각성 사이의 절충을 통해서 동영상의 프레임에 대해 휘도 성분을 추출한 후 웨이블릿 변환을 수행하여 LH와 HL 부대역에 워터마크를 내장하고 비시각적인 워터마크 기반의 강인한 워터마크를 통해 향상된 워터마크의 보안성을 위한 워터마크 시스템을 설계한다. 워터마크의 보안성에 대한 성능의 분석은 통계적인 방법을 사용하여 비시각적인 워터마킹에서의 다양한 공격에 대한 강인성을 평가한다. 실험 결과에 따르면 노이즈 추가, 손실 압축, Low-Pass 필터링과 같은 일반적인 신호 처리를 수행하여 워터마크 강인성과 비시 각성을 평가하였고, 다양한 공격에 대한 워터마크의 보안성을 검증할 수 있었다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.257-262
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2009
Image processing has been utilized for assessment of infrastructure surface coating conditions for years. However, there is no robust method to overcome the non-uniform illumination problem to date. Therefore, this paper aims to deal with non-uniform illumination problems for bridge coating assessment and to achieve automated rust intensity recognition. This paper starts with selection of the best color configuration for non-uniformly illuminated rust image segmentation. The adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) is adopted as the framework to develop the new model, the box-and-ellipse-based neuro-fuzzy approach (BENFA). Finally, the performance of BENFA is compared to the Fuzzy C-Means (FCM) method, which is often used in image recognition, to show the advantage and robustness of BENFA.
Evaluation of repetitiveness for hand-intensive tasks is essential to determine the level of risk for upper-extremity musculoskeletal disorders at the workplace. Many measures and methods have been introduced for repetitiveness assessment: however, our understanding of the differences among these measures and methods is lacking. The present study compared the repetitiveness measures and measurement/analysis methods to help practitioners apply the proper repetitiveness assessment methodology in the workplace. By reviewing 51 studies of repetitiveness assessment, measures and corresponding measurement/analysis methods were surveyed. Of the repetitiveness measures, two types of dimensions (frequency and time) and corresponding types of analysis scopes were identified. According to the dimensional and analysis-scope types. the repetitiveness measures were categorized and then the surveyed studies were counted for each measure. It is identified that frequency measures have used 2.7 times higher than time measures and the frequency of wrist motions has been most frequently used in repetitiveness assessment. Furthermore, the measurement methods were categorized into objective and subjective methods, and the analysis methods into statistical and spectral methods. Lastly, eight factors (accuracy, reliability. sensitivity. efficiency. ease of use. applicability. interference. and robustness) were listed to be considered in selecting the appropriate assessment methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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