تعیین ظرفیت باربری محوری ستون های بتنی مسلح شده با آرماتورهای طولی مارپیچ با استفاده از روش اجزای محدود و شبکه عصبی مصنوعی

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 گروه عمران - دانشکده ی مهندسی - دانشگاه شهید چمران اهواز

2 دانشجوی کارشناسی ارشد سازه، گروه عمران دانشکده مهندسی، دانشگاه شهید چمران اهواز

چکیده

ستون‌های بتنی با آرماتورهای طولی مارپیچ ایده‌ی جدیدی در طراحی هستند که در سال‌‌های اخیر مورد توجه محققین قرار گرفته‌اند. این ستون‌ها قابلیت باربری و شکل‌پذیری زیادی در مقایسه با ستون‌های مسلح شده با آرماتورهای طولی مرسوم دارند. کلیه‌ مطالعات در این زمینه به چند کار ازمایشگاهی بر روی پیکربندی‌های مختلف آرماتور مارپیچ محدود شده‌اند. در این مقاله برای نخستین بار، ستون‌های مسلح شده به آرماتور مارپیچ بوسیله‌ی روش اجزای محدود شبیه‌سازی شده است و سپس مدل اجزای محدود با استفاده از نتایج ازمایشگاهی، صحت سنجی شده است. به کمک نمونه‌ صحت سنجی شده می‌توان امکان مطالعه پارامتری گسترده روی رفتار باربری این گونه ستون‌ها که انجام آن در شرایط ازمایشگاهی بسیار هزینه بر و وقت گیر می‌باشد را فراهم ساخت. تاکنون برای این تیپ از ستون‌ها روش عددی برای تخمین ظرفیت باربری ارائه نشده است. در این مطالعه، همچنین برای بار نخست تلاش شده است تا ظرفیت باربری ستون‌های یاد شده با استفاده از شبکه‌ عصبی مصنوعی بدست آید. به دلیل کمبود امکانات ازمایشگاهی، از نمونه‌ی‌ صحت سنجی شده اجزای محدود برای تعیین پارامترهای تاثیر گذار بر ظرفیت باربری و همچنین تولید داده‌های مورد نیاز به عنوان ورودی برای شبکه‌ عصبی استفاده شد. پس از طراحی شبکه، نتایج حاصل از شبکه عصبی با چند نمونه ازمایشگاهی که در فرایند اموزش از انها استفاده نشده بود، راستی ازمایی گردید. در پایان علاوه بر روش شبکه‌ عصبی، از روش تحلیلی رگرسیون چندگانه که با برازش از میان نتایج حاصل از مدل‌سازی عددی رابطه‌ای بین متغیر-های ورودی و ظرفیت باربری نهایی ارائه می‌دهد، استفاده شد. نتایج حاصل از دو روش با دقت قابل قبولی بر این گواهی می‌دهند که این روش‌ها می‌توانند ظرفیت باربری این تیپ از ستون‌ها را با دقت قابل قبولی تخمین بزنند که می‌تواند در آینده به ارائه روابط کاربردی جهت طراحی و استفاده در صنعت ساختمان منجر شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Determining of Load Bearing Capacity of Rectangular Concrete Columns Reinforced with Longitudinal Spirals Using FEM and ANN Methods

نویسندگان [English]

  • Mojtaba Labibzadeh 1
  • Mohammad Dadak 2
1 Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Iran
2 Student of Faculty of Engineering, Department of Civil Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz
چکیده [English]

Concrete rectangular columns reinforced with longitudinal spirals are new types of RC columns which their behavior has been investigated by researchers in recent years. These researches are limited to some experimental studies which investigate the effect of different configurations and layouts of the spirals within the cross-section of these columns on the bearing capacity and ductility. In this study, for the first time, the behavior of these columns has been simulated using numerical approaches. Finite Element (FE) models of these columns were developed using ABAQUS/CAE/Explicit v.2016 and then verified against available valid experiments in literature. Subsequently, by performing several sensitivity analyses using verified EF model, the effective parameters on bearing capacity of this kind of columns were detected. By changing the value of these parameters in rational ranges, a comprehensive parametric analysis was done after that using FE models in order to produce necessary input data for training an Artificial Neural Network (ANN). This parametric study was performed because of the lake of sufficient available experimental data. The developed ANN was verified against some experimental data. Finally, in addition to ANN, a regression analysis was performed to obtain a polynomial function can predict the bearing capacity of these type of columns. Obtained results demonstrate that the combination of FE and ANN is an effective method to predict the load bearing capacity of RC columns with longitudinal spiral reinforcements and have a good agreement with the results of regression analysis.

کلیدواژه‌ها [English]

  • RC Column
  • Spiral Reinforcements
  • Load Bearing Capacity
  • FE Modelling
  • Artificial Neural Network
[1] Sakai K, Sheikh SA. (1989). What do we know about confinement in reinforced concrete columns? (A critical review of previous work and code provisions). ACI Struct J,86(2), (192–207).
[2] Teng JG, Lam L. (2004). Behavior and modeling of fiber reinforced polymer-confined concrete. StructEng j,130(11), (1713–23).
[3] lotfolahi yaghin, MA, Ziaion, M. (2012). Investigating the behavior of composite columns of two layers under the interaction of axial forces and bending anchor. Scientific and Research Modeling in Engineering, Journal of Engineering,
Semnan University: No. )31(, (15-23).
[4] Dian Jie Zhang ,Yi Shuo Ma ,Yuan Feng Wang.(2015).Compressive behavior of concrete filled steel tubular columns subjected to long-term loading. Structures, Volume), Pages (205-211).
[5] Mahmoud Belal, Hatem M.Mohamed, SherifA Morad. (2015). Behavior of reinforced concrete columns strengthened by steel jacket. HBRC Journal, Volume 11(Issue 2), Pages (201-212).
[6] A.M.Tarabia, H.F.Albakry. (2014) Strengthening of RC columns by steel angles and strips. Alexandria Engineering Journal, Volume 53(Issue 3), Pages (615-626).
[7] Teng JG, Yu T, Wong YL, Dong SL. (2007). Hybrid FRP-concrete-steel tubular columns: concept and behavior. Constr Build Mater,21(4), (846–54).
[8] Yu T, Zhang B, Teng JG. (2015). Unified cyclic stress–strain model for normal and high strength concrete confined with FRP. Eng Struct, 102, (189–201).
[9] Xie T, Ozbakkaloglu T. (2015). Behavior of steel fiber-reinforced high-strength concrete-filled FRP tube columns under axial compression. EngStruct,90, (158–71).
[10] Yin S. (2004). Researches and developments of alternative confinements for rectangular concrete columns (II). China Civil Eng J,37(10), (1–12).
[11] Weng C-C, Yin Y-L, Wang J-C, Liang C-Y. (2007). Axial compression and seismic behavior of precast rectangular SRC columns confined with 5-spirals. Process Steel Build Struct, 9(6), (12–9).
[12] Shih T-H, Chen C-C, Weng C-C, Yin SY-L, Wang J-C. (2013). Axial strength and ductility of square composite columns with two interlocking spirals. J Constr Steel Res,90, (184–92).
[13] Wu T-L, Ou Y-C, Yin SY-L, Wang J-C, Wang P-H, Ngo S-H. (2013). Behavior of oblong and rectangular bridge columns with conventional tie and multi-spiral transverse reinforcement under combined axial and flexural loads. J Chin Instit Eng, 36(8), (980–93).
[14] D.H. Jing, T. Yu, X.D. Liu. (2016). New configuration of transverse reinforcement for improved seismic resistance of rectangular RC columns: Concept and axial compressive behavior. Eng. Struct., 111, (383–393).
[15] Li Y, D.H. Jing, Cao SH. (2017). Axial compressive behavior of RC columns with high-strength MTS transverse reinforcement. Magazine of Concrete Research, 69(9), (436-452).
[16] Caroline Jorgensen, Ragnhild Grastveit, Julio Garzon-Roca, Ignacio Pay-Zaforteza, Jose Madam. (2013). Bearing capacity of steel-caged RC columns under combined bending and axial loads: Estimation based on Artificial Neural Networks. Engineering Structures, 56, (1262–1270).
[17] Alessio Cascardi, Francesco Micelli, Maria Antonietta Aiello. (2017). An Artificial Neural Networks model for the prediction of the compressive strength of FRP-confined concrete circular columns. Engineering Structures, 140, (199–208).
[18] M. Ahmadi, H. Nader pour, A. Kheyroddin. (2014). Utilization of artificial neural networks to prediction of the capacity of CCFT short columns subject to short term axial load. archives of civil and mechanical engineering, 14, (510–517).
[19] ACI Committee 318-11/318R-11. (2011). Building code requirements for reinforced concrete and commentary. Farmington Hills, MI, American Concrete Institute.
[20] ASCE, (1982). ASCE task committee on concrete and masonry structure. State of the Art Report on Finite Element Analysis of Reinforced Concrete, ASCE, New York.
[21] Wahalathantri, B.L, Thambiratnam, D.P, Chan, T.H.T, &Fawzia, S. (2011). A material model for flexural crack simulation in reinforced concrete elements using ABAQUS. In Proceedings of the First International Conference on Engineering, Designing and Developing the Built Environment for Sustainable Wellbeing, Qld, pp. (260-264).
[22] X. Chang, Z. Ru, W. Zhou, Y. Zhang. (2013). Study on concrete-filled stainless-steel carbon steel tubular(CFSCT)stub columns under compression. Thin-Walled Struct, 63, (125–133).
[23] Zurada, J.M. (1992), “Introduction to Artificial Neural System”. West Publishing Co, St. Paul.
[24] Fausett, L.V. (1994), “Fundamentals of Neural Networks: Architecture, Algorithms and Applications”.
Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.
[25] Draper, N. R., and H. Smith. (1998). Applied Regression Analysis. Hoboken, NJ, Wiley-Interscience, pp (307–312).