Vibration characteristics which are typical in a cracked rotor can be utilized for detection of crack. The changing trend of harmonics at the second harmonic resonant speed according to the crack depth and the unbalance orientation has been discussed. To characterize the vibration depending on crack orientation, the unbalance and gravitational responses of the cracked rotor are calculated. An algorithm for crack orientation identification is also introduced. A trial mass is attached step by step with even angle interval along a certain circumference, and then the synchronous and second horizontal harmonic compenents of vibration are measured and curve-fitted using least square method. Numerical simulations using this method show good results.
When a crack exists under a residual stress, for example in welds, the crack can be closed and it shows non symmetric behavior for tension and compression. Ultrasonic detection method for those nonlinear cracks has been developed recently. The method uses the higher order harmonics generating at the crack surface. In this study, parameter study was carried out for the analysis of the harmonics generation at a nonlinear contact interface as a preliminary study for general 3-dimensional cracks. One-dimensional problem with simple bilinear behavior for the contacting surface was considered. The amplitude of second harmonic to the fundamental wave was obtained for various stiffness ratios, incident frequencies, and the contacting layer thicknesses.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.13
no.3
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pp.24-30
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1993
The necessity of ultrasonic inspection to detect the cracks in turbine blade is being increased as the forced outage of nuclear power plants have been occurred due to blade failure in turbine components. However, the complex blade root geometry causes the ultrasonic inspection technique not to be established yet and much effort is required to set up a more reliable inspection. In this paper, the ultrasonic inspection technique for flaw detectability, skew angle effect, identification of flaw and geometric signal have been investigated with a test block and discussed the interpretation of ultrasonic signal through the acquisition and analysis of RF waveform. The experimental results show that the proper examination procedure can be established. It is required that the skew angle is essential to decrease the effect of signals from the complex blade geometry. The present results of this study can be applied to the site inspection without blade disassembly.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.2
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pp.157-163
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2007
Crack detection technique for concrete structures has been developed in this study. Experimental tests were carried out to detect a surface and internal crack, employing common fiber optic cables and OTDR(optical time domain reflectometry), an optical signal analyzer which is widely used to detect damages at fiber optic cables in the field of optical engineering. While initial concrete crack is ready to occur under cracking force, the occurrence and location of the crack are simultaneously detected to give the same damage to fiber optic cables which have been attached to and/or embedded into concrete in advance. It is obtained through successive tests that the principal factors for crack detection is the covering state of fiber optic cable, and total 4 tests including a preliminary test were conducted and the crack detection technique was verified. The practical usefulness would be expected at crack management and maintenance of concrete structures.
Kim, Jun-Yeong;Park, Jun;Park, Sung Wook;Lee, Han-Sung;Jung, Se-Hoon;Sim, Cun-Bo
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.827-829
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2021
현대사회의 시설물 중 다수가 콘크리트를 사용하여 건설되었고, 재료적 성질로 인해 균열, 박락, 백태 등의 손상이 발생하고 있고 시설물 관리가 요구되고 있다. 하지만, 현재 시설물 관리는 사람의 육안 점검을 정기적으로 수행하고 있으나, 높은 시설물이나 맨눈으로 확인할 수 없는 시설물의 경우 관리가 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 영상장비를 활용해 시설물의 이미지에서 균열을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 균열 분류 알고리즘은 산업 이상 감지 데이터 세트인 MVTec AD 데이터 세트를 사전 학습하고 L2 auto-encoder를 사용하여 균열을 분류한다. MVTec AD 데이터 세트를 사전학습시킴으로써 균열, 박락, 백태 등의 특징을 학습시킬 수 있을 것으로 기대한다.
In this study, we propose a new approach for automatic fracture detection in CT scan images of rock specimens. This approach is built on top of two-stage object detection deep learning algorithm called Faster R-CNN with a major modification of using rotated bounding box. The use of rotated bounding box plays a key role in the future work to overcome several inherent difficulties of fracture segmentation relating to the heterogeneity of uninterested background (i.e., minerals) and the variation in size and shape of fracture. Comparing to the commonly used bounding box (i.e., axis-align bounding box), rotated bounding box shows a greater adaptability to fit with the elongated shape of fracture, such that minimizing the ratio of background within the bounding box. Besides, an additional benefit of rotated bounding box is that it can provide relative information on the orientation and length of fracture without the further segmentation and measurement step. To validate the applicability of the proposed approach, we train and test our approach with a number of CT image sets of fractured granite specimens with highly heterogeneous background and other rocks such as sandstone and shale. The result demonstrates that our approach can lead to the encouraging results on fracture detection with the mean average precision (mAP) up to 0.89 and also outperform the conventional approach in terms of background-to-object ratio within the bounding box.
Shin, Sung-Woo;Min, Ji-Young;Yun, Chung-Bang;Popovics, John S.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.2
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pp.164-172
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2007
Surface cracks in concrete are common defects that can cause significant deterioration and failure of concrete structures. Therefore, the early detection, assessment, and repair of the cracks in concrete are very important for the structural health. Among studies for crack depth assessment, self-calibrating surface wave transmission method seems to be a promising nondestructive technique, though it is still difficult in determination of the crack depth due to the variation of the experimentally obtained transmission functions. In this paper, the spectral energy transmission method is proposed for the crack depth estimation in concrete structures. To verify this method, an experimental study was carried out on a concrete slab with various surface-opening crack depths. Finally, effectiveness of the proposed method is validated by comparing the conventional time-of-flight and cutting frequency based methods. The results show an excellent potential as a practical and reliable in-situ nondestructive method for the crack depth estimation in concrete structures.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.27
no.5
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pp.361-368
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2014
Modal properties for tapered cantilever pipe-type beam is identified by applying the boundary conditions to a general solution for tapered beam. A bending stiffness for cracked beam is constructed based on an energy method for tapered cantilever thin-walled pipe, which has a through-the-thickness crack, subjected to bending. Then the natural frequencies and mode shapes of a tapered cantilever thin-walled cracked pipe are identified. It can be found that the phenomenon of the bending stiffness distribution along the beam length of the cracked beam is quite reasonable, the natural frequencies are decreased as the crack sizes are increased, and the mode shapes are changed due to the crack. This results may be used to the vibration-based crack identification for the tapered cantilever pipe-type tower structures.
Ham, Sangwoo;Bae, Soohyeon;Kim, Hwiyoung;Lee, Impyeong;Lee, Gyu-Phil;Kim, Donggyou
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.23
no.6
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pp.549-558
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2021
In order to keep infrastructures such as tunnels and underground facilities safe, cracks of concrete lining in tunnel should be detected by regular inspections. Since regular inspections are accomplished through manual efforts using maintenance lift vehicles, it brings about traffic jam, exposes works to dangerous circumstances, and deteriorates consistency of crack inspection data. This study aims to provide methodology to automatically extract cracks from tunnel concrete lining images generated by the existing tunnel image acquisition system. Specifically, we train a deep learning based semantic segmentation model with open dataset, and evaluate its performance with the dataset from the existing tunnel image acquisition system. In particular, we compare the model performance in case of using all of a public dataset, subset of the public dataset which are related to tunnel surfaces, and the tunnel-related subset with negative examples. As a result, the model trained using the tunnel-related subset with negative examples reached the best performance. In the future, we expect that this research can be used for planning efficient model training strategy for crack detection.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.1
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pp.48-57
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2007
The fatigue crack growth behavior of a cracked and patch-repaired Ah2024-T3 panel has been monitored by acoustic emission(AE). The overall crack growth rate was reduced The crack propagation into the adjacent hole was also retarded by introducing the patch repair. AE signals due to crack growth after the patch repair and those due to debonding of the plate-patch interface were discriminated by usiag the principal component analysis. The former showed high center frequency and low amplitude, whereas the latter showed long rise tine, low frequency and high amplitude. This type of AE signal recognition method could be effective for the prediction of fatigue crack growth behavior in the patch-repaired structures with the aid of AE source location.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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