Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.1
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pp.66-72
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2004
To assess tunnel safety, cracks in tunnel lining are measured by inspectors, who observe cracks with their naked eyes and record them. But manual inspection is slow, and measured crack data is subjective. Therefore, this study proposes inspection system fur measuring cracks in tunnel lining and providing objective crack data to be used in safety assessment. The system consists of On-vehicle system and Laboratory system. On-Vehicle system acquires image data with line CCD camera on scanning along the tunnel lining. Laboratory system extracts crack information from the acquired image using image processing. Measured crack information is crack thickness, length and orientation. To improve accuracy of crack recognition, the geometric properties and patterns of cracks in concrete structure were applied to image processing. The proposed system was verified with experiments in both laboratory environment and field environment such as subway tunnel.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.57
no.1
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pp.1-7
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2020
In general, an inspection schedule is established based on the long-term fatigue life during the design stage. However, in the design stage, it is difficult to clearly identify the uncertainty factors affecting long-term fatigue life. In this study, the probabilistic fatigue life assessment was conducted in accordance with the methodology of DNV-GL. Firstly, The initial crack distribution estimated through the initial crack propagation analysis was updated by reflecting the results of crack inspection. Secondly, the updated crack distribution was compared with the initial crack distribution, and the probability of failure was updated with the effect of crack inspection.
P-PIE is a program developed to estimate failure probability of pipes and pressure vessels considering fatigue and stress corrosion crack growth. Using the program, crack growth simulation was performed with an initially existing crack in order to examine the effects of initial crack depth distribution on the leak probability of pipes. In the simulation stress corrosion crack growth was considered and several crack depth distribution models were used. From the results it was found that the initial crack depth distribution gives great effect on the leak probability of pipes. The log-normal distribution proposed by Khaleel and Simonen gives lower leak probability compared other exponential distribution models. The effects of the number and the quality of pre-service and in-service inspections on the leak probability were also examined and it was recognized that the number and the quality of pre-service and in-service inspections are also give great effect on the leak probability. In order to reduce the leak probability of pipes in plants it is very important to improve the quality of inspections. When in-service inspection is performed every 10 years and the quality of inspection is above the very good level, the leak probability shows nearly constant value after the first inspection for an initially existing crack.
Leakage magnetic flux (LMF) is widely used for non-contact detection of cracks. The combination of optics and LMF offers advantages such as real time inspection, elimination of electrical noise, high spatial resolution, etc. This paper describes a new nondestructive evaluation method based on an original magneto-optical inspection system, which uses a magneto-optical sensor, LMF, and an improved magnetization method. The improved magnetization method has the following characteristics: high observation sensitivity, independence of the crack orientation, and precise transcription of the geometry of a complex crack. The use of vertical magnetization enables the visualization of the length and width of a crack. The inspection system provides the images of the crack, and shows a possibility for the computation of its depth.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.12
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pp.96-104
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2003
To assess tunnel safety, cracks in tunnel lining are measured by inspectors who observe cracks with their eyes. A manual inspection is, however, slow and subjective. This paper, therefore, proposes vision-based inspection system for measuring cracks in the tunnel lining that inspects cracks fast and objective. The system is consisted of an on-vehicle system and a lab system. An on-vehicle system acquires image data with line CCD camera. A lab system extracts crack then inform their thickness, length and orientation by using image processing. To improve accuracy of crack recognition the geometric properties of a crack was applied to image processing. The proposed system were verified with experiments in both laboratory and field environment.
Kim, Yeong Min;Jeong, Kyu Dong;Lee, Kang Hoon;Im, Jeong Hyuk
International Journal of Highway Engineering
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v.19
no.2
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pp.45-53
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2017
PURPOSES: The objectives of this study are to develop a new cold-applied crack sealant and to evaluate its properties and field applicability by comparing with other conventionally used crack sealants. METHODS : A new cold-applied crack sealant was developed by using neoprene latex to improve material properties. The fundamental properties such as viscosity, residue %, penetration, and softening point of the developed crack sealant were tested by TxDOT criteria to evaluate crack sealing capability. Moreover, the performance of the developed cold-applied crack sealant was evaluated under both laboratory and field conditions. In the laboratory, the bond property was evaluated using the developed cold-applied crack sealant and conventional hot-applied crack sealant by the bond-properties test standardized under ASTM D 6690. In the field, test sections were constructed on three areas: a trunk road, bus-only lane, and motorway, with the developed crack sealant and three conventional crack sealants. After construction, early field-inspection was performed on the test sections. RESULTS AND CONCLUSIONS : Overall, the developed cold-applied crack sealant demonstrates reasonable storage stability, durability, and bond property compared to conventional hot-applied crack sealants. From the test sections, it was established that the developed cold-applied crack sealant does not pose construction issues. Moreover, the early performance was verified through field inspection. However, as the field inspection was conducted a week after the construction, it is necessary to conduct an inspection of performance from a long-term point of view.
Han, Jeong Hoon;Kim, In Soo;Lee, Cheol Hee;Moon, Young Shik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.9
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pp.3797-3822
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2020
The inspection of cracks on the surface of tunnel linings is a common method of evaluate the condition of the tunnel. In particular, determining the thickness and shape of a crack is important because it indicates the external forces applied to the tunnel and the current condition of the concrete structure. Recently, several automatic crack detection methods have been proposed to identify cracks using captured tunnel lining images. These methods apply an image-segmentation mechanism with well-annotated datasets. However, generating the ground truths requires many resources, and the small proportion of cracks in the images cause a class-imbalance problem. A weakly annotated dataset is generated to reduce resource consumption and avoid the class-imbalance problem. However, the use of the dataset results in a large number of false positives and requires post-processing for accurate crack detection. To overcome these issues, we propose a crack detection method using a ternary classifier. The proposed method significantly reduces the false positive rate, and the performance (as measured by the F1 score) is improved by 0.33 compared to previous methods. These results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
This paper proposes a deep convolutional long short-term memory (ConvLSTM)-based crack growth prediction technique for predictive maintenance of structures. Since cracks are one of the critical damage types in a structure, their regular inspection has been mandatory for structural safety and serviceability. To effectively establish the structural maintenance plan using the inspection results, crack propagation or growth prediction is essential. However, conventional crack prediction techniques based on mathematical models are not typically suitable for tracking complex nonlinear crack propagation mechanism on civil structures under harsh environmental conditions. To address the technical issue, a field data-driven crack growth prediction technique using ConvLSTM is newly proposed in this study. The proposed technique consists of the four steps: (1) time-series crack image acquisition, (2) target image stabilization, (3) deep learning-based crack detection and quantification and (4) crack growth prediction. The performance of the proposed technique is experimentally validated using a concrete mock-up specimen by applying step-wise bending loads to generate crack growth. The validation test results reveal the prediction accuracy of 94% on average compared with the ground truth obtained by field measurement.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.13
no.3
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pp.199-214
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2011
A crack is the main cause to affect the integrity of tunnel lining as well as leakage, spalling, exposed rebar, corrosion, carbonation and so on. Since the 1980, NATM has prevailed on excavation method and geotechnical philosophy in tunnel. Although the pattern of cracks has been reported by several engineers' effort, it was only focused on longitudinal cracks of lining. Eleven operational NATM tunnels have been conducted with the precise inspection for safety and diagnosis by KISTEC (Korea Infrastructure Safety and Technology Incorporation). With those results, the crack patterns by the spatial distribution and appearance for each tunnel have been analyzed and the cause of occurrence for seven common types of cracks in NATM tunnels was classified. Additionally, the longitudinal crack on lining above duct slab was figured out by numerical simulation and field inspection. Each crack has been analyzed by CCD (Charge-Coupled Device) scanner image with 3D configuration. Each type of cracks is also explained with output of experimental and condition of construction. Defined cracks on NATM tunnels will be good example for periodical inspection and precise inspection for safety and diagnosis.
This paper presents a method for stochastic modelling of fatigue crack growth and optimising inspection and maintenance strategy for the structural members of steel bridges. The fatigue crack evolution is considered as a stochastic process with uncertainties, and the Gamma process is adopted to simulate the propagation of fatigue crack in steel bridge members. From the stochastic modelling for fatigue crack growth, the probability of failure caused by fatigue is predicted over the service life of steel bridge members. The remaining fatigue life of steel bridge members is determined by comparing the fatigue crack length with its predetermined threshold. Furthermore, the probability of detection is adopted to consider the uncertainties in detecting fatigue crack by using existing damage detection techniques. A multi-objective optimisation problem is proposed and solved by a genetic algorithm to determine the optimised inspection and maintenance strategy for the fatigue affected steel bridge members. The optimised strategy is achieved by minimizing the life-cycle cost, including the inspection, maintenance and failure costs, and maximizing the service life after necessary intervention. The number of intervention during the service life is also taken into account to investigate the relationship between the service life and the cost for maintenance. The results from numerical examples show that the proposed method can provide a useful approach for cost-effective inspection and maintenance strategy for fatigue affected steel bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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