Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.29
no.4
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pp.323-330
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2009
The objective of this research was to develop a practical integrated approach using extracted features from electrical resistance measurements and coupled electromechanical models of damage, for in-situ damage detection and sensing in carbon fiber reinforced plastic(CFRP) composites. To achieve this objective, we introduced specific known damage (in terms of type, size, and location) into CFRP laminates and established quantitative relationships with the electrical resistance measurements. For processing of numerous measurement data, an autonomous data acquisition system was devised. We also established a specimen preparation procedure and a method for electrode setup. Coupon and panel CFRP laminate specimens with several known damage were tested. Coupon specimens with various sizes of artificial delaminations obtained by inserting Teflon film were manufactured and the resistance was measured. The measurement results showed that increase of delamination size led to increase of resistance implying that it is possible to sense the existence and size of delamination. A quasi-isotropic panel was manufactured and electrical resistance was measured. Then three different sizes of holes were drilled at a chosen location. The panel was prepared using the established procedures with six electrode connections on each side making a total of twenty-four electrodes. Vertical, horizontal, and diagonal pairs of electrodes were chosen and the resistance was measured. The measurement results showed the possibility of the established measurement system for an in-situ damage detection method for CFRP composite structures.
Structural health monitoring (SHM) systems are necessary to achieve smart predictive maintenance and repair planning as well as they lead to a safe operation of mechanical structures. In the context of vibration-based SHM the measured structural responses are employed to draw conclusions about the structural integrity. This usually leads to a mathematically illposed inverse problem which needs regularization. The restriction of the solution set of this inverse problem by using prior information about the damage properties is advisable to obtain meaningful solutions. Compared to the undamaged state typically only a few local stiffness changes occur while the other areas remain unchanged. This change can be described by a sparse damage parameter vector. Such a sparse vector can be identified by employing $L_1$-regularization techniques. This paper presents a novel framework for damage parameter identification by combining sparse solution techniques with an Extended Kalman Filter. In order to ensure sparsity of the damage parameter vector the measurement equation is expanded by an additional nonlinear $L_1$-minimizing observation. This fictive measurement equation accomplishes stability of the Extended Kalman Filter and leads to a sparse estimation. For verification, a proof-of-concept example on a quadratic aluminum plate is presented.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.54-58
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2008
The structural intensities have been applied to understand a source point and the path of vibrational energy flows in interested structures by many researchers. In this paper, a feasibility study was carried out to investigate the characteristics of a damaged beam with a inflicted open crack using the structural intensities. The damaged beam was taken as a continuous system with equivalent bending stiffness and the flexural vibrations were only considered in numerical simulation and experiments. A four(4)-transducer array was used to measure the flexural vibrations of the beam and the structural intensities were estimated by means of cross spectral density method. As a result, the magnitude changes of the structural intensities could be observed in the vicinity of the damage location and a damage index was newly proposed to identify the damage zone. It has been confirmed that the measurement of the structural intensities was simple and effective method to find out the damage zone.
This paper presents numerical and experimental investigations on damage detection of mono-coupled multistory buildings using natural frequency as only diagnostic parameter. Frequency equation of a mono-coupled multistory building is first derived using the transfer matrix method. Closed-form sensitivity equation is established to relate the relative change in the stiffness of each story to the relative changes in the natural frequencies of the building. Damage detection is then performed using the sensitivity equation with its special features and minimizing the norm of an objective function with an inequality constraint. Numerical and experimental investigations are finally conducted on a mono-coupled 3-story building model as an application of the proposed algorithm, in which the influence of modeling error on the degree of accuracy of damage detection is discussed. A mono-coupled 10-story building is further used to examine the capability of the proposed algorithm against measurement noise and incomplete measured natural frequencies. The results obtained demonstrate that changes in story stiffness can be satisfactorily detected, located, and quantified if all sensitive natural frequencies to damaged stories are available. The proposed damage detection algorithm is not sensitive to measurement noise and modeling error.
Time-series models like AR-ARX and ARMAX, provide a robust way to capture the dynamic properties of structures, and their residuals can be effectively used as features for damage detection. Even though several research papers discuss the implementation of AR-ARX and ARMAX models for damage diagnosis, they are basically been exploited so far for detecting the time instant of damage and also the spatial location of the damage. However, the inverse problem associated with damage quantification i.e. extent of damage using time series models is not been reported in the literature. In this paper, an approach to detect the extent of damage by combining the ARMAX model by formulating the inverse problem as a multi-constrained optimization problem and solving using a newly developed hybrid adaptive differential search with dynamic interaction is presented. The proposed variant of the differential search technique employs small multiple populations which perform the search independently and exchange the information with the dynamic neighborhood. The adaptive features and local search ability features are built into the algorithm in order to improve the convergence characteristics and also the overall performance of the technique. The multi-constrained optimization formulations of the inverse problem, associated with damage quantification using time series models, attempted here for the first time, can considerably improve the robustness of the search process. Numerical simulation studies have been carried out by considering three numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed technique in robustly identifying the extent of the damage. Issues related to modeling errors and also measurement noise are also addressed in this paper.
Damage detection algorithms based on a one-dimensional beam model can detect damage within a beam span caused by flexure only but cannot detect damage at a joint with prescribed boundary conditions or at the middle part of a beam section where the neutral axis is located. Considering the damage at a welded joint of beam elements in steel structures and modeling the damage with twodimensional plane elements, this study presents a new approach to detecting damage in the depth direction of the joint and beam section. Three damage scenarios at the upper, middle, and lower parts of a welded joint of a rectangular symmetric section are investigated. The damage is detected by evaluating the difference in the receptance magnitude between the undamaged and damaged states. This study also investigates the effect of measurement locations and noise on the capability of the method in detecting damage. The numerical results show the validity of the proposed method in detecting damage at the beam's welded joint.
This paper addresses the issue of field measurement of excavation damage zone (EDZ) and its numerical simulation method considering both excavation unloading and blasting load effects. Firstly, a 2000 m-deep rock cavern in China is focused. A detailed analysis is conducted on the field measurement data regarding the mechanical response of rock masses subjected to excavation and blasting operation. The extent of EDZ is revealed 3.6 m-4.0 m, accounting for 28.6% of the cavern span, so it is significantly larger than rock caverns at conventional overburden depth. The rock mass mechanical response subjected to excavation and blasting is time-independent. Afterwards, based on findings of the field measurement data, a numerical evaluation method for EDZ determination considering both excavation unloading and blasting load effects is presented. The basic idea and general procedures are illustrated. It features a calibration operation of damage constant, which is defined in an elasto-plastic damage constitutive model, and a regression process of blasting load using field blasting vibration monitoring data. The numerical simulation results are basically consistent with the field measurement results. Further, some issues regarding the blasting loads, applicability of proposed numerical method, and some other factors are discussed. In conclusion, the field measurement data collected from the 2000 m-deep rock cavern and the corresponding findings will broaden the understanding of tunnel behavior subjected to excavation and blasting at great depth. Meanwhile, the presented numerical simulation method for EDZ determination considering both excavation unloading and blasting load effects can be used to evaluate rock caverns with similar characteristics.
This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
For the purpose of monitoring by ultrasonic test of the ball bearing conditions in rotating machinery, a system for their diagnosis was developed. ultrasonic technique is used to detect abnormal conditions in the bearing system. And various data such as frequency spectrum, energy and amplitude of ultrasonic signals, and ultrasonic parameters were acquired during experiments with the simulated ball bearing system. Based on the above results and practical application for power plant, algorithms and judgement criteria for diagnosis system was established.
Seo, Hye-Won;Park, Min-Suk;Lee, Swoo-Heon;Shin, Kyung-Jae
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.22
no.5
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pp.477-485
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2010
Various monitoring sensors are used to predict and detect structural damage. Smart sensors, such as glass-fiber sensors, PZT, and MEMS, among others, have replaced traditional sensors. They are now being used in many areas. This study aims to predict the damage by measuring the PZT voltage attached on the specimen by the applied impact load. In the experiment to detect damages in beam connection, simple $H-400{\times}200{\times}8{\times}13$ beams were spliced with bolts. The results of FFT between PZT sensor and accelrometer were compared to measure the sensitivity of the PZT sensor. The damage to the beam was presumed by loosening the bolt, and then the damage measurement was accompanied. Secondly, a steel $PL600{\times}65{\times}5.8$ plate beam was fabricated for the purpose of experimenting on damage measurement. Impact loading test on three different locations was carried out. Damage width varied between 6~42mm on both sides by cutting, using a steel saw. The ratio of frequencies before and after the damage was computed to quantify the damage level by using FFT, and the change in mode pattern with the increased damage was investigated to measure the damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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