The initial response to a marine accident can play a key role to minimize the accident. Therefore, various decision support systems have been developed using sensors, simulations, and active response equipment. In this study, we developed an algorithm to predict damage locations using ship motion data with bidirectional long short-term memory (BiLSTM), a type of recurrent neural network. To reflect the low frequency ship motion characteristics, 200 time-series data collected for 100 s were considered as input values. Heave, roll, and pitch were used as features for the prediction model. The F1-score of the BiLSTM model was 0.92; this was an improvement over the F1-score of 0.90 of a prior model. Furthermore, 53 of 75 locations of damage had an F1-score above 0.90. The model predicted the damage location with high accuracy, allowing for a quick initial response even if the ship did not have flood sensors. The model can be used as input data with high accuracy for a real-time progressive flooding simulator on board.
A bridge transportation network supplies products from various source nodes to destination nodes through bridge structures in a target region. However, recent frequent earthquakes have caused damage to bridge structures, resulting in extreme direct damage to the target area as well as indirect damage to other lifeline structures. Therefore, in this study, a surrogate model-based comprehensive framework to estimate the seismic resilience of bridge transportation networks is proposed. For this purpose, total system travel time (TSTT) is introduced for accurate performance indicator of the bridge transportation network, and an artificial neural network (ANN)-based surrogate model is constructed to reduce traffic analysis time for high-dimensional TSTT computation. The proposed framework includes procedures for constructing an ANN-based surrogate model to accelerate network performance computation, as well as conventional procedures such as direct Monte Carlo simulation (MCS) calculation and bridge restoration calculation. To demonstrate the proposed framework, Pohang bridge transportation network is reconstructed based on geographic information system (GIS) data, and an ANN model is constructed with the damage states of the transportation network and TSTT using the representative earthquake epicenter in the target area. For obtaining the seismic resilience curve of the Pohang region, five epicenters are considered, with earthquake magnitudes 6.0 to 8.0, and the direct and indirect damages of the bridge transportation network are evaluated. Thus, it is concluded that the proposed surrogate model-based framework can efficiently evaluate the seismic resilience of a high-dimensional bridge transportation network, and also it can be used for decision-making to minimize damage.
In this paper, wavelet finite element model (WFEM) updating technique is employed to detect sub-element damage in thin plate structures progressively. The procedure of WFEM-based detection method, which can detect sub-element damage gradually, is established. This method involves the optimization of an objective function that combines frequencies and modal assurance criteria (MAC). During the damage detection process, the scales of wavelet elements in the concerned regions are adaptively enhanced or reduced to remain compatible with the gradually identified damage scenarios, while the modal properties from the tests remains the same, i.e., no measurement point replacement or addition are needed. Numerical and experimental examples were conducted to examine the effectiveness of the proposed method. A scanning Doppler laser vibrometer system was employed to measure the plate mode shapes in the experimental study. The results indicate that the proposed method can detect structural damage with satisfactory accuracy by using minimal degrees-of-freedoms (DOFs) in the model and minimal updating parameters in optimization.
This study employs a novel beam-type wavelet finite element model (WFEM) to fulfill an adaptive-scale damage detection strategy in which structural modeling scales are not only spatially varying but also dynamically changed according to actual needs. Dynamical equations of beam structures are derived in the context of WFEM by using the second-generation cubic Hermite multiwavelets as interpolation functions. Based on the concept of modal strain energy, damage in beam structures can be detected in a progressive manner: the suspected region is first identified using a low-scale structural model and the more accurate location and severity of the damage can be estimated using a multi-scale model with local refinement in the suspected region. Although this strategy can be implemented using traditional finite element methods, the multi-scale and localization properties of the WFEM considerably facilitate the adaptive change of modeling scales in a multi-stage process. The numerical examples in this study clearly demonstrate that the proposed damage detection strategy can progressively and efficiently locate and quantify damage with minimal computation effort and a limited number of sensors.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.30
no.1
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pp.145-156
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1993
An improved analysis model for material nonlinearity induced by elasto-plastic deformation and damage including large strain response was proposed. The elasto-plastic-damage constitutive model based on the continuum damage mechanics approach was adopted to overcome limitations of the conventional plastic theory, which can manage the anisotropic tonsorial damages evolved during time-independent plastic deformation process of materials. Updated Lagrangian finite element formulation for elasto-plastic damage coupling problem including large deformation, large rotation and large strain problems was completed to develop a numerical model which can predict all kinds of structural nonlinearities and damage rationally. Finally, a finite element analysis code for the 2-dimensional plane problem was developed and the applicability and validity of the numerical model was investigated through some numerial examples. Calculations showed reasonable results in both geometrical nonlinear problem due to large deformation and material nonlinearity including the damage effect.
The Kachanov and Rabotnov (K-R) creep damage model was interpreted and applied to type 316LN and HT-9 stainless steels. Seven creep constants of the model, A, B, $textsc{k}$, m, λ, ${\gamma}$, and q were determine d for type 316LN stainless steel. In order to quantify a damage parameter, the cavity was interruptedly traced during creep for measuring cavity area to be reflected into the damage equation. For type 316LN stainless steel, λ= $\varepsilon$R/$\varepsilon$* and λf=$\varepsilon$/$\varepsilon$R were 3.1 and increased with creep strain. The creep curve with λ=3.1 depleted well the experimental data to the full lifetime and its damage curve showed a good agreement when r=24. However for the HT-9 stainless steel, the values of λ and λf were different as λ=6.2 and λf=8.5, and their K-R creep curves did not agree with the experimental data. This mismatch in the HT-9 steel was due to the ductile fracture by softening of materials rather than the brittle fracture by cavity growth. The differences of the values in the above steels were attributed to creep ductilities at the secondary and the tertiary creep stages.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.2
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pp.159-165
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2013
ESD damage by Charged Cable Model (CCM) is introduced. Due to its own impedance characteristic unlike Human Body Model (HBM) or Machine Model (MM) electric component can be destroyed even though it is located after typical protection circuit. Possible mechanism of ESD damage to automotive electric control unit (ECU) in vehicle environment by CCM discharge was investigated. Based on investigation, field-returned vehicle whose ECU is expected to be damaged by CCM discharge was tested to reproduce it and similar electric component destruction inside ECU was observed. Suggestions to reduce the possibility of ESD damage by CCM are introduced.
In this study, the feasibility of vibration-based damage alarming algorithms are numerically evaluated for wind turbine tower structures which are subjected to harmonic force excitation. Firstly, the algorithm of vibration-based damage alarming for the wind turbine tower (WTT) is visited. The natural frequency change, modal assurance criterion (MAC) and frequency-response-ratio assurance criterion (FRRAC) are utilized to recognize changes in dynamic characteristics due to a structural damage. Secondly, a finite element model based on a real wind turbine tower is established in a structural analysis program, Midas FEA. The harmonic force is applied at the rotor level as presence of excitation. Several structural damage scenarios are numerically simulated in segmental joints of the wind turbine model. Finally, the natural frequency change, MAC and FRRAC algorithm are employed to identify the structural damage occurred in the finite element model. The results show that these criteria could be used as promising damage existence indicators for the damage alarming in wind turbine supporting structures.
A wireless sensing system is designed for application to structural monitoring and damage detection applications. Embedded in the wireless monitoring module is a two-tier prediction model, the auto-regressive (AR) and the autoregressive model with exogenous inputs (ARX), used to obtain damage sensitive features of a structure. To validate the performance of the proposed wireless monitoring and damage detection system, two near full scale single-story RC-frames, with and without brick wall system, are instrumented with the wireless monitoring system for real time damage detection during shaking table tests. White noise and seismic ground motion records are applied to the base of the structure using a shaking table. Pattern classification methods are then adopted to classify the structure as damaged or undamaged using time series coefficients as entities of a damage-sensitive feature vector. The demonstration of the damage detection methodology is shown to be capable of identifying damage using a wireless structural monitoring system. The accuracy and sensitivity of the MEMS-based wireless sensors employed are also verified through comparison to data recorded using a traditional wired monitoring system.
We obtained Surviving Fraction (SF) after irradiation carbon beam to compare the applicability of the Linear-Quadratic model, Incomplete Repair model, Marchese model. Mathematica software(ver 9.0) used to calcurate parameters and compared result. LQ model could not explain the entire response of fractionated carbon beam irradiation. It becomes necessary to construct models that extend the LQ model of conventional radiotherapy for the carbon beam therapy. By combining both Potentially Lethal Damage Repair (PLDR) and Sublethal Damage Repair (SLDR) a new LQ model can develop that aptly modeled the cellular response to fractionated irradiation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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