Monitoring the performance and estimating the remaining useful life of aging civil infrastructure in the United States has been identified as a major objective in the civil engineering community. Structural health monitoring has emerged as a central tool to fulfill this objective. This paper presents a review of the major structural monitoring programs that have been recently implemented in the United States, focusing on the integrity and performance assessment of large-scale structural systems. Applications where response data from a monitoring program have been used to detect and correct structural deficiencies are highlighted. These applications include (but are not limited to): i) Post-earthquake damage assessment of buildings and bridges; ii) Monitoring of cables vibration in cable-stayed bridges; iii) Evaluation of the effectiveness of technologies for retrofit and seismic protection, such as base isolation systems; and iv) Structural damage assessment of bridges after impact loads resulting from ship collisions. These and many other applications show that a structural health monitoring program is a powerful tool for structural damage and condition assessment, that can be used as part of a comprehensive decision-making process about possible actions that can be undertaken in a large-scale civil infrastructure system after potentially damaging events.
Kim, Jeong-Tae;Na, Won-Bae;Hong, Dong-Soo;Lee, Byung-Jun
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.6
s.52
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pp.57-65
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2006
This paper presents hybrid structural damage monitoring system which performs both global damage assessment of structure and damage detection of local structural joints. Hybrid damage monitoring system is composed of vibration-based technique and electro/mechanic impedance technique. Vibration-based technique detects global characteristic change ot structure using modal characteristic change of structure, and electro/mechanical impedance technique detects damage existence of local structural joints using impedance change of PZT sensor. For the verification of the proposed hybrid monitoring system, a series of damage scenarios are designed to loosened bolts situations of the structural joints, and acceleration response and impedance response signatures are measured. The proposed hybrid monitoring system is implemented to monitor global damage-state and local damages in structural joints.
This paper presents an improved time series based damage detection approach with experimental verifications for detection, localization, and quantification of damage in shear-type structures under varying mass effects using output-only vibration data. The proposed method can be very effective for automated monitoring of buildings to develop proactive maintenance strategies. In this method, Auto-Regressive Moving Average models with eXogenous inputs (ARMAX) are built to represent the dynamic relationship of different sensor clusters. The damage features are extracted based on the relative difference of the ARMAX model coefficients to identify the existence, location and severity of damage of stiffness and mass separately. The results from a laboratory-scale shear type structure show that different damage scenarios are revealed successfully using the approach. At the end of this paper, the methodology limitations are also discussed, especially when simultaneous occurrence of mass and stiffness damage at multiple locations.
This study aims to perform damage identification for Da-Sheng-Guan (DSG) high-speed railway truss arch bridge using fuzzy clustering analysis. Firstly, structural health monitoring (SHM) system is established for the DSG Bridge. Long-term field monitoring strain data in 8 different cases caused by high-speed trains are taken as classification reference for other unknown cases. And finite element model (FEM) of DSG Bridge is established to simulate damage cases of the bridge. Then, effectiveness of one fuzzy clustering analysis method named transitive closure method and FEM results are verified using the monitoring strain data. Three standardization methods at the first step of fuzzy clustering transitive closure method are compared: extreme difference method, maximum method and non-standard method. At last, the fuzzy clustering method is taken to identify damage with different degrees and different locations. The results show that: non-standard method is the best for the data with the same dimension at the first step of fuzzy clustering analysis. Clustering result is the best when 8 carriage and 16 carriage train in the same line are in a category. For DSG Bridge, the damage is identified when the strain mode change caused by damage is more significant than it caused by different carriages. The corresponding critical damage degree called damage threshold varies with damage location and reduces with the increase of damage locations.
There is greater significance in identifying the incipient damages in structures at the time of their initiation as timely rectification of these minor incipient cracks can save huge maintenance cost. However, the change in the global dynamic characteristics of a structure due to these subtle damages are insignificant enough to detect using the majority of the current damage diagnostic techniques. Keeping this in view, we propose a hybrid damage diagnostic technique for detection of minor incipient damages in the structures. In the proposed automated hybrid algorithm, the raw dynamic signatures obtained from the structure are decomposed to uni-modal signals and the dynamic signature are reconstructed by identifying and combining only the uni-modal signals altered by the minor incipient damage. We use these reconstructed signals for damage diagnostics using ARMAX model. Numerical simulation studies are carried out to investigate and evaluate the proposed hybrid damage diagnostic algorithm and their capability in identifying minor/incipient damage with noisy measurements. Finally, experimental studies on a beam are also presented to compliment the numerical simulations in order to demonstrate the practical application of the proposed algorithm.
A three-dimensional; structural health monitoring; vertical; planar; cross-sample entropy; multiscaleA three-dimensional structural health monitoring (SHM) system based on multiscale entropy (MSE) and multiscale cross-sample entropy (MSCE) is proposed in this paper. The damage condition of a structure is rapidly screened through MSE analysis by measuring the ambient vibration signal on the roof of the structure. Subsequently, the vertical damage location is evaluated by analyzing individual signals on different floors through vertical MSCE analysis. The results are quantified using the vertical damage index (DI). Planar MSCE analysis is applied to detect the damage orientation of damaged floors by analyzing the biaxial signals in four directions on each damaged floor. The results are physically quantified using the planar DI. With progressive vertical and planar analysis methods, the damaged floors and damage locations can be accurately and efficiently diagnosed. To demonstrate the performance of the proposed system, performance evaluation was conducted on a three-dimensional seven-story steel structure. According to the results, the damage condition and elevation were reliably detected. Moreover, the damage location was efficiently quantified by the DI. Average accuracy rates of 93% (vertical) and 91% (planar) were achieved through the proposed DI method. A reference measurement of the current stage can initially launch the SHM system; therefore, structural damage can be reliably detected after major earthquakes.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.32
no.11
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pp.918-923
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2008
Since crack detection for laminated composites in-service is effective to improve the structural reliability of laminated composites, it have been tried to detect cracks of laminated composites by various nondestructive methods. An electric potential method is one of the widely used approaches for detection of cracks for carbon fiber composites, since the electric potential method adopts the electric conductive carbon fibers as reinforcements and sensors and the adoption of carbon fibers as sensors does not bring strength reduction induced by embedding sensors into the structures such as optical fibers. However, the application of the electric method is limited only to electrically conductive composite materials. Recently, a piezoelectric method using piezoelectric characteristics of epoxy adhesives has been successfully developed for the adhesive joints because it can monitor continuously the damage of adhesively bonded structures without producing any defects. Polymeric materials for the matrix of composite materials have piezoelectric characteristics similarly to adhesive materials, and the fracture of composite materials should lead to the fracture of polymeric matrix. Therefore, it seems to be valid that the piezoelectric method can be applied to monitoring the damage of composite materials. In this research, therefore, the feasibility study of the damage monitoring for composite materials by piezoelectric method was conducted. Using carbon fiber epoxy composite and glass fiber composite, charge output signals were measured and analyzed during the static and fatigue tests, and the effect of fiber materials on the damage monitoring of composite materials by the piezoelectric method was investigated.
Kim, Sung-Woo;Park, Sue-Hyung;Jiho Min;Gu, Man-Bock
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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v.5
no.6
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pp.395-399
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2000
Five different freeze-dried recombinant bioluminescent bacteria were used for the detection of cellular stresses caused by endocrine disrupting chemicals. These strains were DPD2794 (recA::luxCDABE), which is sensitive to DNA damage, DPD2540 (fabA::luxCDABE), sensitive to cellular membrane damage, DPD2511 (katG::luxCDABE), sensitive to oxidative damage, and TV1061 (grpE::luxCDABE), sensitive to protein damage. GC2, which emits bioluminescence constitutively, was also used in this study. The toxicity of several chemicals was measured using GC2. Damage caused by known endocrine disrupting chemicals, such as nonyl phenol, bisphenol A, and styrene, was detected and classified according to toxicity mode, while others, such as phathalate and DDT, were not detected with the bacteria. These results suggest that endocrine disrupting chemicals are toxic in bacteria, and do not act via an estrogenic effect, and that toxicity monitoring and classification of some endocrine disrupting chemicals may be possible in the field using these freeze-dried recombinant bioluminescent bacteria.
In this study, parametric analyses on a hoop-type PZT (lead-zirconate-titanate) interface are performed to estimate the effects of the PZT interface's materials and geometries on sensitivities of impedance responses under strand breakage. The paper provides a guideline for installing the PZT interface suitable in tendon anchorages for damage-sensitive impedance signatures. Firstly, the concept of the PZT interface-based impedance monitoring technique in prestressed tendon anchorage is briefly described. A FE (finite element) analysis is conducted on a multi-strands anchorage equipped with a hoop-type PZT interface for analyzing materials and geometric effects. Various material properties, geometric sizes of the interface, and PZT sensor are simulated under two states of prestressing force for acquiring impedance responses. Changes in impedance signals are statistically quantified to analyze the effect of these factors on damage-sensitive impedance monitoring in the tendon anchorage. Finally, experimental analyses are performed to demonstrate the effects of materials and geometrical properties of the PZT interface on damage-sensitive impedance monitoring.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.197-202
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2008
In this paper, a hybrid vibration-impedance approaches is newly proposed to detect the occurrence of damage, the location of damage, and extent of damage in steel plate-girder bridges. The hybrid scheme mainly consists of three sequential phases: 1) to alarm the occurrence of damage, 2) to classify the alarmed damage, and 3) to estimate the classified damage in detail. Damage types of interest include flexural stiffness-loss in girder and bolts-loose in supports. In the first phase, the global occurrence of damage is alarmed by monitoring changes in acceleration features. In the second phase, the alarmed damage is classified into subsystems by recognizing patterns of impedance features. In the final phase, the location and the extent of damage are estimated by using modal strain energy-based damage index method and root mean square deviation method. The feasibility of the proposed system is evaluated on a laboratory-scaled steel plate-girder bridge model for which hybrid vibration-impedance signatures were measured for several damage scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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