The present work proposes a self-controlled multi-stage optimization method for damage identification of structures utilizing standard particle swarm optimization (PSO) algorithm. Damage identification problem is formulated as an inverse optimization problem where damage severity in each element of the structure is considered as optimization variables. An efficient objective function is formed using the first few frequencies and mode shapes of the structure. This objective function is minimized by a self-controlled multi-stage strategy to identify and quantify the damage extent of the structural members. In the first stage, standard PSO is utilized to get an initial solution to the problem. Subsequently, the algorithm identifies the most damage-prone elements of the structure using an adaptable threshold value of damage severity. These identified elements are included in the search space of the standard PSO at the next stage. Thus, the algorithm reduces the dimension of the search space and subsequently increases the accuracy of damage prediction with a considerable reduction in computational cost. The efficiency of the proposed method is investigated and compared with available results through three numerical examples considering both with and without noise. The obtained results demonstrate the accuracy of the present method can accurately estimate the location and severity of multi-damage cases in the structural systems with less computational cost.
This study represents results of fragility curve development for 4-span continuous bridge. 2 type bridge model is chosen frame type and 2-roller 1-hinge type. To research the response of bridge under earthquake excitation, Monte Carlo simulation is performed to study nonlinear dynamic analysis. For nonlinear time history analysis a set of 150 synthetic time histories were generated. Fragility curves in this study are represented by lognormal distribution functions with two parameters and developed as a function of PGA. Five damage states were defined to express the condition of damage based on the actual experimental damage data of bridge column. As a result of this research, the value of damage probability corresponding to each damage state were determined and frame type bridge are favorable under seismic event.
In this paper, finite element stamping analysis was carried out for the front lower arm to examine the applicability of solid element with damage theory to predict shear fracture phenomena induced by sheared edge as well as deformation mechanisms. Mechanical properties related to deformation and damage theory were determined from tensile test. Shear fracture was predicted by normalized Cockcroft-Latham model with initial imposition of the damage value along the sheared edge. Simulation results illustrated that the analysis with solid element and damage theory predicted edge profile, strain distribution, and forming load more accurately than the analysis with shell element. Simulation with solid element can also predict the shear fracture more exactly comparing to analysis with shell element and forming limit curve.
Recently, 5000 series and 6000 series Al alloys have been used as hull materials for small and medium-sized ships because of their excellent weldability, corrosion resistance, and durability in marine environments. Al ships can navigate at high speed due to their light weight. However, cavitation-erosion problems cause reducing durability of Al ship at high speed. In this investigation, 5052-O, 5083-H321, and 6061-T6 Al alloy materials were used to evaluate the damage characteristics with amplitude (cavitation strength). As a result of the electrochemical experiments, the corrosion current density and corrosion potential of 6061-T6 in seawater were 8.52 × 10-7 A/㎠ and -0.771 V, respectively, presenting the best corrosion resistance. The cavitation-erosion experiment showed that 5052-O had the lowest hardness value and cavitation-erosion resistance. 5052-O also had a very short incubation period. As the experiment progressed for 5052-O, pitting formed and grew in a short time, and was observed as severe cavitation-erosion damage that eliminated in large quantities. Among the three specimens, 5083-H321 presented the highest hardness value and the damage rate was the smallest after the initiation of pitting.
In this study, we investigated the effect of natural vegetable treatment agent on the bleaching and damage of human hair during permanent wave formation. The vegetable treatment agent was prepared by fermenting the mixture of tea leaves (10g), black rice (100g), black bean (100g), corn (100g), malt (50g), and water(500g) at room temperature for 1 week. The degree of bleaching and damage was checked by Munsell value 'L' and morphological changes of hair in FE-SEM. When the hair was bleached, the Munsell value 'L' was almost same regardless of adding the vegetable treatment to the bleaching solution. But when the hair was permanently waved, the curl formation ability was high and the damage was low in the case of adding the vegetable treatment. This means that the vegetable treatment covers the scale of hair and protects the hair from the chemicals.
In this investigation, the electrochemical characteristics of superaustenitic and general austenitic stainless steels were compared by conducting potentiodynamic polarization experiment with varying temperatures in natural seawater solution. From the result of the potentiodynamic polarization experiment, the corrosion rate of UNS S31603 was found to be 17 times faster than that of UNS N08367 under the most severe corrosion conditions. The relationship between the corrosion rate by maximum damage depth and the corrosion rate by the corrosion current density was expressed as α value for each stainless steel. The α value of UNS S31603 under all temperature conditions was higher than that of UNS N08367 under similar conditions. This means that UNS S31603 is more prone to localized corrosion than UNS N08367. UNS S31603 expressed pitting type damages under all temperature conditions as shown by SEM analysis results. The pitting damage rapidly grew at the relatively poor grain boundaries. Damage on UNS N08367 was not clearly represented at 30 ℃ and 60 ℃, and slight intergranular corrosion damage was observed on the entire surface at 90 ℃.
Park, June-Ho;Kwon, Tae-Hyuk;Han, Gyeol;Kim, Jin-Seop;Hong, Chang-Ho;Lee, Hang-Lo
방사성폐기물학회지
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제20권3호
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pp.297-306
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2022
The acoustic emission (AE) is proposed as a feasible method for the real-time monitoring of the structural damage evolution in concrete materials that are typically used in the storage of nuclear wastes. However, the characteristics of AE signals emitted from concrete structures subjected to various environmental conditions are poorly identified. Therefore, this study examines the AE characteristics of the concrete structures during uniaxial compression, where the storage temperature and immersion conditions of the concrete specimens varied from 15℃ to 75℃ and from completely dry to water-immersion, respectively. Compared with the dry specimens, the water-immersed specimens exhibited significantly reduced uniaxial compressive strengths by approximately 26%, total AE energy by approximately 90%, and max RA value by approximately 70%. As the treatment temperature increased, the strength and AE parameters, such as AE count, AE energy, and RA value, of the dry specimens increased; however, the temperature effect was only minimal for the immersed specimens. This study suggests that the AE technique can capture the mechanical damage evolution of concrete materials, but their AE characteristics can vary with respect to the storage conditions.
Marine diesel engines operate in environments in which damage easily occurs from corrosion. Recently, damage to cylinder liners has increased from corrosion wear caused by increased engine power. This damage can cause serious problems in the economy. Thus, many researchers have treated and studied damaged cylinder liners. However, a method is necessary for real-time monitoring of damage to cylinder liners during operation of the engine, before serious damage can occur. This study carries out reciprocating friction and wear tests on a cast iron specimen under various corrosion atmospheres and verifies the variations of friction coefficient and friction surface. Additionally, the friction coefficient and friction status are predicted by using a neural network that learns the vibration and frequency spectrum data from an acceleration sensor. According to our conclusions, amplitude is distributed highly at high frequencies, and values of standard deviation and kurtosis are high when damage to the friction surface is serious. The accuracy rate of the friction coefficient predicted by the neural network is over 80% of the real measured value without NaCl, and application of the neural network is very effective for diagnosing the friction condition and damage to the cylinder liner.
Noting that damage occurrence of offshore jacket platforms is concentrated in two structural regions that are in the vicinity of still water surface and close to the seabed, a damage detection method by using only partial measurement of vibration in a suspect region was presented in this paper, which can not only locate damaged members but also evaluate damage severities. Then employing an experiment platform model under white-noise ground excitation by shaking table and using modal parameters of the first three modes identified by a scalar-type ARMA method on undamaged and damaged structures, the feasibility of the damage detection method was discussed. Modal parameters from eigenvalue analysis on the structural FEM model were also used to help the discussions. It is demonstrated that the damage detection algorithm is feasible on damage location and severity evaluation for broken slanted braces and it is robust against the errors of baseline FEM model to real structure when the principal errors is formed by difference of modal frequencies. It is also found that Z-value changes of modal shapes also play a role in the precise detection of damage.
In this paper, an inverse approach based on uniform load surface (ULS) is presented for structural damage localization and quantification. The ULS is excellent approximation for deformed configuration of a structure under distributed unit force applied on all degrees of freedom. The ULS make use of natural frequencies and mode shapes of structure and in mathematical point of view is a weighted average of mode shapes. An objective function presented to damage detection is discrepancy between the ULS of monitored structure and numerical model of structure. Solving this objective function to find minimum value yields damage's parameters detection. The teaching-learning based optimization algorithm has been employed to solve inverse problem. The efficiency of present damage detection method is demonstrated through three numerical examples. By comparison between proposed objective function and another objective function which make use of natural frequencies and mode shapes, it is revealed present objective function have faster convergence and is more sensitive to damage. The method has good robustness against measurement noise and could detect damage by using the first few mode shapes. The results indicate that the proposed method is reliable technique to damage detection in structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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