This paper presents a damage assesment method for buried pipelines subjected to Deep Excavation-induced ground movements. Ground deformation characteristics resulting from 3D finite element analysis was represented mathematically by a hyperbolic tangential function. A parametric study was performed on excavation depth and burial position of pipeline. The result of the parametric study indicate that length of hyperbolic tangential function affects the results of damage assessment. Using numerical studies for buried pipeline response to ground movements by relative flexibility of the pipe-soil system. The result of numerical studies are presented in forms of design charts which can be readily used for various condition encountered in practices.
DNA damage checkpoint is an important self-defense mechanism for the maintenance of genome stability. Defects in DNA damage signaling and repair lead to various disorders and increase tumor incidence in humans. In the past 10 years, we have identified many components involved in the DNA damage-signaling pathway, including the product of breast cancer susceptibility gene 1 (BRCA1). Mutations in BRCA1 are associated with increased risk of breast and ovarian cancers, highlighting the importance of this DNA damage-signaling pathway in tumor suppression. While it becomes clear that BRCA1 plays a crucial role in the DNA damage responsive pathway, exactly how BRCA1 receives DNA damage signals and exerts its checkpoint function has not been fully addressed. A series of recent studies reported the discovery of many novel components involved in DNA damage-signaling pathway. These newly identified checkpoint proteins, including RNF8, RAP80 and CCDC98, work in concern in recruiting BRCA1 to DNA damage sites and thus regulate BRCA1 function in G2/M checkpoint control. This review will summarize these recent findings and provide an updated view of the regulation of BRCA1 in response to DNA damage.
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.
Seyed Milad Hosseini;Mohamad Mohamadi Dehcheshmeh;Gholamreza Ghodrati Amiri
Structural Engineering and Mechanics
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제87권6호
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pp.555-574
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2023
An efficient optimization algorithm and damage-sensitive objective function are two main components in optimization-based Finite Element Model Updating (FEMU). A suitable combination of these components can considerably affect damage detection accuracy. In this study, a new hybrid damage-sensitive objective function is proposed based on combining two different objection functions to detect the location and extent of damage in structures. The first one is based on Generalized Pseudo Modal Strain Energy (GPMSE), and the second is based on the element's Generalized Flexibility Matrix (GFM). Four well-known population-based metaheuristic algorithms are used to solve the problem and report the optimal solution as damage detection results. These algorithms consist of Cuckoo Search (CS), Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), Moth Flame Optimization (MFO), and Jaya. Three numerical examples and one experimental study are studied to illustrate the capability of the proposed method. The performance of the considered metaheuristics is also compared with each other to choose the most suitable optimizer in structural damage detection. The numerical examinations on truss and frame structures with considering the effects of measurement noise and availability of only the first few vibrating modes reveal the good performance of the proposed technique in identifying damage locations and their severities. Experimental examinations on a six-story shear building structure tested on a shake table also indicate that this method can be considered as a suitable technique for damage assessment of shear building structures.
In this paper, an experimental verification has been conducted for the frequency response function (FRF)-based structural damage identification method (SDIM) proposed for beam structures. The FRF-based SDIM requires the natural frequencies and mode shapes measured in the intact state and the FRF-data measured in the damaged state. Experiments are conducted for the cantilevered beam specimens with one slot and with three slots. It is shown that the proposed FRF-based SDIM provides damage identification results that agree quite well with true damage state.
For successful guided-wave damage inspection, the appropriate signal processing of measured wave signals is very important. The objective of this paper is to introduce an efficient signal processing technique especially suitable for the guided-waves used for damage detection. The key idea of this technique is to model guided-waves by chirp functions of special form considering the dispersion phenomenon. To determine the parameter of the chirp functions simulating guided-waves, the matching pursuit algorithm is employed. The damage information in waveguides can be extracted by pulse-characterizing parameters. The effectiveness of present method is checked with the guided wave-based damage inspection.
This study presents the Big Bang and Big Crunch (BB-BC) optimization algorithm for detection of structure damage in large severity. Local damage is represented by a perturbation in the elemental stiffness parameter of the structural finite element model. A nonlinear objective function is established by minimizing the discrepancies between the measured and calculated acceleration responses (AR) of the structure. The BB-BC algorithm is utilized to solve the objective function, which can localize the damage position and obtain the severity of the damage efficiently. Numerical simulations have been conducted to identify both single and multiple structural damages for beam, plate and European Space Agency Structures. The present approach gives accurate identification results with artificial measurement noise.
구조물의 손상예측정확도를 모델불확실성의 함수로 산정하는 방법론이 제시되었다. 먼저, 구조물의 손상발생위치과 크기를 결정할 수 있는 알고리즘의 요약되고 모델불확실성과 손상발견정확도를 측정하는 방법들이 제시되었다. 다음으로, 실존구조물의 손상발견정확도에 미치는 모델불확실성의 영향을 산정하는 방법론이 제시되었다. 마지막으로, 한개의 진동모드가 측정된 Plate-Girder교량을 사용하여 이같은 산정방법론의 적합성이 예증되었다.
For successful guided-wave damage inspection, the appropriate signal processing of measured wave signals is very important. The objective of this paper is to introduce an efficient signal processing technique especially suitable for the guided-waves used for damage detection. The key idea of this technique is to model guided-waves by chirp functions of special form considering the dispersion phenomenon. To determine the parameter of the chirp functions simulating guided-waves, the matching pursuit algorithm is employed. The damage information in waveguides can be extracted by pulse-characterizing parameters. The effectiveness of present method is checked with the longitudinal wave-based damage inspection.
전 세계적으로 발생하고 있는 이상기후현상으로 자연재해의 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있는 추세이다. 특히, 일본의 대지진, 미국의 허리케인 카트리나, 한국의 태풍 매미 등 세계적으로 연안지역에서 발생하는 자연재해에 의한 피해는 막대하다. 재해대응 차원에서 피해 규모를 예측할 수 있다면 신속하게 대응하여 피해를 저감할 수 있다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 여러 가지 자연재해 중 해풍과 파랑에 의해 발생하는 풍랑에 관한 피해예측함수를 개발하였다. 국내의 연안지역을 대상으로 재해연보('1991~'2017)의 풍랑 및 태풍피해 이력을 수집하였으며, 물가상승률을 반영하기 위해 2017년을 기준으로 피해액을 환산하였다. 또한, 풍랑 및 태풍피해가 발생했을 때의 해양기상인자 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 통하여 회귀분석을 실시하였으며, 최종적으로, 연안의 지역특성을 반영하여 전국 74개 지역의 해역별 풍랑 피해예측함수를 개발하였다. 개발된 풍랑피해 예측함수를 통하여 사전대비 차원의 피해예측이 가능할 것으로 판단되며, 재해통계관련 법 제도 개선에 활용 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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