A full-scale instrumented low-rise building with gable roof was built at a coastal site with a high incidence of tropical cyclones for monitoring of wind effects on the building during windstorms. This paper presents the field measurements of the wind velocity field around and the wind-induced pressures on the low-rise building during the passage of severe tropical storm Soudelor. Near-ground wind characteristics such as wind speed, wind direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral length scale and wind velocity spectra were investigated. The wind-induced pressures on the roof of the building were analyzed and discussed. The results revealed that the eave and ridge edges on the roof were subjected to the most severe suction pressures under quartering winds. These suction pressures showed obvious non-Gaussian behavior. The measured results were compared with the provisions of ASCE 7-10 to assess the suitability of the code of practice for the wind-resistant design of low-rise buildings under tropical cyclones. The field study aims to provide useful information that can enhance our understanding of the extreme wind effects on low-rise buildings in an effort to reduce tropical cyclone wind damages to residential buildings.
This paper presents the field measurement results of wind effects on a super-tall building (CITIC Plaza, 391 m high) located in Guangzhou. The field data such as wind speed, wind direction and acceleration responses were simultaneously and continuously recorded from the tall building by a wind and vibration monitoring system during two typhoons. The typhoon-generated wind characteristics including turbulence intensity, gust factor, peak factor, turbulence integral length scale and power spectral density of fluctuating wind speed were presented and discussed. The dynamic characteristics of the tall building were determined based on the field measurements and compared with those calculated from a 3D finite element model of the building. The measured natural frequencies of the two fundamental sway modes of the building were found to be larger than those calculated. The damping ratios of the building were evaluated by the random decrement technique, which demonstrated amplitude-dependent characteristics. The field measured acceleration responses were compared with wind tunnel test results, which were found to be consistent with the model test data. Finally, the serviceability performance of the super-tall building was assessed based on the field measurement results.
Condition assessment and monitoring of bridges is critical for safe passenger travel, public transportation, and efficient freight. In monitoring, displacement measurement capability is important to keep track of performance of bridge, in part or as whole. One of the most important parts of a bridge is the expansion joint, which accommodates continuous cyclic thermal expansion of the whole bridge. Though expansion joint is critical for bridge performance, its inspection and monitoring has not been considered significantly because the monitoring requires long-term data using cost intensive equipment. Recently, a wireless smart sensor network (WSSN) has drawn significant attention for transportation infrastructure monitoring because of its merits in low cost, easy installation, and versatile on-board computation capability. In this paper, a rapid wireless displacement monitoring system, wireless hybrid sensor (WHS), has been developed to monitor displacement of expansion joints of bridges. The WHS has been calibrated for both static and dynamic displacement measurement in laboratory environment, and deployed on an in-service highway bridge to demonstrate rapid expansion joint monitoring. The test-bed is a continuous steel girder bridge, the Founders Bridge, in East Hartford, Connecticut. Using the WHS system, the static and dynamic displacement of the expansion joint has been measured. The short-term displacement trend in terms of temperature is calculated. With the WHS system, approximately 6% of the time has been spent for installation, and 94% of time for the measurement showing strong potential of the developed system for rapid displacement monitoring.
Shajihan, Shaik Althaf V.;Wang, Shuo;Zhai, Guanghao;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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v.29
no.1
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pp.181-193
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2022
Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.
Quickness and precision are the two most important requirements for an industrial scale used in production lines. In this paper, a new approach, "Mass-estimation algorithm by vibration-response measurement of dynamic balance", is presented to improve some of drawbacks in conventional scales. The system, consisted of velocity and displacement sensors, spring scale, analog-digital converter and microcomputer, is based on full utilization of dynamic mass measurement of velocity and displacement via microcomputer-assisted real time monitoring. The resulting system, when combined with appropriate mass estimation algorithm software, has shown its effectiveness in terms of two desirable characteristics required.
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.841-844
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2005
Computer vision technology can be used to interpret the images captured by web cameras installed on construction sites to automatically quantify the results. This information can be used for quality control, productivity measurement and to direct construction. Steel frame construction is particularly well suited for automatic monitoring as all structural members can be viewed from a small number of camera locations, and three-dimensional computer models of steel structures are frequently available in a standard electronic format. A system is being developed that interprets the 3-D model and directs a camera to look for individual members as regular intervals to determine when each is in place and report the results. Results from a simple lab-scale system are presented along with preliminary full-scale development.
Modern high-rise tower designs incorporating recessed balcony cavity spaces can be prone to high-frequency and narrow-band Rossiter aerodynamic excitations under glancing incident winds that can harmonize and compete with recessed balcony volume acoustic Helmholtz modes and facade elastic responses. Resulting resonant inertial wind loading to balcony facades responding to these excitations is additive to the peak design wind pressures currently allowed for in wind codes and can present as excessive facade vibrations and sub-audible throbbing in the serviceability range of wind speeds. This paper presents a methodology to determine Cavity Amplification Factors to account for façade resonant inertial wind loads resulting from balcony cavity aero-acoustic-elastic resonances by drawing upon field observations and the results of full-scale monitoring and model-scale wind tunnel tests. Recessed balcony cavities with single orifice type openings and located within curved façade tower geometries appear particularly prone. A Cavity Amplification Factor of 1.8 is calculated in one example representing almost a doubling of local façade design wind pressures. Balcony façade and tower design recommendations to mitigate wind induced aero-acoustic-elastic resonances are provided.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.5
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pp.443-451
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2013
Acoustic emission(AE) has emerged as a powerful nondestructive tool to detect any further growth or expansion of preexisting defects or to characterize failure mechanisms. Recently, this kind of technique, that is an in-situ monitoring of inside damages of materials or structures, becomes increasingly popular for monitoring the integrity of large structures like a huge wind turbine blade. In this study, the activities of AE signals generated from external artificial sources was evaluated and located by new developed signal mapping source location method and this test is conducted by 750 kW full-scale blade. And a new source location method was applied to assess the damage in the wind turbine blade during step-by-step static load test. In this static loading test, we have used a full scale blade of 100 kW in capacity. The results show that the acoustic emission activities give a good agreement with the stress distribution and damage location in the blade. Finally, the applicability of the new source location method was confirmed by comparison of the result of source location and experimental damage location.
In this paper, solar-powered, multi-scale, vibration-impedance sensor node on Imote2 platform is presented for hybrid structural health monitoring (SHM) in cable-stayed bridge. In order to achieve the objective, the following approaches are proposed. Firstly, vibration- and impedance-based hybrid SHM methods are briefly described. Secondly, the multi-scale vibration and impedance sensor node on Imote2-platform is presented on the design of hardware components and embedded software for vibration- and impedance-based SHM. In this approach, a solar-powered energy harvesting is implemented for autonomous operation of the smart sensor nodes. Finally, the feasibility and practicality of the smart sensor-based SHM system is evaluated on a full-scale cable-stayed bridge, Hwamyung Bridge in Korea. Successful level of wireless communication and solar-power supply for smart sensor nodes are verified. Also, vibration and impedance responses measured from the target bridge which experiences various weather conditions are examined for the robust long-term monitoring capability of the smart sensor system.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.2
no.3
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pp.132-138
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2010
In the present study, the real-time monitoring system is developed based on the wireless sensor network (WSN) and power line communication (PLC) employed in the 3,000-ton-class training ship. The WSN consists of sensor nodes, router, gateway and middleware. The PLC is composed of power lines, modems, Ethernet gateway and phase-coupler. The basic tests show that the ship has rather good environments for the wired and wireless communications. The developed real-time monitoring system is applied to recognize the thermal environments of main-engine room and one cabin in the ship. The main-engine room has lots of heat sources and needs careful monitoring to satisfy safe operation condition or detect any human errors beforehand. The monitoring is performed in two regions near the turbocharger and cascade tank, considered as heat sources. The cabin on the second deck is selected to monitor the thermal environments because it is close to the heat source of main engine. The monitoring results of the cabin show the thermal environment is varied by the human activity. The real-time monitoring for the thermal environment would be useful for the planning of the ventilation strategy based on the traces of the human activity against inconvenient thermal environments as well as the recognizing the temperature itself in each cabin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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