The emerging sensor-based structural health monitoring (SHM) technology has a potential for cost-effective maintenance of aging civil infrastructure systems. The author proposes to integrate continuous and global monitoring using on-structure sensors with targeted local non-destructive evaluation (NDE). Significant technical challenges arise, however, from the lack of cost-effective sensors for monitoring spatially large structures, as well as reliable methods for interpreting sensor data into structural health conditions. This paper reviews recent efforts and advances made in addressing these challenges, with example sensor hardware and health monitoring software developed in the author's research center. The hardware includes a novel fiber optic accelerometer, a vision-based displacement sensor, a distributed strain sensor, and a microwave imaging NDE device. The health monitoring software includes a number of system identification methods such as the neural networks, extended Kalman filter, and nonlinear damping identificaiton based on structural dynamic response measurement. These methods have been experimentally validated through seismic shaking table tests of a realistic bridge model and tested in a number of instrumented bridges and buildings.
In this paper, vibration-based structural health monitoring methods that are suitable for caisson-type structures are examined by an experimental evaluation. To achieve the objective, four approaches are implemented. First, vibration-based structural health monitoring methods are selected to monitor the structural condition of caisson-type breakwaters. Second, a lab-scaled caisson structure is constructed to verify the selected monitoring methods. Third, the vibration characteristics are numerically analyzed using an FE model due to the change in the rubble mound condition. Finally, experimental vibration tests of the lab-scaled caisson structure are performed to monitor the vibration responses due to changes in rubble mound conditions and the performances of the selected methods are examined from the monitoring results.
Flap monitoring is important for flap salvage. Although there are many methods to observe the flap, practical methods mostly used are subjective methods. Recording flap surface temperature is one of the objective methods of flap monitoring. We used an infra-red thermometer to simplify monitoring of the flap temperature. 60 groin flaps of SD rats are used in the experiment. Artificial arterial or venous insufficiency was made and the surface temperature was checked and compared with body temperature. In the results, the temperature of the arterial clamped flaps was lower than that of body and the mean difference was $0.3^{\circ}C$ after 20 minutes of clamping. In the vein-clamped flaps, the mean decrease was $0.4^{\circ}C$ after 30 minutes of clamping. The all difference of the temperature between the flaps and body was statistically significant. Our results suggest that flap monitoring by infra-red thermometer is simple, useful and helpful to evaluate the flap status.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2008.07a
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pp.207-208
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2008
In this study, we present the error compensation effect of optical monitoring methods for apply of narrow band pass filter and IR-cutoff filter. Then we show the optimization process for apply of optical monitoring methods.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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2003.11a
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pp.224-228
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2003
The basic Principles and methods of the on-line monitoring of tribology parameters (friction coefficient and wear allowance) and fault diagnosis for the hoist disc brake system were introduced, the method were based on the spring force and oil pressure of the brake system and the hoist kinematics parameters. The experiment on the monitoring and diagnosis of hoist brake system were carried out. The research results showed: the monitoring and diagnosis methods are feasible.
Along with increasing supplies of smart devices, a proliferation of context-aware applications is came. However, acquiring contexts through sensors requires considerable energy consumption. It has became big constraints on running many context-aware applications in mobile devices having limited battery capacity. Hence, energy-efficient methods for monitoring contexts are highly required. In this paper, we propose four context monitoring methods, analyse energy consumption in each method, and provide guidelines for applying the methods. It is effective to decrease energy consumption for monitoring contexts with applying the methods. To assess the proposed methods, we implement an application that is aware of a user's motion and show quantitative comparison between each of the methods.
A roll projection welding machine is introduced to fabricate metallic sandwich plate consisting of a structured inner sheet with projection-like shape and a pair of skin sheets. To fabricate the metallic sandwich plate of consistent and good quality, two process monitoring methods are introduced; dynamic resistance monitoring and skin sheet temperature monitoring. Dynamic resistance monitoring has no time delay but gives only averaged value over plate width. Skin sheet temperature monitoring has certain amount of time delay but is good for predicting weld quality of specified position. By the two complementary monitoring methods, the characteristics of the new welding process is successfully understood.
Kim, Jeong-Tae;Park, Jae-Hyung;Hong, Dong-Soo;Ho, Duc-Duy
Smart Structures and Systems
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v.7
no.5
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pp.393-416
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2011
Hybrid acceleration-impedance sensor nodes on Imote2-platform are designed for damage monitoring in steel girder connections. Thus, the feasibility of the sensor nodes is examined about its performance for vibration-based global monitoring and impedance-based local monitoring in the structural systems. To achieve the objective, the following approaches are implemented. First, a damage monitoring scheme is described in parallel with global vibration-based methods and local impedance-based methods. Second, multi-scale sensor nodes that enable combined acceleration-impedance monitoring are described on the design of hardware components and embedded software to operate. Third, the performances of the multi-scale sensor nodes are experimentally evaluated from damage monitoring in a lab-scaled steel girder with bolted connection joints.
Time Delay of Arrival (TDOA) estimation methods based on correlation function analysis play an important role in the micro-seismic event monitoring. It makes full use of the similarity in the recorded signals that are from the same source. However, those methods are subjected to the noise effect, particularly when the global similarity of the signals is low. This paper proposes a new approach for micro-seismic monitoring based on cross wavelet transform. The cross wavelet transform is utilized to analyse the measured signals under micro-seismic events, and the cross wavelet power spectrum is used to measure the similarity of two signals in a multi-scale dimension and subsequently identify TDOA. The offset time instant associated with the maximum cross wavelet transform spectrum power is identified as TDOA, and then the location of micro-seismic event can be identified. Individual and statistical identification tests are performed with measurement data from an in-field mine. Experimental studies demonstrate that the proposed approach significantly improves the robustness and accuracy of micro-seismic source locating in mines compared to several existing methods, such as the cross-correlation, multi-correlation, STA/LTA and Kurtosis methods.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.2
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pp.123-137
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2014
The aviation gas turbine is composed of many expensive and highly precise parts and operated in high pressure and temperature gas. When breakdown or performance deterioration occurs due to the hostile environment and component degradation, it severely influences the aircraft operation. Recently to minimize this problem the third generation of predictive maintenance known as condition based maintenance has been developed. This method not only monitors the engine condition and diagnoses the engine faults but also gives proper maintenance advice. Therefore it can maximize the availability and minimize the maintenance cost. The advanced gas turbine health monitoring method is classified into model based diagnosis (such as observers, parity equations, parameter estimation and Gas Path Analysis (GPA)) and soft computing diagnosis (such as expert system, fuzzy logic, Neural Networks (NNs) and Genetic Algorithms (GA)). The overview shows an introduction, advantages, and disadvantages of each advanced engine health monitoring method. In addition, some practical gas turbine health monitoring application examples using the GPA methods and the artificial intelligent methods including fuzzy logic, NNs and GA developed by the author are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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