Grosse, Christian U.;Glaser, Steven D.;Kruger, Markus
Smart Structures and Systems
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제6권3호
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pp.197-209
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2010
The structural state of a bridge is currently examined by visual inspection or by wired sensor techniques, which are relatively expensive, vulnerable to inclement conditions, and time consuming to undertake. In contrast, wireless sensor networks are easy to deploy and flexible in application so that the network can adjust to the individual structure. Different sensing techniques have been used with such networks, but the acoustic emission technique has rarely been utilized. With the use of acoustic emission (AE) techniques it is possible to detect internal structural damage, from cracks propagating during the routine use of a structure, e.g. breakage of prestressing wires. To date, AE data analysis techniques are not appropriate for the requirements of a wireless network due to the very exact time synchronization needed between multiple sensors, and power consumption issues. To unleash the power of the acoustic emission technique on large, extended structures, recording and local analysis techniques need better algorithms to handle and reduce the immense amount of data generated. Preliminary results from utilizing a new concept called Acoustic Emission Array Processing to locally reduce data to information are presented. Results show that the azimuthal location of a seismic source can be successfully identified, using an array of six to eight poor-quality AE sensors arranged in a circular array approximately 200 mm in diameter. AE beamforming only requires very fine time synchronization of the sensors within a single array, relative timing between sensors of $1{\mu}s$ can easily be performed by a single Mote servicing the array. The method concentrates the essence of six to eight extended waveforms into a single value to be sent through the wireless network, resulting in power savings by avoiding extended radio transmission.
A faulting could be occurred at the end of deck by unexpected loads to bridge bearing after a bridge completion. Serviceability of bridges could be impaired by the faulting which is caused structural damage. Therefore, smart bridge bearing which can continuously observe the supporting points is needed. Some of bridge bearings have been developed for measuring vertical load and vertical displacement by installing sensors in the bearing. In those systems, however it is not easy to be replaced with new sensors when repairs are needed. In this study, the smart bridge bearing of which sensors can be replaced has been developed to overcome such a problem. In this study, strain signals were used for measuring both of vertical displacements and loads. FBG sensors(fiber optic Bragg-grating sensors) have been used for measurement of the strain signals since it is prevented from electronic noise by mediating light, enables the simplification of the measuring cable by multiple measurement, and is easy to place by lightweight and small size. The possibility of use was reviewed for smart bridge bearing based on FBG sensors through tests.
화천 지진관측소의 시추주상도와 56일간 기록한 상시미동자료 및 3개 원거리 지진이벤트($M_w{\geq}6.0$)를 이용하여 천부 횡파속도(${\nu}_s$)를 구하였다. 지표에서 기록한 상시미동자료의 수평성분/수직성분 스펙트럼비로부터 10 m 두께의 토양층의 ${\nu}_s$(${\nu}^s_s$= 296 m/s)를 결정하였다. 지표로부터 시추공 센서가 설치된 96 m 깊이까지의 평균 ${\nu}_s$($\bar{\nu}_s$= 1,309 m/s)는 3개의 원거리 지진이벤트를 지표 및 시추공 센서로 기록한 자료들의 스펙트럼 상관도로 계산하였다. 이렇게 계산한 ${\nu}^s_s$와 $\bar{\nu}_s$값을 이용하여 계산한 기반암의 ${\nu}_s$는 2,150 m/s이며, 30 m까지의 평균 ${\nu}_s$는 696 m/s이다. 화천 관측소 부지는 비교적 양호한 것으로 판단되며, 이 연구를 통해 구해진 천부 ${\nu}_s$는 향후 지반의 부지증폭효과 및 지진재해의 정량적 평가에 활용될 수 있다.
시설물의 거동 파악을 위한 대표적인 방법으로는 가속도센서에서 측정되는 동적응답을 이용하여 역해석을 통해 구조변수를 추정하는 방법이 있다. 정확한 구조변수의 추정을 위해서는 최적화된 센서의 위치가 필요한데, 본 논문에서는 다양한 최적 센서위치를 추정하는 방법을 정리하였으며, 기존 시간영역에서만 사용되었던 Hankel matrix법을 주파수영역으로 확대 개발하여 기존 최적 센서위치 추정 방법들과 결과를 비교 분석하였다. 결과 비교 및 검증을 위해 지진동에 의한 동적 해석을 수행하여 기존 및 새로운 방법으로 선택된 최적 센서위치 에서의 가속도데이터를 활용하여 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 진동 형상의 크기를 구하고, spline function으로 전체 자유도에 대한 진동 형상을 추정하였으며, 추정된 진동 형상과 해석적으로 구해진 진동 형상과의 MAC 지수를 통하여 다양한 방법들의 모드 추정의 정확도를 비교하였다.
(111), $n/n^{+}/n$ 3층 구조의 실리콘 기판을 HF 용액 내에서 양극반응시켜 선택확산된 $n^{+}$ 층에 다공질 실리콘층(Porous Silicon Layer : PSL)을 형성한 후, 이를 5% NaOH 수용액에서 식각하여 미세구조를 제조하는 다공질 실리콘 식각법을 이용한 실리콘 미세구조의 제조법으로 8개의 빔을 갖는 압저항형 실리콘 가속도센서를 제조하였다. 제조된 가속도센서의 매스 패드(mass pad)의 반경, 빔 길이, 빔 폭, 그리고 빔 두께는 각각 $700\;{\mu}m$, $50;{\mu}m$, $100\;{\mu}m$, $7\;{\mu}m$ 였다. 자동차의 응용을 위하여 50g 범위의 가속도를 측정할 수 있도록 진동질량은 2 mg으로 제조하였다. 이때, 진동질량을 부가하는 방법은 Pb/Sn/Ag 솔더 페이스트를 매스 패드에 디스펜싱한 후, 3-zone reflow 장치를 사용하여 열처리하였다. 제조된 가속도센서의 충격응답에 대한 감쇠시간은 약 30 ms로 나타났으며, 가산회로로 합한 출력의 감도는 2.9 mV/g이며, 비선형특성은 full scale 출력에서 2%이하로 측정되었다. 그리고 각 브릿지의 편차는 ${\pm}5%$ 미만으로 나타났다. 또한 측정된 타축감도는 약 4% 이하로 나타났으며, 시뮬레이션 결과로 부터 얻은 센서의 공진주파수는 2.15 KHz이었다.
본 논문에서는 진동센서를 기반으로 하는 탐지 시스템에서 불규칙적으로 변화는 잡음의 특성을 고려하여 허위경보(false alarm)를 감소하기 위한 적응형 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 커널 함수(Kerenl function)을 이용한 1차 검출과 탐지 확정 단계를 적용한 2차 검출로 구성된다. 1차 검출기의 커널 함수는 측정된 신호로부터 잡음의 확률적 모수를 이용하여 잡음 변화에 따라 Neyman-Pearson 결정법으로 문턱 값을 찾아 구한다. 그리고 2차 탐지기는 1차 탐지된 표본수를 이용하여 발걸음 신호의 점유시간을 계산한 후 4단계의 탐지 확정 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 측정된 걷기와 뛰기 진동 신호를 이용하여 발걸음 신호에 대한 탐지 실험을 수행 하였으며 고정 문턱 값을 이용한 탐지 결과와 비교 하였다. 제안된 1차 검출기의 목표물 탐지 결과 사람의 걷기와 뛰기에 대하여 10m 구간까지 95%의 높은 탐지 성능을 획득하였다. 또한, 허위경보 확률은 고정 문턱 값과 비교할 때 40%에서 20%로 감소하였으며 탐지 확정 단계를 적용한 결과 4%미만으로 크게 감소한 결과를 얻었다.
원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.
This study presents the findings of the structural health monitoring and the real time system identification of one of the first large scale building instrumentations in Turkey for earthquake safety. Within this context, a thorough review of steps in the instrumentation, monitoring is presented and seismic performance evaluation of structures using both nonlinear pushover and nonlinear dynamic time history analysis is carried out. The sensor locations are determined using the optimal sensor placement techniques used in NASA for on orbit modal identification of large space structures. System identification is carried out via the stochastic subspace technique. The results of the study show that under ambient vibrations, stocky buildings can be substantially stiffer than what is predicted by the finite element models due to the presence of a large number of partitioning walls. However, in a severe earthquake, it will not be safe to rely on this resistance due to the fact that once the partitioning walls crack, the bare frame contributes to the lateral stiffness of the building alone. Consequently, the periods obtained from system identification will be closer to those obtained from the FE analysis. A technique to control the validity of the proportional damping assumption is employed that checks the presence of phase difference in displacements of different stories obtained from band pass filtered records and it is confirmed that the "proportional damping assumption" is valid for this structure. Two different techniques are implemented for identifying the influence of the soil structure interaction. The first technique uses the transfer function between the roof and the basement in both directions. The second technique uses a pre-whitening filter on the data obtained from both the basement and the roof. Subsequently the impulse response function is computed from the scaled cross correlation between the input and the output. The overall results showed that the structure will satisfy the life safety performance level in a future earthquake but some soil structure interaction effects should be expected in the North South direction.
한국지진공학회 2001년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2001
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pp.36-43
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2001
In Korea, we are absolutely short of earthquake data in good quality from moderate and large earthquakes, which are needed fur the study of strong ground motion characteristics. This means that the best use of the available data is needed far the time being. In this respect, several methods are suggested in this paper, which can be applied in the process of data selection and analysis. First, it is shown that the calibration status of seismic stations can be easily checked by comparing the spectra from accelerometer and velocity sensor both of which are located at the same location. Secondly, it is recommended that S/N ratio in the frequency domain should be checked before discarding the data by only look of the data in time domain. Thirdly, the saturated earthquake data caused by ground motion level exceeding the detection limit of a seismograph are considered to see if such data can be used for spectrum analysis by performing numerical simulation. The result reveals that the saturated data can still be used within the dominant frequency range according to the levels of saturation. Finally, a technique to minimize the window effect that distorts the low frequency spectrum is suggested. This technique involves detrending in displacement domain once the displacement data are obtained by integration of low frequency components of the original data in time domain. Especially, the low frequency component can be separated by using discrete wavelet transform among many alternatives. All of these methods mentioned above may increase the available earthquake data and frequency range.
한반도에서 점차 증가하는 지진으로 지진을 빠르고 정확하게 감지하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기상청에서 운영하는 기존 관측소는 설치와 운영에 많은 비용이 요구되어 오늘날 저가의 센서를 사용하여 지진을 감지하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 논문에서는 스마트폰에 설치된 저가의 MEMS 가속도 센서를 활용하여 지진 관측자료 생성 및 지진 감지 체계를 구축할 수 있는지에 대해 평가한다. 가속도 센서 분석을 위하여 국내의 여러 위치에 설치하여 가속도 데이터를 수집하였으며, PSD 계산을 통하여 각 센서의 바닥 잡음 수준을 파악한다. 분석 결과를 바탕으로 기존 MEMS 가속도 센서의 바닥 잡음 수준과 지진 감지를 위한 노이즈 모델과 비교하여 MEMS 센서가 감지할 수 있는 지진의 규모를 파악한다. 다양한 종류의 건물에 부착된 280 여 개의 가속도 센서 중 200 개의 센서로부터 데이터를 지난 수 개월 간 수집 하였으며 PSD 계산을 통하여 설치된 스마트폰의 MEMS 가속도 센서는 10Km 이내에서 발생하는 규모 3.5 이상의 지진을 관측 할 수 있음을 파악하였다. 지난 몇 개월간의 운영 기간 동안, 스마트폰 가속도 센서는 2019년, 12월 30일 밀양에서 발생한 규모 3.5의 지진을 기록하였으며 지진 감지 기법 중 하나인 STA/LTA 기법에 의해서 지진이 감지됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 MEMS 가속도 센서를 사용한 지진 감지 체계는 점차 증가하는 지진을 더욱 빠르고 정확하게 감지할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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