The crack width of concrete structures subjected to shrinkage depend on a great number of parameters whose effects are restrain condition, the number and spacing of crack and the amounts of reinforcements. Through suitable reinforcement it is possible to make the individual cracks exceedigly small. This paper is to present the amount of reasonable reinforcement for crack control through a rational analysis of forces occuring in significantly restrained concrete structures due to the shrinkage. Also the analysis results from this paper are compared with the provisions for shrinkage and temperture reinforcement in the KCI concrete strucural design code.
Single overload tests performed to examine the crack retardation behavior for the specimen thickness and overload ratios. Delayed crack length was tend to increase in small thickness and big overload ratio but was difference between delayed crack length and plastic zone size that expected in specimen thickness. So retardation behavior that estimated in plastic zone size, was not sufficient. Crack tip branching and striation distribution, secondary mechanisms that effected in retardation behavior, was examined by experiment and finite element analysis. Crack tip branching was affected by micro structure, and appeared the more complicatedly according to increasing damage by overload and decreasing crack driving force in base line stress level. And crack tip branching the branching angle decreased crack driving force in the crack tip. And a characteristic of the fractography on retardation zone was that striation distribution did not appear due to decreased crack driving force.
Detecting cracks on a concrete structure is crucial for structural maintenance, a crack being an indicator of possible damage. Conventional crack detection methods which include visual inspection and non-destructive equipment, are typically limited to a small region and require time-consuming processes. Recently, to reduce the human intervention in the inspections, various researchers have sought computer vision-based crack analyses: One class is filter-based methods, which effectively transforms the image to detect crack edges. The other class is using deep-learning algorithms. For example, convolutional neural networks have shown high precision in identifying cracks in an image. However, when the objective is to classify not only the existence of crack but also the types of cracks, only a few studies have been reported, limiting their practical use. Thus, the presented study develops an image processing procedure that detects cracks and classifies crack types; whether the image contains a crazing-type, single crack, or multiple cracks. The properties and steps in the algorithm have been developed using field-obtained images. Subsequently, the algorithm is validated from additional 227 images obtained from an open database. For test datasets, the proposed algorithm showed accuracy of 92.8% in average. In summary, the developed algorithm can precisely classify crazing-type images, while some single crack images may misclassify into multiple cracks, yielding conservative results. As a result, the successful results of the presented study show potentials of using vision-based technologies for providing crack information with reduced human intervention.
CLWL-DCB 시험편에 대한 변위제어 파괴실험으로 381mm의 균열성장에 대한 저항곡선이 유도되었다. 변형률 게이지를 사용하여 측정된 평균 균열성장속도는 0.70 mm/sec와 55mm/sec이었다. 초기균열에서 측정된 회전각도는 0.70 mm/sec와 55mm/sec의 균열속도에 대해 각각 최소한 171mm와 93mm의 균열성장 이전에 특이성이 존재하는 것을 보여주었다. 저항곡선의 최대 기울기는 0.70mm/sec 균열속도에 대해 25.4mm와 88.9mm 그리고 55mm/sec 균열속도에 대해 50.8 mm와 127mm의 균열성장길이 사이에서 발생되며, 미소균열 국부화에 의한 것으로 판단된다. 빠른 균열속도에서 미소균열성장 구역은 보다 길게 형성되며, 미소균열의 국부화 동안에도 큰 균열성장을 보였다. 0.70mm/sec 균열속도의 파괴저항은 152.4mm의 균열성장 이후에 평균 파괴에너지율의 약 70%인 143N/m의 비교적 일정한 값을 유지하였다. 55mm/sec 균열속도는 254mm 균열성장에서 최대 파괴저항 245N/m까지 증가한 후 파괴저항의 감소되어 불안정 균열성장이 발생될 수 있음을 보여준다. 55mm/sec 균열속도의 저항곡선은 TPB 실험과 유사하여, 시험편의 크기가 작거나 균열의 속도가 빠른 경우에 취성거동을 할 수 있는 것을 보여준다.
Fatigue tests by axial loading (R=0.1) were carried out to investigate fatigue crack growth properties of small surface cracks in mild steel at room temperature, 250.deg. C and 400.deg. C, by using flat specimens with a small artificial pit. All the data of the fatigue crack growth rate obtained in the present tests are determined as a function of the stress intensity factor range, so that the applicability of liner fracture mechanics to the fatigue crack growth of surface cracks at elevated temperatures is investigated and discussed in comparison with the data of type 304 stainless steel at room temperature and elevated temperature. The obtained results are as follows: 1) Relations of both surface fatigue crack length and its depth to cycle ratio fall within a narrow scatter band in spite of different stress levels. 2) The .DELTA. .sigma. .root. .pi. a-da/dN relation of surface fatigue crack growth at room temperature is independent of the stress level and can be plotted as a straight line at log-log diagram, but the relation at 400.deg. C depends partly on the stress level. 3) Relations of the fatigue crack growth into depth d(2b)/dN and is stress intensity factor range .DELTA. $K_{I}$, accounted for the aspect ratio variation, fall within a narrow scatter band for wide range of the applied stress levels. And .DELTA. $K_{I}$E-d(2b)/dN relations of mild steel at different stress level coincide relatively well with the data of type 304 stainless steel. 4) The value of aspect ratio obtained by a beach mark method and a temper coloring method approaches about 0.9 in common with crack growth and it is independent of stress level and temperatures. 5) The equi-crack length curve is parallel to S-N$_{f}$ curve at elevated temperatures.s.s.s.
In this paper, we propose a multi-scale crack detection method. This method uses decomposition, composition, and shape properties. It is based on morphology algorithm, crack features. We use a morphology operator which extracts patterns of crack. It segments cracks and background using opening and closing operations. Morphology based segmentation is better than existing integration methods using subtraction in detecting a crack it has small width. However, morphology methods using only one structure element could detect only fixed width crack. Thus, we use decomposition and composition methods. We use a decimation method for decomposition. After decomposition and morphology operation, we get edge images given by binary values. Our method calculates values of properties such as the number of pixels and the maximum length of the segmented region. We decide whether the segmented region belongs to cracks according to those data. Experimental results show that our proposed multi-scale crack detection method has better results than those of existing detection methods.
In order ot study the influence of a circular inclusion on a stress field near a crack tip, mutual interference of a slant crack and the circular inclusion is analyzed of a bimaterial inclusion. As the crack emanates at the equivalent slant crack angle the correction factors FⅠ and FⅡ for the inclusion wit small Young's modulus were found to decrease as the inclusion radius increased. The correction factors for inclusion with large Young's modulus increase as the inclusion radius increases at the equivalent radius of the inclusion, the correction factors decrease as the slant crack angle increases for the aspect ratio $\frac{c}{W}$ = 0.1 irrespective of the Young's modulus. For $\frac{c}{W}$ greater than 0.2, they increase as the slant crack angle increases. There is no influence of stress mutual interfce after crack emanates beyond the inclusion radius.
A crack with growth in ferroelectric ceramics under purely electric loading is analyzed. The crack tip stress intensity factor for the growing crack under small-scale conditions is evaluated by employing the model of nonlinear domain switching. The crack tip stress intensity factor increases or decreases with crack growth, depending on the electrical nonlinear behavior and the direction of an applied electric field. It is shown that the ferroelectric material can be either toughened or weakened as the crack grows. The steady state crack growth in ferroelectric ceramics is also discussed.
Crack detection is an essential method to ensure the safety of dam concrete structures. Low-quality crack images of dam concrete structures limit the application of neural network methods in crack detection. This research proposes a modified attentional mechanism model to reduce the disturbance caused by uneven light, shadow, and water spots in crack images. Also, the focal loss function solves the small ratio of crack information. The dataset collects from the network, laboratory and actual inspection dataset of dam concrete structures. This research proposes a novel method for crack detection of dam concrete structures based on the U-Net neural network, namely AF-UNet. A mutual comparison of OTSU, Canny, region growing, DeepLab V3+, SegFormer, U-Net, and AF-UNet (proposed) verified the detection accuracy. A binocular camera detects cracks in the experimental scene. The smallest measurement width of the system is 0.27 mm. The potential goal is to achieve real-time detection and localization of cracks in dam concrete structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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