전투기가 임무수행중 기체에 발생할 수 있는 전투손상에 대처하기 위해 손상평가 및 수리설계, 구조건전성 평가방법 등 손상 후속절차를 연구하였다. 사례로서 F-15 ECS Bay에 발생한 전투손상에 대하여 ABDR(Aircraft Battle Damage Repair) 기술을 적용하여 손상평가 및 수리설계를 수행하고, 그 내용과 절차를 양식에 정리하였다. 또한, 정적강도 및 피로수명 계산과 같이 수리설계 구조의 구조건전성을 평가하여 비행안전 여부를 입증하고 영구수리 시점을 판단하였다.
The safety problems of giant hydraulic structures such as dams caused by terrorist attacks, earthquakes, and wars often have an important impact on a country's economy and people's livelihood. For the national defense department, timely and effective assessment of damage to or impending damage to dams and other structures is an important issue related to the safety of people's lives and property. In the field of damage assessment and vulnerability analysis, it is usually necessary to give the damage assessment results within a few minutes to determine the physical damage (crack length, crater size, etc.) and functional damage (decreased power generation capacity, dam stability descent, etc.), so that other defense and security departments can take corresponding measures to control potential other hazards. Although traditional numerical calculation methods can accurately calculate the crack length and crater size under certain combat conditions, it usually takes a long time and is not suitable for rapid damage assessment. In order to solve similar problems, this article combines simulation calculation methods with machine learning technology interdisciplinary. First, the common concrete gravity dam shape was selected as the simulation calculation object, and XFEM (Extended Finite Element Method) was used to simulate and calculate 19 cracks with different initial positions. Then, an LSTM (Long-Short Term Memory) machine learning model was established. 15 crack paths were selected as the training set and others were set for test. At last, the LSTM model was trained by the training set, and the prediction results on the crack path were compared with the test set. The results show that this method can be used to predict the crack propagation path rapidly and accurately. In general, this article explores the application of machine learning related technologies in the field of mechanics. It has broad application prospects in the fields of damage assessment and vulnerability analysis.
Ground movements during tunnelling have the potential for major impact on nearby buildings, utilities and streets. The impacts on buildings are assessed by linking the magnitude of ground loss at the source of ground loss around tunnel to the lateral and vertical displacements on the ground surface, and then to the lateral strain and angular distortion, and resulting damage in the building. To prevent or mitigate the impacts on nearby buildings, it is important to understand the whole mechanism from tunnelling to building damage. This paper discusses tunneling-induced ground movements and their impacts on nearby buildings, including the importance of the soil-structure interactions. In addition, a building damage criterion, which is based on the state of strain, is presented and discussed in detail and the overall damage assessment procedure is provided for the estimation of tunnelling-induced building damage considering the effect of soil-structure interaction.
In this study, seismic performance of one story hinged precast buildings, which represents the majority of existing lightweight industrial building stock of Turkey, was assessed. A lot of precast buildings, constructed in one of the important seismic zones of western Turkey, were investigated and building inventories were prepared. By this method, structural properties of inventory buildings and damaged precast buildings in recent earthquakes were compared. Damage estimations based on nonlinear analysis methods have shown that estimated damage levels of inventory buildings and observed damage levels in recent earthquakes are similar. Accuracy of damage estimation study and the simplicity of the one story precast building models implied that rapid seismic performance assessment method for these buildings can be developed. In this assessment method, capacity curves and vibration periods of precast buildings were calculated by using structural properties of precast buildings. The proposed assessment method was applied to inventory buildings by using two different seismic demand scenarios which reflect moderate and soft soil conditions. Comparison of detailed analysis and rapid assessment methods have indicated that reliable seismic performance estimations can be performed by using proposed method. It is also observed that distribution of damage estimations is compatible in both scenarios.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images can be exploited for rapid forest fire damage assessment by virtue of UAV systems' advantages. In 2019, catastrophic forest fire occurred in Goseong and Sokcho, Korea and burned 1,757 hectares of forests. We visited the town in Goseong where suffered the most severe damage and conducted UAV flights for forest fire damage assessment. In this study, economic and rapid damage assessment method for forest fire has been proposed using UAV systems equipped with only a RGB sensor. First, forest masking was performed using automatic elevation thresholding to extract forest area. Then ExG (Excess Green) vegetation index which can be calculated without near-infrared band was adopted to extract damaged forests. In addition, entropy filtering was applied to ExG for better differentiation between damaged and non-damaged forest. We could confirm that the proposed forest masking can screen out non-forest land covers such as bare soil, agriculture lands, and artificial objects. In addition, entropy filtering enhanced the ExG homogeneity difference between damaged and non-damaged forests. The automatically detected damaged forests of the proposed method showed high accuracy of 87%.
During deep excavation, changes in the state of stress in the ground mass around the excavation and subsequent ground losses inevitably occur. These changes in the stress and ground losses are reflected on surrounding ground in the form of ground movements, which eventually Impose strains onto nearby structures through translation, rotation, distortion, and possibly damage. A substantial portion of the cost of deep excavations in urban environments is, therefore, devoted to prevent ground movements. Prediction of ground movements and assessment of the risk of damage to adjacent structures has become an essential part of the planning, design, and construction of a deep excavation project in the urban environments. This paper presents excavation-induced ground movement characteristics as well as important issues related to excavation-induced building damage assessment.
Damage assessment for buried structures against an internal blast is conducted by considering the soil-structure interaction. The structural element under analysis is assumed to be rigid-plastic and simply-supported at both ends. Shear failure, bending failure and combined failure modes are included based on five possible transverse velocity profiles. The maximum deflections with respect to shear and bending failure are derived respectively by employing proper failure criteria of the structural element. Pressure-Impulse diagrams to assess damage of the buried structures are subsequently developed. Comparisons have been done to evaluate the influences of the soil-structure interaction and the shear-to-bending strength ratio of the structural element. A case study for a buried reinforced concrete structure has been conducted to show the applicability of the proposed damage assessment method.
This study develops practical models and methods for the assessment of safety and capacity rating of existing P.C. girder bridges based on the reliability methods. One of the main objectives of the study is to propose a practical but realistic limit state model for safety assessment and LRFR rating criteria, which explicitly incorporates the degree of deterioration and damage as well as actual condition of P.C. girder bridges in terms of the damage factor and the response ratio. The damage factor proposed in the paper is defined as the ratio of the current estimated stiffness to the intact base-line stiffness of a member. Based on the observation and the results of applications to existing bridges, it may be concluded that the proposed methods for the assessment and capacity rating models, which explicitly account for the uncertainties and effects of degree of deterioration or damage, provide more realistic and consistent safety-assessment and capacity rating.
Assessment of structural damage is a complex subject imbued with uncertainty and vagueness. This complexity arises from the use of subjective opinion and imprecise numerical data. Recently several active researches have been performed using new methods such as neural network approach or on-line damage detection. In this paper, Damage assessment (diagnosis) of the concrete bridges is studied by a new approach utilizing a neural fuzzy system that combined a neural network and a fuzzy logic. By applying this system to actual in-service bridges, it has been verified that the neural fuzzy method is effective for the bridge diagnosis.
이 논문에서는 터널막장 주변지반의 3차원적 지반거동을 고려한 인접건물의 손상위험도 평가시스템 개발에 관한 내용을 다루었다 이 시스템은 크게 건물 및 지반정보 모듈, 계측데이터 모듈, 침하평가모듈 및 건물 손상평가모듈로 구성되어 있다. 지반 침하평가 및 건물 손상평가 모듈은 이 시스템의 핵심 모듈로서 Attewell 등(1982)이 제안한 침하평가 모형을 토대로 터널시공으로 인한 침하량 및 범위를 정량적으로 평가한 후, 터널노선에 인접한 건물의 손상위험도를 Mair 등(1996)이 제시한 건물손상 평가방법을 근거로 평가한다. 터널굴착으로 인한 지반거동 평가에서 가장 큰 영향인자인 지반손실률($V_{s}$)또는 최대침하량($w_{max}$)및 변곡점(i)의 위치는 계측자료, 수치 해석 결과 그리고 각종 경험식을 사용하여 자동적으로 계산되도록 구축하였다. 한편, 건물 손상평가는 터널막장의 위치를 변화시키며 임의 구간의 인접건물에 대한 손상위험도 평가가 수행될 수 있는 기능을 부여하였다. 개발된 시스템 검증은 Boscardin과 Cording(1989)이 워싱턴 DC의 매트로 터널에 인접한 2층 조적식 건물의 계측사례를 적용하여 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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