In this study, the feasibility of vibration-based damage alarming algorithms are numerically evaluated for wind turbine tower structures which are subjected to harmonic force excitation. Firstly, the algorithm of vibration-based damage alarming for the wind turbine tower (WTT) is visited. The natural frequency change, modal assurance criterion (MAC) and frequency-response-ratio assurance criterion (FRRAC) are utilized to recognize changes in dynamic characteristics due to a structural damage. Secondly, a finite element model based on a real wind turbine tower is established in a structural analysis program, Midas FEA. The harmonic force is applied at the rotor level as presence of excitation. Several structural damage scenarios are numerically simulated in segmental joints of the wind turbine model. Finally, the natural frequency change, MAC and FRRAC algorithm are employed to identify the structural damage occurred in the finite element model. The results show that these criteria could be used as promising damage existence indicators for the damage alarming in wind turbine supporting structures.
This paper presents a feasibility study on structural damage alarming and localization of long-span cable-supported bridges using multi-novelty indices formulated by monitoring-derived modal parameters. The proposed method which requires neither structural model nor damage model is applicable to structures of arbitrary complexity. With the intention to enhance the tolerance to measurement noise/uncertainty and the sensitivity to structural damage, an improved novelty index is formulated in terms of auto-associative neural networks (ANNs) where the output vector is designated to differ from the input vector while the training of the ANNs needs only the measured modal properties of the intact structure under in-service conditions. After validating the enhanced capability of the improved novelty index for structural damage alarming over the commonly configured novelty index, the performance of the improved novelty index for damage occurrence detection of large-scale bridges is examined through numerical simulation studies of the suspension Tsing Ma Bridge (TMB) and the cable-stayed Ting Kau Bridge (TKB) incurred with different types of structural damage. Then the improved novelty index is extended to formulate multi-novelty indices in terms of the measured modal frequencies and incomplete modeshape components for damage region identification. The capability of the formulated multi-novelty indices for damage region identification is also examined through numerical simulations of the TMB and TKB.
A fire is occurring increasingly every you and the damage is bigger in proportion to the number. Therefore a fire is classified as a serious calamity. It is important to evacuate and fight a fire by early Perception. However, if the alarming sound is not perceived when a fire breaks out the damage could be expanded. From this point of view, this study aims to analyse the correlation between alarming sound sources and sound quality parameters through psycho-acoustic experiment using Korean vocabularies extracted by existing study. The sound sources more dangerous, tense and urgent were chosen. The results from this study are as follows: 1. airraid, klaxon2 and S.O.S got a point more than conventional alarming sound.2. correlation coefficient between Loudness(L) and Unbiased Annoyance(UA) was highest with 0.63 md Sharpness(S) and Roughness(R) was -0.40 and Fluctuation Strength(FL) and Tonality(T).
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.1
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pp.165-174
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2010
In this paper, a two-phase structural health monitoring system using acceleration response signatures are presented to firstly alarm the change in structural condition and to secondly detect the changed location for full-scale concrete girder bridges. Firstly, Mihocheon Bridge which is a two-span continuous concrete girder bridge is selected as the target structure. The dynamic response features of Mihocheon Bridge are extracted by forced vibration test using bowling ball. Secondly, the damage alarming occurrence and the damage localization techniques are selected to design two-phase structural health monitoring system for Mihocheon Bridge. As the damage alarming techniques, auto-regressive model using time-domain signatures, correlation coefficient of frequency response function and frequency response ratio assurance criterion are selected. As the damage localization technique, modal strain energy-based damage index method is selected. Finally, the feasibility of two-phase structural health monitoring systems is evaluated from static loading tests using a dump truck.
Recently, rainfall induced hazard has been increased gradually, for example, typhoon Rusa in 2002 and Maemi in 2003. In addition, localized heavy rainfall has been also caused tremendous damage to railroad systems. Measured data from the Meteorological Adminstration sometimes, However, are not in accordance with those of rain gauges in local area, because of its good distance. This study develop automatic alarming software to estimate and prevent these kind of rainfall induced hazards in railroad system with online transportation.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.1
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pp.81-89
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2012
This study propose the vibration-based damage monitoring scheme for steel girder bolt-connection member by using wireless acceleration sensor node. In order to achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, wireless acceleration sensor node is described on the design of hardware components and embedded operation software. Secondly, the vibration-based damage monitoring scheme of the steel girder bolt-connection member is described. The damage monitoring scheme performed global damage occurrence alarming and damage localization estimation by the acceleration response feature analysis. The global damage alarming is applied to the correlation coefficient of power spectral density. The damage localization estimation is applied to the frequency-based damage detection technique and the mode-shape-based damage detection technique. Finally, the performance of the vibration-based damage monitoring scheme is evaluated for detecting the bolt-connection member damage on a lab-scale steel girder.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2007.04a
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pp.43-48
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2007
In this study, an ANN-based damage detection algorithm using acceleration signals is developed for alarming locations of damage in beam-type structures. A new ANN-algorithm using output-only acceleration responses is designed for damage detection in real time. The cross-covariance of two acceleration signals measured at two different locations is selected as the feature representing the structural condition. Neural networks are trained for potential loading patterns and damage scenarios of the target structure for which its actual loadings are unknown. The feasibility and practicality of the proposed method are evaluated from laboratory-model tests on free-free beams for which accelerations were measured before and after several damage cases.
A hybrid damage monitoring scheme using parallel acceleration-impedance approaches is proposed to detect girder damage and support damage in steel plate-girder bridges which are under ambient train-induced excitations. The hybrid scheme consists of three phases: global and local damage monitoring in parallel manner, damage occurrence alarming and local damage identification, and detailed damage estimation. In the first phase, damage occurrence in a structure is globally monitored by changes in vibration features and, at the same moment, damage occurrence in local critical members is monitored by changes in impedance features. In the second phase, the occurrence of damage is alarmed and the type of damage is locally identified by recognizing patterns of vibration and impedance features. In the final phase, the location and severity of the locally identified damage are estimated by using modal strain energy-based damage index methods. The feasibility of the proposed scheme is evaluated on a steel plate-girder bridge model which was experimentally tested under model train-induced excitations. Acceleration responses and electro-mechanical impedance signatures were measured for several damage scenarios of girder damage and support damage.
Park, Jae-Hyung;Hong, Dong-Soo;Cho, Hyun-Man;Kim, Jeong-Tae
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.22
no.1
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pp.75-82
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2008
A vibration-based damage-monitoring scheme is proposed that would generate an alarm showing the occurrence and location of damage under temperature-induced uncertainty conditions. Experiments on a model plate-girder bridge are described, for which a set of modal parameters was measured under uncertain temperature conditions. A damage-alarming model is formulated to statistically identify the occurrence of damage by recognizing the patterns of damage-driven changes in the natural frequencies of the test structure and by distinguishing temperature-induced off-limits. A damage index method based on the concept of modal strain energy is implemented in the test structure to predict the location of damage. In order to adjust for the temperature-induced changes in the natural frequencies that are used for damage detection, a set of empirical frequency correction formulas is analyzed from the relationship between the temperature and frequency ratio.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.10a
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pp.135-142
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2004
Two-step identification approach for effective bridge health monitoring is proposed to alleviate the issues associated with many unknown parameters faced in the real structures and to improve the accuracy in the estimate results. It is suitable for on-line monitoring scheme, since the damage assessment is not always needed to be carried out whereas the alarming for damages is to be continuously monitored. In the first step for screening potential damaged members, damage indicator method based on modal strain energy, probabilistic neural networks and the conventional neural networks using grouping technique are used and then the conventional neural network technique is utilized for damage assessment on the screened members in the second step. The proposed methods are verified through a field test on the northern-most span of old Hannam Grand Bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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