This wear debris can be harvested from the lubricants of operating machinery and its morphology is directly related to the damage to the interacting surface from which the particles originated. The morphological identification of wear debris can therefore provide very early detection of a fault and can also often facilitate a diagnosis. The purpose of this study is to attempt the developement of intelligent system for moving condition diagnosis of the machine driving system. The four shape parameter(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of war debris are used as inputs to the neural network and learned the moving condition of five values(material3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameter learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized the moving condition and materials very well by neural network.
An accelerated life test (ALT) is used to estimate the reliability of machinery parts and system with a design specification as soon as possible. However, accelerated life test results with simple and severe conditions are inconsistent with physical phenomena in real service condition. Therefore, to assure the safety of the machinery system, it is necessary to establish the appropriate test condition of the ALT of machinery element. In this study, fatigue analysis of the spur gear as a part of the gear box system in the rolling stock was performed. Moreover, based on the results, appropriate test condition of the ALT is developed using both the probabilistic model of the linear damage rule and accelerated durability analysis simulation.
This wear debris can be harvested from the lubricants of operating machinery and its morphology is directly related to the damage to the interacting surfaces from which the particles originated. The morphologies of the wear particles are therefore directly indica- rive of wear processes occuring in machinery and their severity. The neural network was applied to identify wear debris generated from the lubricated moving system. The four parameter(50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction condition of five values(material 3, applied load 1, sliding distance 1). It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameter learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristic and recognized the friction condition and materials very well by neural network. We dicuss how the network determines difference in wear debris feature, and this approach can be applied to condition diagnosis of the lubricated moving system.
A basis for the direct use of data from nondestructive evaluation methods in bridge management systems is presented. Bridge management systems use integer-valued condition ratings to recognize conditions of bridge elements, to model progression of deterioration, and to determine repair needs. Data from nondestructive evaluation methods can inform management systems on the extent of damage, on the initiation of deterioration processes, and on the exposure of bridge elements to aggressive agents. In addition, data obtained through nondestructive evaluation methods allow the formation of models of specific deterioration process. The use of these data in bridge management systems requires redefinition of condition ratings together with the creation of procedures for automated interpretation of data. By these action, nondestructive evaluation methods are directly used to assign condition ratings, and condition ratings are made into terse form of NDE data that are compatible with present day bridge management systems. This paper reports work in progress to strategic use of nondestructive evaluation methods in bridge management system.
소나무의 AIDS라 일컫는 소나무 재선충이 1988년 부산의 금정산에서 최초로 발견되었다. 발견된 이후 2005년 12월까지 경상남도 전역 53개 시군구지역에 피해를 끼쳤다. 피해를 입은 삼림지역에 대한 최선의 대책은 초기 방재 작업 후에 훈증을 통해 처리하는 방법이다. 그러나 관찰에 의해 초기에 방재를 하는 것은 피해 삼림지역이 매우 광범위한 지역에 걸쳐있기 때문에 어렵다. 또한 한국의 지형적 특성 상 관찰자의 접근이 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 근적외선 CCD 카메라를 사용하여 소나무 재선충 피해지역의 초기 방재 가능성을 제시하였다.
Vibration testing is conducted for evaluate the fatigue resistance of responsible system over excitation situations and two kinds of vibration profiles, harmonic or random, are widely used in engineering fields. Harmonic excitation profile is adequate for the rotating machinery that is primarily exposed to the orderly excited force subjected for a rotating speed; Random profile is suitable for the non-stationary vibration input, that is a ground excitation for example. Recently, the sine on random(SOR) testing method was sometimes considered to represent the real excitation conditions since the measured response signals of a target system, expecially for moving mobility, shows usually a mixture of them. So, it is important to understand the accumulated fatigue damage over different excitation patterns, harmonic and/or random, to determine the efficient vibration profile of a target system. A uniaxial vibration testing with a notched simple beam was introduced to evaluate the fatigue damage for different excitation profiles and the best choice of vibration profile was concluded from those comparison of calculated fatigue damages.
Vibration testing is conducted for evaluate the fatigue resistance of responsible system over excitation situations and two kinds of vibration profiles, harmonic or random, are widely used in engineering fields. Harmonic excitation profile is adequate for the rotating machinery that is primarily exposed to the orderly excited force subjected for a rotating speed; Random profile is suitable for the non-stationary vibration input, that is a ground excitation for example. Recently, the sine on random (SOR) testing method was sometimes considered to represent the real excitation conditions since the measured response signals of a target system, expecially for moving mobility, shows usually a mixture of them. So, it is important to understand the accumulated fatigue damage over different excitation patterns, harmonic and/or random, to determine the efficient vibration profile of a target system. A uniaxial vibration testing with a notched simple beam was introduced to evaluate the fatigue damage for different excitation profiles and the best choice of vibration profile was concluded from those comparison of calculated fatigue damages.
Celik, Ozan;Terrell, Thomas;Gul, Mustafa;Catbas, F. Necati
Structural Monitoring and Maintenance
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제5권2호
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pp.273-295
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2018
In this study, an investigation of a damage detection methodology for global condition assessment is presented. A particular emphasis is put on the utilization of wireless sensors for more practical, less time consuming, less expensive and safer monitoring and eventually maintenance purposes. Wireless sensors are deployed with a sensor roving technique to maintain a dense sensor field yet requiring fewer sensors. The time series analysis method called ARX models (Auto-Regressive models with eXogeneous input) for different sensor clusters is implemented for the exploration of artificially induced damage and their locations. The performance of the technique is verified by making use of the data sets acquired from a 4-span bridge-type steel structure in a controlled laboratory environment. In that, the free response vibration data of the structure for a specific sensor cluster is measured by both wired and wireless sensors and the acceleration output of each sensor is used as an input to ARX model to estimate the response of the reference channel of that cluster. Using both data types, the ARX based time series analysis method is shown to be effective for damage detection and localization along with the interpretations and conclusions.
Monitoring the performance and estimating the remaining useful life of aging civil infrastructure in the United States has been identified as a major objective in the civil engineering community. Structural health monitoring has emerged as a central tool to fulfill this objective. This paper presents a review of the major structural monitoring programs that have been recently implemented in the United States, focusing on the integrity and performance assessment of large-scale structural systems. Applications where response data from a monitoring program have been used to detect and correct structural deficiencies are highlighted. These applications include (but are not limited to): i) Post-earthquake damage assessment of buildings and bridges; ii) Monitoring of cables vibration in cable-stayed bridges; iii) Evaluation of the effectiveness of technologies for retrofit and seismic protection, such as base isolation systems; and iv) Structural damage assessment of bridges after impact loads resulting from ship collisions. These and many other applications show that a structural health monitoring program is a powerful tool for structural damage and condition assessment, that can be used as part of a comprehensive decision-making process about possible actions that can be undertaken in a large-scale civil infrastructure system after potentially damaging events.
The galvanostatic tests for corrosion protection are conducted at various applied current densities during 93,600 sec, and evaluated in terms of the variations in current density with time and in the potential at the applied current density. In addition, the corrosion damage depth is analyzed with 3D analysis optical microscope after galvanostatic tests. In this study, it was investigated to decide condition of the corrosion protection gavalnostatic method for Cu-Al alloy that has an excellent corrosion resistance. In the galvanostatic test under the cavitation environment, the energy was reflected or cancelled out by the collision with the oxygen gas generated by the oxygen reduction action. The surface observation showed neither the cavitation damage nor the electrochemical damage in the current density over 0.01 $A/cm^2$ in the dynamic state under the cavitation environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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