This study proposed the analysis of damage detection due to the change of the stiffness of structure by using the original and modified dynamic characteristics. The present approach allows the use of composite data which consist of eigenvalues and eigenvectors. The suggested method is applied to examples of a cantilever and 3 degree of freedom system by modifying the stiffness. The predicted damage detections are in good agreement with these from the structural reanalysis using the modified stiffness.
This study proposed the analysis of damage defection due to the change of the stiffness of structure by using the original and modified dynamic characteristics. The method is applied to examples of a cantilever and 3 degree of freedom by modifying the stiffness. The predicted damage detections are in good agreement with these from the structural reanalysis using the modified stiffness.
Though there have been many researches to investigate the relationship between the damage location, damage size and the changes in eigenparameters, there have been few studies on the small-sized damages. Thus, this paper considers the plate with small local damages. The equation of motion for damaged plate is derived in terms of the damage distribution function and then the effects of small damages on the dynamic characteristics of plate are investigated. It is observed that the damage-induced modal coupling and a sufficient number of vibration modes should be considered especially for small damage detections.
It is necessary to guarantee the safety, serviceability and durability of reinforced concrete structures over their service life. However, concrete structures represent a decrease in their durability due to the effects of external environments according to the passage of time, and such degradation in durability can cause structural degradation in materials. In concrete structures, some degradations in durability increase the corrosion of embedded rebars and also decrease the structural performance of materials. Thus, the structural condition assessment of RC materials damaged by corrosion of rebars becomes an important factor that judges needs to apply restoration. In order to detect the damage of reinforced concrete structures, a visual inspection, a nondestructive evaluation method(NDE) and a specific loading test have been employed. However, obscurities for visual inspection and inaccessible members raise difficulty in evaluating structure condition. For these reasons, detection of location and quantification of the damage in structures via structural response have been one of the very important topics in system identification research. The main objective of this project is to develope a methodologies for the damage identification via static responses of the members damaged by durability. Six reinforced concrete beams with variables of corrosion position and corrosion width were fabricated and the damage detections of corroded RC beams were performed by the optimization and the conjugate beam methods using static deflection. In results it is proved that the conjugate beam method could predict the damage of RC members practically.
Damage detection methods using vibration modes are investigated on ring structures and. modal behavior of the slightly asymmetric rings is examined. Mode shapes changes, MSER(modal strain energy ratio) and MCR(modal curvature ratio) are applied to identify the locations of faults or damages. Parameters are calculated and compared by finite element analysis on rings with designed local damages. Damages are modeled as reduced stiffness in the analysis. The results show MSER and MCR can be proper factors to detect local damages in ring structures.
콘크리트에서의 손상 검증법은 비파괴 시험법을 주로 이용한다. 이러한 비파괴시험법은 다양한 센서를 이용하지만, 대부분의 손상을 검사하는 방법은 육안으로 확인한다. 비파괴 시험법에서 가속도계를 이용하여 철근 콘크리트 부재 내부의 불규칙한 균열 손상을 측정하기에는 철근의 방향성과 경계조건으로 어려움이 많다. 본 연구에서는 3축 가속도센서를 이용하고 탄성파를 가진하여, 콘크리트 부재 내부에 철근의 배치방향에 따른 영향 검토와 강도가 저하된 부재의 손상을 검토하기 위한 기초적 연구이다.
This paper deals with damage detection using a Gapped Smoothing Method (GSM) combined with deep learning. Convolutional Neural Network (CNN) is a model of deep learning. CNN has an input layer, an output layer, and a number of hidden layers that consist of convolutional layers. The input layer is a tensor with shape (number of images) × (image width) × (image height) × (image depth). An activation function is applied each time to this tensor passing through a hidden layer and the last layer is the fully connected layer. After the fully connected layer, the output layer, which is the final layer, is predicted by CNN. In this paper, a complete machine learning system is introduced. The training data was taken from a Finite Element (FE) model. The input images are the contour plots of curvature gapped smooth damage index. A free-free beam is used as a case study. In the first step, the FE model of the beam was used to generate data. The collected data were then divided into two parts, i.e. 70% for training and 30% for validation. In the second step, the proposed CNN was trained using training data and then validated using available data. Furthermore, a vibration experiment on steel damaged beam in free-free support condition was carried out in the laboratory to test the method. A total number of 15 accelerometers were set up to measure the mode shapes and calculate the curvature gapped smooth of the damaged beam. Two scenarios were introduced with different severities of the damage. The results showed that the trained CNN was successful in detecting the location as well as the severity of the damage in the experimental damaged beam.
It is important to give lightning warning prior to a cloud-to-ground (CG) discharge within an Area of Concern (AOC) because most of lightning damage and victim are usually occurred by the first lightning in the AOC. The aim of this study is to find the optimal operation conditions of the automated lightning warning systems in order to make the best use of the available data. In this paper, the test-operated results of the automated lightning alert and risk management system (ALARM) based on detections of CG discharge and eletrostatic field and optimized at probability of lightning have been described. It was possible to obtain the following warning performance parameters: probability of detection (POD), false alarm ratio (FAR), probability of lightning (POL) and failure-to-warn rate (FTW). The data obtained from trial operation for 5months were not sufficient but the first analysis of domestic lightning warning was carried out. We have observed that the evaluated statistical results through trial operation depend on the various factors such as analysis methods and criteria, topographical conditions, etc. Also we suggest some methods for improvement of POL and POD including the finding of the optimal electric field threshold level to be used, based on the high values of FAR and FTW found in this work.
A damage detection algorithm using vibration modes is applied to the ring structures and the modal behaviors of the slightly asymmetric rings are examined. Mode shape change, MSER(modal strain energy ratio) and MCR(modal curvature ratio) are investigated to identify the locations of faults or damages The above fault detection parameters are calculated and compared by the finite element analysis on rings with designed local damages. Damages are modeled as a reduced stiffness in the analysis The results show that MSER and MCR can be proper parameters to detect local damages in the ring structures.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.197-205
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2018
Nowadays, wireless sensor networks (WSNs) have been widely adopted in structural health monitoring (SHM) systems for social overhead capital (SOC) public infrastructures. Structural health information, environmental disturbances and sudden changes of weather conditions, damage detections, and external load quantizing are among the capabilities required of SHM systems. These information requires an efficient transmission with which an efficient mobility management support for wireless networks can provide. This paper deals with the analysis of mobility management schemes in order to address the real-time requirement of data traffic delivery for critical SHM information. The host-based and network-based mobility management protocols have been identified and the advantages of network mobility (NEMO) enabled Proxy Mobile Internet Protocol version 6 (PMIPv6) have been leveraged in order to address the SHM information transmission needs. The scheme allows an efficient information transmission as it improves the handover performance due to shortened handover latency as well as reduced signaling overhead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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