동적하중에서의 베어링 결함에 대한 실시간 진단기술은 상대적으로 저조하다. 따라서 볼베어링의 이상상태 현상으로 인한 온도 상승 및 진동 증가 등을 사전에 검출하는 기술이 필요하며, 회전체에 대한 운전상태 감시 및 손상 진단을 통해 발전설비의 원활한 운전을 기할 수 있는 검출 기술이 필요하다. 적외선 열화상 실험과 더불어 ANSYS를 이용한 유한요소해석으로부터 실험과 동일한 베어링을 구조 설계 및 해석하여 데이터를 분석함으로써 열화상 기술로 얻은 데이터의 신뢰성을 확보하였다.
사장교가 장경간으로 시공됨에 따라 대형화 되고 지진하중, 풍하중 및 차량하중 등 동적 하중에 의해 유발되는 진동현상에 취약한 단점이 나타난다. 이러한 하중 등에 의해 발생된 구조 손상은 구조물의 진동모드 특성에 영향을 미치게 된다. 기존의 정밀안전진단 기술을 이용하여 사장교의 구조 손상을 검색하고 평가하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라 전체적인 구조거동 특성의 변화를 발견하기 어려울 것이다. 따라서 본 연구는 사장교에 대하여 구조손상 전의 진동모드 특성치와 구조손상 후의 진동모드 특성치를 이용하여 구조거동 특성의 변화를 검토하고 구조손상 검색을 수행하였다.
Guangwei Lin;Yi Zhang;Enjian Cai;Taisen Zhao;Zhaoyan Li
Smart Structures and Systems
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제32권1호
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pp.61-81
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2023
This study presents an ensemble learning based Bayesian model updating approach for structural damage diagnosis. In the developed framework, the structure is initially decomposed into a set of substructures. The autoregressive moving average (ARMAX) model is established first for structural damage localization based structural motion equation. The wavelet packet decomposition is utilized to extract the damage-sensitive node energy in different frequency bands for constructing structural surrogate models. Four methods, including Kriging predictor (KRG), radial basis function neural network (RBFNN), support vector regression (SVR), and multivariate adaptive regression splines (MARS), are selected as candidate structural surrogate models. These models are then resampled by bootstrapping and combined to obtain an ensemble model by probabilistic ensemble. Meanwhile, the maximum entropy principal is adopted to search for new design points for sample space updating, yielding a more robust ensemble model. Through the iterations, a framework of surrogate ensemble learning based model updating with high model construction efficiency and accuracy is proposed. The specificities of the method are discussed and investigated in a case study.
Importance: Canine extraction of large carnivores can pose significant risk due to extensive tissue damage during aggressive bone reduction. This report highlights a rare instance in which the use of a piezoelectric surgical unit (PSU) for maxillary canine extraction in a large carnivore resulted in successful outcomes with minimal tissue damage. Case presentation: A 10-year-old male African lion presented with decreased appetite because of bilateral maxillary canine fractures. Intraoral radiographs revealed enlarged root canals and periapical radiolucency of the fractured canines, leading to a diagnosis of periapical periodontitis and pulpitis. To extract the right maxillary canine, conventional method using hand instrument failed to achieve adequate luxation, necessitating the use of the flat blade of the PSU to sever the periodontal ligament. The left maxillary canine was extracted using PSU from the beginning, and the extraction time was markedly shortened by using PSU without additional alveolar bone damage or bleeding. Conclusion and Relevance: This case demonstrated that utilizing PSU for canine extraction in a lion resulted in periodontal ligament separation, reducing damage to the alveolar bone and shortening surgical time. It suggests the promising application of PSU in tooth extraction for large wild animals, indicating its potential significance in veterinary dentistry.
During the last two decades, much joint research regarding vibration based methods has been done, leading to developing various algorithms and techniques. These algorithms and techniques can be divided into modal methods and signal methods. Although modal methods have been widely used for health monitoring and damage detection, signal methods due to higher efficiency have received considerable attention in various fields, including aerospace, mechanical and civil engineering. Signal-based methods are derived directly from the recorded responses through signal processing algorithms to detect damage. According to different signal processing techniques, signal-based methods can be divided into three categories including time domain methods, frequency domain methods, and time-frequency domain methods. The frequency domain methods are well-known and interest in using them has increased in recent years. To determine dynamic behaviours, to identify systems and to detect damages of bridges, different methods and algorithms have been proposed by researchers. In this study, a new algorithm to detect seismic damage in the bridge's piers is suggested. To evaluate the algorithm, an analytical model of a bridge with simple spans is used. Based on the algorithm, before and after damage, the bridge is excited by a sine force, and the piers' responses are measured. The dynamic specifications of the bridge are extracted by Power Spectral Density function. In addition, the Least Square Method is used to detect damage in the bridge's piers. The results indicate that the proposed algorithm can identify the seismic damage effectively. The algorithm is output-only method and measuring the excitation force is not needed. Moreover, the proposed approach does not need numerical models.
Agricultural drought is a natural phenomenon that is not easy to observe and predict and is difficult to quantify. In South Korea, the amount of agricultural water used is large and the types of use are varied, so even if an agricultural drought occurs due to insufficient precipitation, the drought actually felt in the irrigated area is it can be temporally and spatially different. In order to interpret the general drought in the past, drought disasters were evaluated using single indicators such as drought damage area, precipitation shortage status, and drought index, and a comprehensive drought management system is needed through drought diagnosis survey. Therefore, we intend to conduct research on agricultural drought assessment and diagnosis using re-evaluation of agricultural facilities and irrigation water supply network due to changes in various conditions such as climate change, irrigation canal network, and evaluation of water supply capacity of agricultural facilities. In this study, agricultural drought diagnosis was conducted on two agricultural reservoirs located in Sangju, Gyeongsangbuk-do, with structural or non-structural evaluations to increase spatiotemporal water supply and efficiency in terms of water shortages. The results of the agricultural drought diagnosis evaluation can be used to identify irrigated areas and canal network vulnerable to drought and to prioritize drought response.
우리나라 문화유산에서 상당한 비중을 이루는 금속문화재 중 일부는 고유 기능과 역할, 규모 등으로 인해 야외에 설치·전시되고 있다. 그렇기에 안정적 환경에서보다 다양하고 복합적인 훼손이 발생할 수 있다. 따라서 야외 설치 문화유산의 보존상태 진단을 위한 조사뿐만 아니라 조사 결과로 확보한 기초 자료를 장기적이고 지속적인 보존관리의 데이터로 활용하기 위해서는 정확한 진단과 체계화된 조사법을 접목할 필요가 있다. 제작 당시부터 야외에 설치·전시된 국보 창경궁 자격루 누기는 지속적인 보존관리에도 손상이 발생하여, 전면적인 보존처리에 앞서 보존상태 진단을 위한 과학적인 조사를 실시하였다. 먼저 조사 목적에 따라 제원 및 육안조사, 과거 보수이력 조사를 통해 보존상태를 조사하였다. 그리고 3D 스캔과 표면 문양 조사, 색차 분석을 통한 정밀조사와 P-XRF, FT-IR, Py-GC/MS 분석으로 재질과 오염물을 분석하였다. 과학적 조사 결과에 대한 검토를 통해 과거 보존처리 과정에서 사용된 스쿠알란(squalane)과 실리콘 오일(silicone oil)이 야외 환경 요인에 직접적으로 노출되어 손상이 발생하였으며, 그 위에 먼지 등의 이물질이 두텁게 고착되어 오염이 심화된 것으로 확인되었다. 상대적으로 노출 영향이 높은 부분을 중심으로 손상의 발생 정도가 큰 것이 확인되었으며, 이는 색차 데이터를 그룹화(grouping)하여 파악한 경향성과 일치하였다. 이처럼 보존상태를 진단하고 기초자료를 확보하는데 다양한 조사법을 접목한 결과 발생한 손상 원인과 양상을 파악할 수 있었다. 또한 조사에서는 다양하게 활용 가능한 디지털 데이터의 확보 과정과 가시적으로 확인되는 손상을 과학적 데이터로 제시하고 손상 양상 등의 경향성을 파악할 수 있는 색차 분석이 효과적인 것으로 확인되었다.
Nuclear power plant has many external fire hydrants that have to operate in the state of emergency such as facility fire, forest fire. The valve stem of one among them was broken 3 times for 4 years. It had long valve stem and operated under high water pressure. The elongation and the tensile strength for the broken valve stem was measured to examine the defect of material property. And the vibration level and the natural frequencies was detected to check the resonance. As the result of a diagnosis, the cause of this fault is proven buckling of long valve stem.
The huge and complicated plants such as nuclear power stations are likely to cause the operators to make mistakes due to a variety of inexplicable reasons and symptoms in case of emergency. That’s why the prevention system assisting the operators is being developed for. First of all. I suggest an improved fuzzy diagnosis. Secondly, I want to demonstrate that a classification system of nuclear plant’s accident investigating the causes of accidents foresees possible problems, and maintains the reliability of the diagnostic reports in spite of improper working in part. In the event of emergency in a nuclear plant, a lot of operational steps enable the operators to find out what caused the problems based on an emergent operating plan. Our system is able to classify their types within twenty to thirty seconds. As so, we expect the system to put down the accidents right after the rapid detection of the damage control-method concerned.
Partial discharges(PD) in air, corona discharges, deteriorate the insulation strength. So, it is necessary to detect PD at an early stage before the system failure and extensive damage to the equipment. PD emit signals which can be detected by applying an capacitive electric field diagnosis. In this paper, We measured signals by capacitive electric field sensor and analyzed FFT from PD, and then compared conventional electric PD detecting method to capacitive electric field diagnosis by $\Psi-q-n$, $\Psi-v-n$, $\Psi-n$, $\Psi-q$ distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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