In this study, parametric analyses on a hoop-type PZT (lead-zirconate-titanate) interface are performed to estimate the effects of the PZT interface's materials and geometries on sensitivities of impedance responses under strand breakage. The paper provides a guideline for installing the PZT interface suitable in tendon anchorages for damage-sensitive impedance signatures. Firstly, the concept of the PZT interface-based impedance monitoring technique in prestressed tendon anchorage is briefly described. A FE (finite element) analysis is conducted on a multi-strands anchorage equipped with a hoop-type PZT interface for analyzing materials and geometric effects. Various material properties, geometric sizes of the interface, and PZT sensor are simulated under two states of prestressing force for acquiring impedance responses. Changes in impedance signals are statistically quantified to analyze the effect of these factors on damage-sensitive impedance monitoring in the tendon anchorage. Finally, experimental analyses are performed to demonstrate the effects of materials and geometrical properties of the PZT interface on damage-sensitive impedance monitoring.
Recombinant bioluminescent bacteria were used to monitor and classify the to xicity of azo dyes. Two constitutive bioluminescent bacteria, Photobacterium phosphoreum and Es-Cherichia coli, E, coli GC2 (lac::luxCOABE), were used to detect the cellular toxicity of the azo dyes. In addition, four stress-inducible bioluminestent E. coli, DPD2794 (recA::luxCDABE), a DNA damage Sensitive strain; DPD2540 (fabA::luxCDABE), a membrane damage sensitive strain; DPD2511 (katG::luxCDABE), an oxidative damage sensitive strain; and TV1061 (grpE::luxCDABE), a protein damage sensitive strain, were used to provide information about the type of toxicity caused by crystal violet, the most toxic dye of the 16 azo dyes tested. These results suggest that azo dyes result in serious cellular toxicity in bacteria, and that toxicity monitoring and classific ation of some azo dyes, In the field, may be possible using these recombinant bioluminescent bacteria.
Kim, Sung-Woo;Park, Sue-Hyung;Jiho Min;Gu, Man-Bock
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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제5권6호
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pp.395-399
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2000
Five different freeze-dried recombinant bioluminescent bacteria were used for the detection of cellular stresses caused by endocrine disrupting chemicals. These strains were DPD2794 (recA::luxCDABE), which is sensitive to DNA damage, DPD2540 (fabA::luxCDABE), sensitive to cellular membrane damage, DPD2511 (katG::luxCDABE), sensitive to oxidative damage, and TV1061 (grpE::luxCDABE), sensitive to protein damage. GC2, which emits bioluminescence constitutively, was also used in this study. The toxicity of several chemicals was measured using GC2. Damage caused by known endocrine disrupting chemicals, such as nonyl phenol, bisphenol A, and styrene, was detected and classified according to toxicity mode, while others, such as phathalate and DDT, were not detected with the bacteria. These results suggest that endocrine disrupting chemicals are toxic in bacteria, and do not act via an estrogenic effect, and that toxicity monitoring and classification of some endocrine disrupting chemicals may be possible in the field using these freeze-dried recombinant bioluminescent bacteria.
Seventeen transformation-deficient mutants of streptococcus pneumoniae, which are defective in competence induction (com), DNA uptake(ent) of recombination(rec), were investigated to determine sensitivity to ethylmethane sulfonate(EMS), methylmethane sulfonate(MMS), UV and mitomycin C. In ethylmethane sulfonate assay, the viability of most $com^-, \; rec^-\; and ent^-$ mutants was decreased about 2-10 times and the viability of ent-9 and ent-13 mutant was decreased about 33 and 25 times, respectively. On the other hand only half of the transformation-deficient mutants tested was sensitive to methylmethane sulfonate about 2 times and ent-12 mutant was sensitive to 2.0% MMS about 8 times. After UV and mitomycin C treatment, most of the mutants are not sensitive to UV and mitomycin C, although the viability of some transformation-deficient mutants was decreased slightly. Especially none of the com mutants were sensitive to DNA damage suggesting that competence is not involved in DNA repair. Also DNA uptake and recombination gane might be related to DNA repair function.
Traditional approaches for structural health monitoring (SHM) seldom take ambient uncertainty (temperature, humidity, ambient vibration) into consideration, while their impacts on structural responses are substantial, leading to a possibility of raising false alarms. A few predictors model-based approaches deal with these uncertainties through complex numerical models running online, rendering the SHM approach to be compute-intensive, slow, and sometimes not practical. Also, with model-based approaches, the imperative need for a precise understanding of the structure often poses a problem for not so well understood complex systems. The present study employs a data-based approach coupled with Empirical mode decomposition (EMD) to correlate recorded response time histories under varying temperature conditions to corresponding damage scenarios. EMD decomposes the response signal into a finite set of intrinsic mode functions (IMFs). A two-dimensional Convolutional Neural Network (2DCNN) is further trained to associate these IMFs to the respective damage cases. The use of IMFs in place of raw signals helps to reduce the impact of sensor noise while preserving the essential spatio-temporal information less-sensitive to thermal effects and thereby stands as a better damage-sensitive feature than the raw signal itself. The proposed algorithm is numerically tested on a single span bridge under varying temperature conditions for different damage severities. The dynamic strain is recorded as the response since they are frame-invariant and cheaper to install. The proposed algorithm has been observed to be damage sensitive as well as sufficiently robust against measurement noise.
An attempt is conducted to explore the relationship between the macroscopic global damage and the local damage of shear-type RC frames. A story damage index, which can be expressed as multi-variate functions of modal parameters, is deduced based on the tridiagonal matrix of the shear-type frame. The global damage model is also originated from structural modal parameters. Due to the connection of modal damage indexes, the relationship between the macroscopic global damage and the local story damage is reasonably established. In order to validate the derivation, a case study is carried out via an 8-story shear-type frame. The sensitivities of modal damage indexes to the location and severity of local story damages are studied. The evolution of the global damage is investigated as well. Results show that the global damage is sensitive to the degree of story damage, but it's not sensitive to its location. As the number of the damaged stories increases, more and more modes will be involved. Meanwhile, the global damage evolution curve changes from the concave shape to the S-type and then finally transforms into the convex shape. Through the proposed story damage, modal damage and global damage model, a multi-level damage assessment method is established.
Kim, Chul-Woo;Morita, Tomoaki;Oshima, Yoshinobu;Sugiura, Kunitomo
Smart Structures and Systems
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제15권2호
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pp.395-408
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2015
This study aims to propose a Bayesian approach to consider changes in temperature and vehicle weight as environmental and operational factors for vibration-based long-term bridge health monitoring. The Bayesian approach consists of three steps: step 1 is to identify damage-sensitive features from coefficients of the auto-regressive model utilizing bridge accelerations; step 2 is to perform a regression analysis of the damage-sensitive features to consider environmental and operational changes by means of the Bayesian regression; and step 3 is to make a decision on the bridge health condition based on residuals, differences between the observed and predicted damage-sensitive features, utilizing 95% confidence interval and the Bayesian hypothesis testing. Feasibility of the proposed approach is examined utilizing monitoring data on an in-service bridge recorded over a one-year period. Observations through the study demonstrated that the Bayesian regression considering environmental and operational changes led to more accurate results than that without considering environmental and operational changes. The Bayesian hypothesis testing utilizing data from the healthy bridge, the damage probability of the bridge was judged as no damage.
Piezoelectric sensor-based health monitoring technique using a two-step support vector machine (SYM) classifier is discussed for damage identification of a railroad track. An active sensing system composed of two PZT patches was investigated in conjunction with both impedance and guided wave propagation methods to detect two kinds of damage of the railroad track (one is a hole damage of 0.5cm in diameter at web section and the other is a transverse cut damage of 7.5cm in length and 0.5cm in depth at head section). Two damage-sensitive features were extracted one by one from each method; a) feature I: root mean square deviations (RMSD) of impedance signatures and b) feature II: wavelet coefficients for $A_0$ mode of guided waves. By defining damage indices from those damage-sensitive features, a two-dimensional damage feature (2-D DF) space was made. In order to minimize a false-positive indication of the current active sensing system, a two-step SYM classifier was applied to the 2-D DF space. As a result, optimal separable hyper-planes were successfully established by the two-step SYM classifier: Damage detection was accomplished by the first step-SYM, and damage classification was also carried out by the second step-SYM. Finally, the applicability of the proposed two-step SYM classifier has been verified by thirty test patterns.
Damage detection has been proven to be a challenging task in structural health monitoring (SHM) due to the fact that damage cannot be measured. The difficulty associated with damage detection is related to electing a feature that is sensitive to damage occurrence and evolution. This difficulty increases as the damage size decreases limiting the ability to detect damage occurrence at the micron and submicron length scale. Damage detection at this length scale is of interest for sensitive structures such as aircrafts and nuclear facilities. In this paper a new photonic sensor based on photonic crystal (PhC) technology that can be synthesized at the nanoscale is introduced. PhCs are synthetic materials that are capable of controlling light propagation by creating a photonic bandgap where light is forbidden to propagate. The interesting feature of PhC is that its photonic signature is strongly tied to its microstructure periodicity. This study demonstrates that when a PhC sensor adhered to polymer substrate experiences micron or submicron damage, it will experience changes in its microstructural periodicity thereby creating a photonic signature that can be related to damage severity. This concept is validated here using a three-dimensional integrated numerical simulation.
Responses of ultrasonic back scattered energy and AE (Acoustic Emission) characteristics related to the progressive damage of $[0/90-{2}]_s$ and $[0/90-{4}]_s$ crossply laminates were studied. It was found that the ultrasonic backscattered energy was sensitive to the matrix cracking but not sensitive to other failure mechanisms. However, AE was proved to be sensitive to matrix cracking as well as other failure mechanisms.AE signals were analyzed by investigating the amplitude and number of counts per event for corresponding applied strain. Loading and unloading tests were conducted separately. AE results showed Kaiser effect in the crossply composite laminates and ultrasonic results supported the AE results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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