본 연구에서는 싱가폴 창이 국제공항 신규 터미널(5번) 확장 지반 보강공사에 적용된 진동다짐공법을 소개하고 이에 따라 발생되는 진동을 장기간 실시간으로 측정하기 위하여 최적의 진동 분석 S/W 개발을 완료하였다. 아울러 이와 유사한 파일항타 작업 진동이나, 방파제 설계를 위한 주기적 반복적으로 발생하는 파도에 의한 진동이나 초고층 건물, 터널, 교량 등 대형구조물에서 발생하는 진동을 장시간에 걸쳐 실시간으로 측정이 가능함을 알아보고자 하였다.
The size of TV and TFT-LCD are bigger and bigger for the next generation exposure equipment install that existing fab are getting a lot of additions. When the new fab build an extension that the shortening of the construction and non-vibration are use cast in place concrete pile method. In this study when lay the foundation of existing fab adjoin use vibration monitoring system are rotator type all casing method among cast in place concrete pile method. The evaluation of ground vibration of rotator type all casing method effect to precision equipment and vibration area of influence.
A certain amount of random vibration excitation to subway track is caused by subway operation. This excitation is transmitted through track foundation, tunnel, soil medium, and ground building to the ground and ground structure, causing vibration. The vibration affects ground building. In this study, the results of ANSYS numerical simulation was used to establish back-propagation (BP) neural network model. Moreover, a back-propagation neural network model consisting of five input neurons, one hidden layer, 11 hidden-layer neurons, and three output neurons was used to analyze and calculate the vertical Z-vibration level of New Capital's ground buildings of Qingdao Metro phase I Project (Line M3). The Z-vibration level under different working conditions was calculated from monolithic roadbed, steel-spring floating slab roadbed, and rubber-pad floating slab roadbed under the working condition of center point of 0-100 m. The steel-spring floating slab roadbed was used in the New Capital area to monitor the subway operation vibration in this area. Comparing the monitoring and prediction results, it was found that the prediction results have a good linear relationship with lower error. The research results have good reference and guiding significance for predicting vibration caused by subway operation.
Ground vibration is one of the most undesirable effects induced by blast operation in mountain tunnels, which could cause negative impacts on the residents living nearby and adjacent structures. The ground vibration effects can be well represented by peak particle velocity (PPV) and corner frequency ($f_c$) on the ground. In this research, the PPV and the corner frequency of the mountain surface above the large-span tunnel of the new Badaling tunnel are observed by using the microseismic monitoring technique. A total of 53 sets of monitoring results caused by the blast inside tunnel are recorded. It is found that the measured values of PPV are lower than the allowable value. The measured values of corner frequency are greater than the natural frequencies of the Great Wall, which will not produce resonant vibration of the Great Wall. The vibration effects of associated parameters on the PPV and corner frequency which include blast charge, rock mass condition, and distance from the blast point to mountain surface, are studied by regression analysis. Empirical formulas are proposed to predict the PPV and the corner frequency of the Great Wall and surface structures due to blast, which can be used to determine the suitable blast charge inside the tunnel.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제1권1호
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pp.48-61
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2000
Korea Aerospace Research Institute (KARI) have gained experience with Helicopter Vibration Health Monitoring (VHM) System technology with the help of UK GKN-WHL. GKN-WHL have had many years of experience with the research and development of vibration analysis techniques to improve the health monitoring of helicopter transmissions. This activity was targeted at transmission rig testing at first, but the techniques have been progressively developed where they are now used as a part of integrated Health and Usage Monitoring (HUM) systems on many types of in-service and new helicopters. The technique development process has been considerably aided by an ever expanding database of transmission monitoring experience from both the rig testing and aircraft operations. This experience covers a wide range of failure types from naturally occurring faults to crack propagation studies and covering a wide range of transmission configurations. Primarily based on accelerometer signals GKN-WHL's vibration analysis methods have also been applied to a variety of other sensor types. The transition from an experimental environment to operational VHM systems has been a lengthy process, there being a need to demonstrate technique reliability as well as effectiveness to both regulatory (Airworthiness Authority) and commercial organizations. Another important feature of this process has been the development of close relationships with a number of VHM system hardware and software suppliers. Such an experienced GKN-WHL provides various raw vibration data which was acquired from transmission ground test rig and allow KARI to develop it's own analysis program. KARI made a program and then analyzed the data to coma pre with the results of GKN-WHL. The KARI's results both time domain signals and statistical values show comparable to GKN's.
This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
The monitoring efficiency of the aircraft noise monitoring stations is decided to the reference noise level and the infringement of each monitoring stations. We are calculate the monitoring efficiency of three noise monitoring stations among twelve in the vicinity of Gimpo Int'l Airport. As a result, the monitoring efficiency shows that the noise monitoring stations #3,#5 and #6 are 14.3%, 18.5% and 29.3% respectively, #6 which is underneath the flight track is higher efficiency than another two stations.
The monitoring efficiency of the aircraft noise monitoring stations is decided to the reference noise level and the infringement of each monitoring stations. We calcurates the monitoring efficiency of three noise monitoring station among twelve in the vicinity of Gimpo Int'l Airport. As a result, the monitoring efficiency shows that the noise monitoring stations No#3, No#5 and No#6 are 14.3%, 18.5% and 29.3% respectively, Among them No#6 staion looks higher efficiency than another two stations because of underneath the flight trackas.
As a testbed for various structural health monitoring (SHM) technologies, a super-tall structure - the 610 m-tall Guangzhou Television and Sightseeing Tower (GTST) in southern China - is currently under construction. This study aims to explore state-of-the-art wireless sensing technologies for monitoring the ambient vibration of such a super-tall structure during construction. The very nature of wireless sensing frees the system from the need for extensive cabling and renders the system suitable for use on construction sites where conditions continuously change. On the other hand, unique technical hurdles exist when deploying wireless sensors in real-life structural monitoring applications. For example, the low-frequency and low-amplitude ambient vibration of the GTST poses significant challenges to sensor signal conditioning and digitization. Reliable wireless transmission over long distances is another technical challenge when utilized in such a super-tall structure. In this study, wireless sensing measurements are conducted at multiple heights of the GTST tower. Data transmission between a wireless sensing device installed at the upper levels of the tower and a base station located at the ground level (a distance that exceeds 443 m) is implemented. To verify the quality of the wireless measurements, the wireless data is compared with data collected by a conventional cable-based monitoring system. This preliminary study demonstrates that wireless sensing technologies have the capability of monitoring the low-amplitude and low-frequency ambient vibration of a super-tall and slender structure like the GTST.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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