Due to the significant methodological problems in the empirical part of the paper and the very selective literature review, the conclusions of the paper are mostly unsupported.
A flexibility-based distributed computing strategy (DCS) for structural health monitoring (SHM) has recently been proposed which is suitable for implementation on a network of densely distributed smart sensors. This approach uses a hierarchical strategy in which adjacent smart sensors are grouped together to form sensor communities. A flexibility-based damage detection method is employed to evaluate the condition of the local elements within the communities by utilizing only locally measured information. The damage detection results in these communities are then communicated with the surrounding communities and sent back to a central station. Structural health monitoring can be done without relying on central data acquisition and processing. The main purpose of this paper is to experimentally verify this flexibility-based DCS approach using wired sensors; such verification is essential prior to implementation on a smart sensor platform. The damage locating vector method that forms foundation of the DCS approach is briefly reviewed, followed by an overview of the DCS approach. This flexibility-based approach is then experimentally verified employing a 5.6 m long three-dimensional truss structure. To simulate damage in the structure, the original truss members are replaced by ones with a reduced cross section. Both single and multiple damage scenarios are studied. Experimental results show that the DCS approach can successfully detect the damage at local elements using only locally measured information.
Objectives: Using data from the 1styear of the 7th National Health and Nutrition Survey, this study administered a questionnaire to patients with oral damage and examined the type of medical care used based on the nature of the injury, further characterized by age group and sex. Methods: Of the 8,150 respondents, this study selected those who participated in the health survey and oral exam survey, excluding surveys with missing values, and set 7,681 people as the research participants. This study used SPSS Windows version 23.0(SPSS Inc. IL, USA) as the statistics program and applied the chi-square test (p) based on a complex sample and logistic regression analysis. Results: In the analysis of the type of tooth damage, there was a significant difference (p<.001) in the number of male patients who were injured due to exercise, violence, and safety accidents compared to females. However, there was no significant difference in their type of medical security and whether or not they visited a dental clinic. The patients with private insurance showed relatively high use for tooth extraction and oral surgery (p<.001). Conclusions: The best way to prevent tooth damage is to prevent the accident. For sports or exercises which may cause tooth damage, protective gear, such as a mouthpiece, should be used to prevent tooth damage.
Background: As one of the most frequently occurring accidents in a chemical plant, a fire accident may occur at any place where transfer or handling of combustible materials is routinely performed. Methods: In particular, a jet fire incident in a chemical plant operated under high pressure may bring severe damage. To review this event numerically, Computational Fluid Dynamics methodology was used to simulate a jet fire at a pipe of a compressor under high pressure. Results: For jet fire simulation, the Kemeleon FireEx Code was used, and results of this simulation showed that a structure and installations located within the shelter of a compressor received serious damage. Conclusion: The results confirmed that a jet fire may create a domino effect that could cause an accident aside from the secondary chemical accident.
In this paper, a numerical methodology for health monitoring of weldment was proposed using finite element method coupled with continuum damage mechanics. The welding-induced residual stress distribution of T-joint weldment was calculated using a commercial finite element package SYSWELD+. The distribution of latent damage was evaluated from the stress and strain components taken as the output of a finite element calculation. Numerical examples were given to demonstrate the usefulness of this so-called "post-processing approach" in the case of welding-induced damage assessment.
The purpose of this study is to develop a promising hybrid structural health monitoring system for structural joints. For this propose, the combined use of vibration-based techniques and electro-mechanical impedance technique is employed. For the verification of the proposed health monitoring scheme, a series of damage scenarios are designed to simulate various situations at which the connection joints can experience during their service life. The obtained experimental results, modal parameters and electro-magnetic impedance signatures, are carefully analyzed to recognize the connecting states and the target damage locations. From the analysis. it is shown that the proposed hybrid health monitoring system is successful for acquiring global and local damage information on the structural joints.
In this study, hybrid smart sensor nodes were developed for the autonomous structural health monitoring of prestressed concrete (PSC) girders. In order to achieve the objective, the following approaches were implemented. First, we show how two types of smart sensor nodes for the hybrid health monitoring were developed. One was an acceleration-based smart sensor node using an MEMS accelerometer to monitor the overall damage in concrete girders. The other was an impedance-based smart sensor node for monitoring the local damage in prestressing tendons. Second, a hybrid monitoring algorithm using these smart sensor nodes is proposed for the autonomous structural health monitoring of PSC girders. Finally, we show how the performance of the developed system was evaluated using a lab-scaled PSC girder model for which dynamic tests were performed on a series of prestress-loss cases and girder damage cases.
This work presents a study on development of a practical and quantitative technique for assessment of the structural health condition by Piezoelectric impedance-based technique associated with longitudinal wave propagation method. The bolt fastening condition is adjusted by torque wrench. In order to estimate the damage condition numerically, three damage indices, impedance peak frequency shift ${\Delta}F$, peak amplitude ratio $\delta$ and quality factor ratio $\gamma$, are proposed in this paper. Furthermore, an assessment method is described for estimation of the damage by using these three damage indices.
This study is to make LCIA(Life Cycle Impact Assessment) easier as a methodology of environmental scores(called E-score) that integrated environmental load of each emission substance based on environmental damage such as in human health, ecosystem and resources category. The concept is to analyzes the LCI(Life Cycle Inventory) and defines the level of environment damages for human health, ecosystem and resources to objective impact assessment standard, and makes the base of marginal damage to calculate the damage factor, which can present the indication that can establish the standard value of environmental impact. First, damages to human health are calculated by fate analysis, effect analysis and damage analysis to get the damage factor of health effect as a DALY(Disability Adjusted Life Years) unit. Second, damages to ecosystem are calculated by fate analysis, effect analysis and damage analysis to get the damage factor of the effect as a PDF(Potentially Disappeared Fraction) unit through linking potentially increased disappeared fraction. Third, damages to resources are carried out by resource analysis and damage analysis for linking the lower fate to surplus energy conception to get damage factor as a MJ(Mega Joule) unit. For the ranking of relative environment load level each other, LCIA can be carried out effectively by applying this E-score methodology to the particular emission substances. A case study has been introduced for the emission substances coming out of a tire manufacturer in Korea. It is to show how to work the methodology. Based on such study result, product-designers or producers now can apply the E-scores presented in this study to the substances of emission list, and then calculate the environment load of the product or process in advance at any time and can see the environment performance comparatively and expected to contribute to the environmental improvement in view of environmental pollution prevention.
This study was performed for application of Structural Health Monitoring system of large structures. In order to evaluate damage of a structure, strain data of truss members that are changing with damage are gained by FEM analysis program. These data are used to train Artificial Neural Network(ANN), and this ANN algorithm can be used to analysis strain data for evaluating damage of the truss members.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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