Submersed rock-berm structures are frequently used for protection of underwater lifelines such as pipelines and power cables. During the service life, the rock-berm structure can experience several accidental loads such as anchor collision. The consequences can be severe with a certain level of frequency; hence, the structural responses should be carefully understood for implementing a proper structural health monitoring method. However, no study has been made to quantify the structural responses because it is hard to deal with the individual behavior of each rock. Therefore, this study presents a collision analysis of the submersed rock-berm structure using a finite element software package by facilitating the smoothed-particle hydrodynamics (SPH) method. The analysis results were compared with those obtained from the Lagrange method. Moreover, two types of anchors (stock anchor and stockless anchor), three collision points and two different drop velocities (terminal velocity of each anchor and 5 m/s) were selected to investigate the changes in the responses. Finally, the effect of these parameters (analysis method, anchor type, collision point and drop velocity) on the analysis results was studied. Accordingly, the effectiveness of the SPH method is verified, a safe rock-berm height (over 1 m) is proposed, and a gauge point (0.5 m above the seabed) is suggested for a structural health monitoring implementation.
There is greater significance in identifying the incipient damages in structures at the time of their initiation as timely rectification of these minor incipient cracks can save huge maintenance cost. However, the change in the global dynamic characteristics of a structure due to these subtle damages are insignificant enough to detect using the majority of the current damage diagnostic techniques. Keeping this in view, we propose a hybrid damage diagnostic technique for detection of minor incipient damages in the structures. In the proposed automated hybrid algorithm, the raw dynamic signatures obtained from the structure are decomposed to uni-modal signals and the dynamic signature are reconstructed by identifying and combining only the uni-modal signals altered by the minor incipient damage. We use these reconstructed signals for damage diagnostics using ARMAX model. Numerical simulation studies are carried out to investigate and evaluate the proposed hybrid damage diagnostic algorithm and their capability in identifying minor/incipient damage with noisy measurements. Finally, experimental studies on a beam are also presented to compliment the numerical simulations in order to demonstrate the practical application of the proposed algorithm.
Piezoceramic transducers have been widely used in the health monitoring of civil structures. However, in most cases, they are used as sensors either to measure strain or receive stress waves. This paper proposes a method of using piezoelectric transducers as strain gauges and acoustic emission (AE) sensors simultaneously. The signals received by piezoceramic transducers are decomposed into different frequency components for various analysis purposes. The low-frequency signals are used to measure strain, whereas the high-frequency signals are used as acoustic emission signal associated with local damage. The b-value theory is used to process the AE signal in piezoceramic transducers. The proposed method was applied in the bending failure experiments of two reinforced concrete beams to verify its feasibility. The results showed that the extracted low-frequency signals from the piezoceramic transducers had good agreement with that from the strain gauge, and the processed high-frequency signal from piezoceramic transducers as AE could indicate the local damage to concrete. The experimental results verified the feasibly of structural health monitoring using piezoceramic transducers as strain gauges and AE sensors simultaneously, which can advance their application in civil engineering.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.6
no.2
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pp.145-155
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2002
It is essential for health monitoring of a cable-stayed bridge to provide more accurate and enough information from the sensors. In experimental modal testing, the chosen measurement locations and the number of measurements have a major influence on the quality of the results. The choice is often difficult for complex structures like a cable-stayed bridge. It is extremely important a cable-stayed bridge to minimize the number of sensing operations required to monitor the structural system. In order to obtain the desired accuracy for the structural test, several issues must take into consideration. Two important issues are the number and location of response sensors. There are usually several alternative locations where different sensors can be located. On the other hand, the number of sensors might be limited due to economic constraints. Therefore, techniques such as methodologies, algorithms etc., which address the issue of limited instrumentation and its effects on resolution and accuracy in health monitoring systems are paramount to a damage diagnosis approach. This paper discusses an optimum sensor placement criterion suitable to the identification of structural damage for continuous health monitoring. A Kinetic Energy optimization technique and an Effective Independence Method are analyzed and numerical and theoretical issues are addressed for a cable-stayed bridge. Its application to a cable-stayed bridge is discussed to optimize the sensor placement for identification and control purposes.
KIM, Song-Eun;MUN, Ji-Hui;KIM, Kyoung-Sook;KANG, Min-Soo
Korean Journal of Artificial Intelligence
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v.8
no.1
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pp.1-6
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2020
The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.
This research is about the Implementation of Remote Machine Health Monitoring System using Internet. This research will help users in the un-installed office to save a lot of cost and time from checking and managing machines' condition installed in the factory. We have made an experiment and developed the application program and the monitoring terminal which can monitor the machine's condition. This research will contribute to the development of internet and remote instrumentation engineering in the future. Finally the performance of the proposed system was evaluated through experiments, it showed the good performance and the possibility of commercialization.
Current maintenance operations and integrity checks on a wide array of structures require personnel entry into normally-inaccessible or hazardous areas to perform necessary nondestructive inspections. To gain access for these inspections, structure must be disassembled and removed or personnel must be transported to remote locations. The use of in-situ sensors, coupled with remote interrogation, can be employed to overcome a myriad of inspection impediments stemming from accessibility limitations, complex geometries, the location and depth of hidden damage, and the isolated location of the structure. Furthermore, prevention of unexpected flaw growth and structural failure could be improved if on-board health monitoring systems were used to more regularly assess structural integrity. A research program has been completed to develop and validate Comparative Vacuum Monitoring (CVM) Sensors for surface crack detection. Statistical methods using one-sided tolerance intervals were employed to derive Probability of Detection (POD) levels for a wide array of application scenarios. Multi-year field tests were also conducted to study the deployment and long-term operation of CVM sensors on aircraft. This paper presents the quantitative crack detection capabilities of the CVM sensor, its performance in actual flight environments, and the prospects for structural health monitoring applications on aircraft and other civil structures.
Scheduled inspections of common crossings are one of the main cost drivers of railway maintenance. Prognostics and health management (PHM) approach and modern monitoring means offer many possibilities in the optimization of inspections and maintenance. The present paper deals with data driven prognosis of the common crossing remaining useful life (RUL) that is based on an inertial monitoring system. The problem of scheduled inspections system for common crossings is outlined and analysed. The proposed analysis of inertial signals with the maximal overlap discrete wavelet packet transform (MODWPT) and Shannon entropy (SE) estimates enable to extract the spectral features. The relevant features for the acceleration components are selected with application of Lasso (Least absolute shrinkage and selection operator) regularization. The features are fused with time domain information about the longitudinal position of wheels impact and train velocities by multivariate regression. The fused structural health (SH) indicator has a significant correlation to the lifetime of crossing. The RUL prognosis is performed on the linear degradation stochastic model with recursive Bayesian update. Prognosis testing metrics show the promising results for common crossing inspection scheduling improvement.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.2
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pp.51-59
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2018
Health care has attracted a lot of attention, recently due to an increase in life expectancy and interest in health. Various biometric data of the user are collected by using the air pressure sensor, gyro sensor, acceleration sensor, and heart rate sensor to perform the Smart Health Care Activity Tracker function. Basically, smartphone application is made and tested for biometric data collection, but the Arduino platform and bio-signal measurement sensor are used to confirm the accuracy of the measured value of the smartphone. Use the Google Maps API to set user goals and provide guidance on the location of the user and the points the user wants. Also, the basic configuration of the main UI is composed of the screen of the camera, and it is possible for the user to confirm the forward while using the application, so that accident prevention is possible.
As the frequency of seismic disasters in Korea has increased rapidly since 2016, interest in systematic maintenance and crisis response technologies for structures has been increasing. A data-based leading management system of Lifeline facilities is important for rapid disaster response. In particular, the water supply network, one of the major Lifeline facilities, must be operated by a systematic maintenance and emergency response system for stable water supply. As one of the methods for this, the importance of the structural health monitoring(SHM) technology has emerged as the recent continuous development of sensor and signal processing technology. Among the various types of SHM, because all machines generate vibration, research and application on the efficiency of a vibration-based SHM are expanding. This paper reviews a vibration-based pipeline SHM system for seismic disaster response of water supply pipelines including types of vibration sensors, the current status of vibration signal processing technology and domestic major research on structural pipeline health monitoring, additionally with application plan for existing pipeline operation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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