Damage detection plays a very important role to the maintenance of bridge structures. Traditional damage detection methods are usually based on structural dynamic properties, which are acquired from pre-installed sensors on the bridge. This is not only time-consuming and costly, but also suffers from poor sensitivity to damage if only natural frequencies and mode shapes are concerned in a noisy environment. Recently, the idea of using the dynamic responses of a passing vehicle shows a convenient and economical way for damage detection of bridge structures. Inspired by this new idea and the well-established tap test in the field of non-destructive testing, this paper proposes a new method for obtaining the damage information through the acceleration of a passing vehicle enhanced by a tapping device. Since no finger-print is required of the intact structure, this method can be easily implemented in practice. The logistics of this method is illustrated by a vehicle-bridge interaction model, along with the sensitivity analysis presented in detail. The validity of the method is proved by some numerical examples, and remarks are given concerning the potential implementation of the method as well as the directions for future research.
딥러닝이 보편화되면서 예측 결과를 설명하는 연구가 중요해졌다. 최근 슈퍼픽셀에 기반한 다중스케일 결합 기법이 제안되었는데, 물체의 모양을 유지함으로써 시각적 공감이라는 장점을 제공한다. 이 기법은 예측 차이라는 원리에 기반을 두고 있으며, 슈퍼픽셀을 가리고 얻은 예측 결과와 원래 예측 결과의 차이를 보고 돌출맵을 구성한다. 본 논문은 슈퍼픽셀을 가리는 제외 연산뿐 아니라 슈퍼픽셀만 보여주는 포함 연산까지 사용하는 새로운 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법은 IoU에서 3.3%의 성능 향상을 보인다.
In this paper, a new energy-efficient semi-active hybrid bulk damper is developed that is cost-effective for use in structural applications. In this work, the possibility of active and semi-active component configurations combined with suitable control algorithms, especially vibration control methods, is explored. The equations of motion for a container bridge equipped with an MDOF Mass Tuned Damper (M-TMD) system are established, and the combination of excitation, adhesion, and control effects are performed by a proprietary package and commercial custom submodel software. Systematic methods for the synthesis of structural components and active systems have been used in many applications because of the main interest in designing efficient devices and high-performance structural systems. A rational strategy can be established by properly controlling the master injection frequency parameter. Simulation results show that the multiscale model approach is achieved and meets accuracy with high computational efficiency. The M-TMD system can significantly improve the overall response of constrained structures by modestly reducing the critical stress amplitude of the frame. This design can be believed to build affordable, safe, environmentally friendly, resilient, sustainable infrastructure and transportation.
A partition of water distribution network (WDN) into district metered areas (DMAs) brings the efficiency and efficacy for water network operation and management (O&M), especially in monitoring pressure and leakage. Traditionally, the DMA configurations (i.e., number, shape, and size of DMAs) are permanent and cannot be changed occasionally. This leads to changes in water quality and reduced network redundancy lowering network resilience against abnormal conditions such as water demand variability and mechanical failures. This study proposes a framework to automatically divide a WDN into dynamic DMA configurations, in which the DMA layouts can self-adapt in response to abnormal scenarios. To that aim, a complex graph theory is adopted to sectorize a WDN into multiscale DMA layouts. Then, different failure-based scenarios are investigated on the existing DMA layouts. Here, an optimization-based model is proposed to convert existing DMA layouts into dynamic layouts by considering existing valves and possibly placing new valves. The objective is to minimize the alteration of flow paths (i.e., flow direction and velocity in the pipes) while preserving the hydraulic performance of the network. The proposed method is tested on a real complex WDN for demonstration and validation of the approach.
Reliable wind signal reconstruction can be beneficial to the operational safety of long-span bridges. Non-Gaussian characteristics of wind signals make the reconstruction process challenging. In this paper, non-Gaussian wind signals are converted into a combined prediction of two kinds of features, actual wind speeds and wind angles of attack. First, two decomposition techniques, empirical mode decomposition (EMD) and variational mode decomposition (VMD), are introduced to decompose wind signals into intrinsic mode functions (IMFs) to reduce the randomness of wind signals. Their principles and applicability are also discussed. Then, four artificial intelligence (AI) algorithms are utilized for wind signal reconstruction by combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with back propagation neural network (BPNN), support vector regression (SVR), long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM), respectively. Measured wind signals from a bridge site in a deep-cutting gorge are taken as experimental subjects. The results showed that the reconstruction error of high-frequency components of EMD is too large. On the contrary, VMD fully extracts the multiscale rules of the signal, reduces the component complexity. The combination of VMD-PSO-Bi-LSTM is demonstrated to be the most effective among all hybrid models.
The aim of this study is to evaluate the accuracy and variability of the oak pollen concentrations over the Seoul metropolitan region (SMR) simulated by the Community Multiscale Air Quality (CMAQ)-based pollen dispersion model, which is the CMAQ-pollen model integrated with the improved oak pollen emission model(PEM-oak). The PEM-oak model developed is based on hourly emission flux parameterization that includes the effects of plant-specific release, meteorological adjustment, and diurnal variations of oak pollen concentrations. A 33 day-run for oak pollen simulation was conducted by the CMAQ-pollen model with a 3 km spatial resolution for the SMR during the 2014 spring pollen season. Modeled concentrations were evaluated against the hourly measurements at three Burkard sampling sites. Temporal variations of oak concentrations were largely well represented by the model, but the quantitative difference between simulations and measurements was found to be significant in some periods. The model results also showed that large variations in oak pollen concentrations existed in time and space and high concentrations in the SMR were closely associated with the regional transport under strong wind condition. This study showed the effective application of the CMAQ-pollen modeling system to simulate oak pollen concentration in the SMR. Our results could be helpful in providing information on allergenic pollen exposure. Further efforts are needed to further understand the oak pollen release characteristics such as interannual variation of the oak pollen productivity and its spatio-temporal flowering timing.
변형 모델은 볼륨영상으로부터 관심 대상 객체의 3차원적 경계면 구조 추출을 위해 효과적인 접근 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형 모델은 초기 조건에 민감하고, 심한 함몰 및 돌출 부위를 가지는 복잡한 경계면을 잘 표현하지 못하면, 모델 내 구성 요소들 간에 자기교차를 일으킬 수 있는 세가지 주요 제한점이 있다. 본 논문에서는 기존 변형 모델이 갖는 이러한 제한점을 개선함으로써 복잡한 기하학적 표면 형태를 가지는 객체의 경계면 추출에 효과적인 변형 모델을 제안한다. 첫째, 제안 변형 모델은 다해상도 볼륨영상 피라미드를 기반으로 모델구성 요소들을 계층적으로 리샘플링한다. 이 접근은 객체의 경계면을 멀티스케일 방식으로 추출함으로써 초기화에의 의존성을 극복할 뿐 아니라, 모델 구성 요소들의 크기를 복셀 크기에 따라 항상 균일하게 유지함으로써 모델이 영상의 복잡한 특성 정보에 따라 유동적으로 변형될 수 있게 한다. 둘째, 제안 변형 모델은 기존 모델에서 가지는 내력과 외력 외에 자기교차방지력을 포함한다. 자기교차방지력은 제한 거리 이내로 근접한 비인접 모델구성 요소들간에 척력을 적용함으로써 자기교차를 사전에 방지한 수 있게 한다. 본 논문에서는 다양한 합성 볼륨영상 및 뇌 MR 볼륨영상에 대한 실험을 통해서 제안 모델이 초기화 위치에 의존하지 않고 자기교차 없이 복잡한 함몰 및 돌출 경계면 구조를 성공적으로 추출한 결과를 보인다.
This study conducted analyses on biogenic volatile organic compounds (BVOC) emission sources contributing to urban ozone ($O_3$) concentration in Osaka Prefecture, Japan in summer 2010 by using the Weather Research and Forecasting model (WRF) version 3.5.1 and the Community Multiscale Air Quality model (CMAQ) version 5.0.1. This prefecture is characterized by highly urbanized area with small forest area. The contributions of source regions surrounding Osaka were estimated by comparing the baseline case and zero-out cases for BVOC emissions from each source region. The zero-out emission runs showed that the BVOC emissions substantially contributed to urban $O_3$ concentration in Osaka (10.3 ppb: 15.9% of mean daily maximum 1-h $O_3$ concentration) with day-by-day variations of contributing source regions, which were qualitatively explained by backward trajectory analyses. Although $O_3$ concentrations were especially high on 23 July and 2 August 2010, the contribution of BVOC on 23 July (35.4 ppb: 25.6% of daily maximum $O_3$) was much larger than that on 2 August (20.9 ppb: 14.2% of daily maximum $O_3$). To investigate this difference, additional zero-out cases for anthropogenic VOC (AVOC) emissions from Osaka and for VOC emissions on the target days were performed. On 23 July, the urban $O_3$ concentration in Osaka was dominantly increased by the transport from the northwestern region outside Osaka with large contribution of $O_3$ that was produced through BVOC reactions by the day before and was retained over the nocturnal boundary layer. On 2 August, the concentration was dominantly increased by the local photochemical production inside Osaka under weak wind condition with the particularly large contribution of AVOC emitted from Osaka on the day.
The urban model inter-comparison study (UMICS) was conducted in order to improve the performance of air quality models (AQMs) for simulating fine particulate matter ($PM_{2.5}$) in the Greater Tokyo Area of Japan. UMICS consists of three phases: the first phase focusing on elemental carbon (UMICS1), the second phase focusing on sulfate, nitrate and ammonium (UMICS2), and the third phase focusing on organic aerosol (OA) (UMICS 3). In UMICS2/3, all the participating AQMs were the Community Multiscale Air Quality modeling system (CMAQ) with different configurations, and they similarly overestimated $PM_{2.5}$ nitrate concentration and underestimated $PM_{2.5}$ OA concentration. Various sensitivity analyses on CMAQ configurations, emissions and boundary concentrations, and meteorological fields were conducted in order to seek pathways for improvement of $PM_{2.5}$ simulation. The sensitivity analyses revealed that $PM_{2.5}$ nitrate concentration was highly sensitive to emissions of ammonia ($NH_3$) and dry deposition of nitric acid ($HNO_3$) and $NH_3$, and $PM_{2.5}$ OA concentration was highly sensitive to emissions of condensable organic compounds (COC). It was found that $PM_{2.5}$ simulation was substantially improved by using modified monthly profile of $NH_3$ emissions, larger dry deposition velocities of $HNO_3$ and $NH_3$, and additionally estimated COC emissions. Moreover, variability in $PM_{2.5}$ simulation was estimated from the results of all the sensitivity analyses. The variabilities on CMAQ configurations, chemical inputs (emissions and boundary concentrations), and meteorological fields were 6.1-6.5, 9.7-10.9, and 10.3-12.3%, respectively.
CMAQ (Community Multiscale Air Quality Model) simulations were carried out to estimate the potential range of contributions on surface $PM_{2.5}$ concentrations over the Seoul Metropolitan Area (SMA) with the gaseous precursors and Primary Particulate Matters(PPM) available from a recent national emissions inventory. In detail, on top of a base simulation utilizing the 2013 Clean Air Policy Supporting System (CAPSS) emission inventory, a set of Brute Force Method (BFM) simulations after reducing anthropogenic $NO_x$, $SO_2$, $NH_3$, VOCs, and PPM emissions released from area, mobile, and point sources in SMA by 50% were performed in turn. Modeling results show that zero-out contributions(ZOC) of $NH_3$ and PPM emissions from SMA are as high as $4{\sim}5{\mu}g/m^3$ over the region during the modeling period. On the contrary, ZOC of local $NO_x$ and $SO_2$ emissions to SMA $PM_{2.5}$ are less than $1{\mu}g/m^3$. Moreover, model analyses indicate that a wintertime $NO_x$ reduction at least up to 50% increases SMA $PM_{2.5}$ concentrations, probably due to increased HNO3 formation and conversion to aerosols under more abundant ozone and radical conditions after the $NO_x$ reduction. However, a nation-wide $NO_x$ reduction decreased SMA $PM_{2.5}$ concentrations even during winter, which implies that nation-wide reductions would be more effective to curtail SMA $PM_{2.5}$ concentrations than localized efforts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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