Steel-confined reinforced concrete (SCRC) columns feature highly complex and invisible mechanisms that make damage evaluation and pattern recognition difficult. In the present article, the prevailing acoustic emission (AE) technique was applied to monitor and evaluate the damage process of steel-confined RC columns in a quasi-static test. AE energy-based indicators, such as index of damage and relax ratio, were proposed to trace the damage progress and quantitatively evaluate the damage state. The fuzzy C-means algorithm successfully discriminated the AE data of different patterns, validity analysis guaranteed cluster accuracy, and principal component analysis simplified the datasets. A detailed statistical investigation on typical AE features was conducted to relate the clustered AE signals to micro mechanisms and the observed damage patterns, and differences between steel-confined and unconfined RC columns were compared and illustrated.
Life-cycle performance analysis of a reinforced concrete box section bridge was generated. Moreover, Monte Carlo simulation with important sampling (IS) was used to simulate the bridge material and load uncertainties. The bridge deterioration model was generated with the basic probabilistic principles and updated according to the measurement data. A genetic algorithm (GA) with the response surface model (RSM) was used to determine the deterioration rate. The importance of health monitoring systems to sustain the bridge to give services economically and reliably and the advantages of fiber-optic sensors for SHM applications were discussed in detail. This study showed that the most effective loss of strength in reinforced concrete box section bridges is corrosion of the reinforcements. Due to reinforcement corrosion, the use of the bridge, which was examined, could not meet the desired strength performance in 25 years, and the need for reinforcement. In addition, it has been determined that long-term health monitoring systems are an essential approach for bridges to provide safe and economical service. Moreover the use of fiber optic sensors has many advantages because of the ability of the sensors to be resistant to environmental conditions and to make sensitive measurements.
Park, Ki-Hyung;Kim, Min-Sik;Joh, Sung-Ho;Lee, Chang-Woo;Youn, Ho-Joong;Kim, Kyong-Ha
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.102
no.1
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pp.90-96
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2013
This study was conducted to investigate a stability trend within 6 above average and 4 blow average erosion control dams, which were selected by The Korean Association of Soil and Water Conservation and were built in 1990s in Gyeonggi and Gangwon Province. The study was aimed to measure rebound hardness of upstream face, flood way and downstream face from those dams selected by using 'Concrete Test Hammer'. The main purposes of the study are selection of compression strength prediction equation and scope of wavelength, which successfully demonstrate non-destructive test results for erosion control dams. There is an opportunity to increase disaster prevention ability when stability vulnerability of concrete erosion control dam is detected in a timely manner. Results of the compression strength investigation express that there is a consistency with visual inspection of stability that has been processed by The Korean Association of Soil and Water Conservation. We concluded that a prediction equation, which was developed by Architectural Institute of Japan (AIJ), shows highest suitability in Korean erosion control dams when stability investigation is performed. The detailed criteria for the test result are 'stable', 'detail inspection required' and 'poor' for over 300 $kgf/cm^2$, 250~300 $kgf/cm^2$ and below 250 $kgf/cm^2$ respectively. Standards for stability of Korean erosion control dam and a compression strength prediction equation (that corresponds to the standards of the stability) should be established on the basis of chronological data of erosion control dam compression strength. Systematical approach for stability inspection that carries out remodeling or repair when problem on erosion control structures are detected through visual inspection and simple stability test, is necessary for the future disaster prevention.
A majority of infrastructures has been deteriorated over time. Therefore, it is very important to verify the quality of construction, and the level of structural deterioration in existing structures, to ensure their safety and functionality. Many researchers have studied non-destructive testing (NDT) methods to identify structural problems in existing structures. The impact echo technique is one of the widely used NDT techniques. The impact echo technique has several inherent problems, including the difficulties in P-wave velocity evaluation due to inhomogeneous concrete properties, deterioration of evaluation accuracy where multiple reflection boundaries exist, and the influence of the receiver location in evaluating the thickness of the tested structures. Therefore, the objective of this paper is to propose an enhanced impact echo technique that can reduce the aforementioned problems and develop a Virtual Instrument for the application via a thickness evaluation technique which has same technical background to find deterioration in concrete structures. In the proposed impact echo technique, transfer function from dual channel system analysis is used, and coherence is improved to achieve reliable data. Also an averaged signal -ensemble- is used to achieve more reliable results. From the analysis of transfer function, the thickness is effectively identified.
Many nondestructive test methods used for metallic materials have some limit in application to concrete materials due to their heterogeneity. Impact echo method utilizes the resonance frequency of reflected seismic waves from defects or the boundary between two materials and can be applied to investigate the interior of concrete structures. In this study, a field data acquisition system for the impact echo method was assembled and field tests under various conditions were performed. The impact echo method was applied for investigating thickness/defects/backfilling of concrete structures/tunnel lining/airport pavement. The applicability of the impact echo method to the civil engineering field was substantiated by providing results within $10\%$ errors.
Tahwia, Ahmed M.;Heniegal, Ashraf;Elgamal, Mohamed S.;Tayeh, Bassam A.
Computers and Concrete
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v.27
no.1
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pp.21-28
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2021
The Artificial Neural Network (ANN) is a system, which is utilized for solving complicated problems by using nonlinear equations. This study aims to investigate compressive strength, rebound hammer number (RN), and ultrasonic pulse velocity (UPV) of sustainable concrete containing various amounts of fly ash, silica fume, and blast furnace slag (BFS). In this study, the artificial neural network technique connects a nonlinear phenomenon and the intrinsic properties of sustainable concrete, which establishes relationships between them in a model. To this end, a total of 645 data sets were collected for the concrete mixtures from previously published papers at different curing times and test ages at 3, 7, 28, 90, 180 days to propose a model of nine inputs and three outputs. The ANN model's statistical parameter R2 is 0.99 of the training, validation, and test steps, which showed that the proposed model provided good prediction of compressive strength, RN, and UPV of sustainable concrete with the addition of cement.
Leaf area ($A_0$) and leaf biomass ($M_0$) estimation are significant prerequisites to studying tree physiological processes and modeling in the forest ecosystem. The objective of this study was to develop allometric models for estimating $A_0$ and $M_0$ of Swietenia mahagoni L. from different tree parameters such as DBH and tree height of mahogany plantations in the northeastern region of Bangladesh. A total of 850 healthy and well formed trees were selected randomly for sampling in the five study sites. Then, twenty two models were developed based on different statistical criteria that propose reliable and accurate models for estimating the $A_0$ and $M_0$ using non-destructive measurements. The results exposed that model iv and xv were selected on a single predictor of DBH and showed more statistically accuracy than other models. The selected models were also validated with an additional test data set on the basis of linear regression and t-test for mean difference between observed and predicted values. After that, a comparison between the best logarithmic and non-linear allometric model shows that the non-linear model produces systematic biases and underestimates $A_0$ and $M_0$ for larger trees. As a result, it showed that the bias-corrected logarithmic model iv and xv can be used to help quantify forest structure and functions, particularly valuable in future research for estimating $A_0$ and $M_0$ of S. mahagoni in this region.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.6
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pp.167-174
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1998
The ultrasonic test is recognized for its significance as a non-destructive testing method to detect volume defects such as porosity and incomplete penetration which reduce strength in the weld zone. This paper illustrates the defect detection in the weld zone of ferritic carbon steel using ultrasonic wave and the evaluation of pattern recognition by chaotic feature extraction using time series signal of detected defects as data. Shown in the time series data were that the time delay was 4 and the embedding dimension was 6 which indicate the geometric dimension of the subject system and the extent of information correlation. Based on fractal dimension and lyapunov exponent in quantitative chaotic feature extraction, feature value of 2.15, 0.47 is presented for porosity and 2.24, 0.51 for incomplete penetration The precision rate of the pattern recognition is enhanced with these values on the total waveform of defect signal in the weld zone. Therefore, we think that the ultrasonic pattern recognition method of weld zone defects of ferritic carbon steel by ultrasonic-chaotic feature extraction proposed in this paper can boost precision rate further than the existing method applying only partial waveform.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.19
no.3
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pp.229-237
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2019
This study examines the estimation of strength through a ultra-high strength concrete mock-up specimen using the rock compressive strength test hammer. According to the test result, the commonly used strength estimation formulae showed differences among them when the data of this test were applied. In additional, it show that these formulae underestimated the actual measurements further when the compressive strength was 30MPa or greater and deviated the distribution range of actual measurements in all strength ranges. The rock test hammer showed a higher correlation than type N Schmidt hammer regardless of the direction of hit for each type of W/B and the inclusion of coarse aggregate, and mortar showed a little higher correlation than concrete. As a result, it can be suggested that the coefficient of variation and the standard deviation of the mortar(2.26%/1.36) are lower than those of the concrete(4.06%/2.5), and the smaller the size of the coarse aggregate, the smaller the coefficient of variation and the more accurate the value.
Radiation safety management is being considered very important since radioactive isotopes such as Co-60 and Ir-192 are widely used in fields such as non-destructive test(NDT). In this study, the applicability of Mercury(II) Iodide($HgI_2$) source for tracing system was evaluated. To make sure the unit cell sensor's reliability, we evaluated the electrical properties of the sensor made with $HgI_2$, and then position dependence of the sensor was analyzed and compared with the dose distribution from the planning system. As a result of the evaluation, high reliability of the sensor was shown through the linearity of R-sq > 0.990 and reproducibility of CV < 0.015. In the position dependence evaluation, the maximum value was measured at the isocenter of the sensor and gradually decreased according to the distance. However, the dose distribution data from the planning system was turned out that has difference with that of the sensor up to 30%. This seems to come from the difference between single-point measuring based planning system and area measuring based sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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