In modal analysis, the mode shape reflects the vibration characteristics of the structure, and thus it is widely performed for finite element model updating and structural health monitoring. Generally, the acceleration-based mode shape is suitable to express the characteristics of structures for the translational vibration; however, it is difficult to represent the rotational mode at boundary conditions. A tilt sensor and gyroscope capable of measuring rotational mode are used to analyze the overall behavior of the structure, but extracting its mode shape is the major challenge under the small vibration always. Herein, we conducted a feasibility study on a multi-mode shape estimating approach utilizing a single physical quantity signal. The basic concept of the proposed method is to receive multi-metric dynamic responses from two sensors and obtain mode shapes through bridge loading test with relatively large deformation. In addition, the linear transformation matrix for estimating two mode shapes is derived, and the mode shape based on the gyro sensor data is obtained by acceleration response using ambient vibration. Because the structure's behavior with respect to translational and rotational mode can be confirmed, the proposed method can obtain the total response of the structure considering boundary conditions. To verify the feasibility of the proposed method, we pre-measured dynamic data acquired from five accelerometers and five gyro sensors in a lab-scale test considering bridge structures, and obtained a linear transformation matrix for estimating the multi-mode shapes. In addition, the mode shapes for two physical quantities could be extracted by using only the acceleration data. Finally, the mode shapes estimated by the proposed method were compared with the mode shapes obtained from the two sensors. This study confirmed the applicability of the multi-mode shape estimation approach for accurate damage assessment using multi-dimensional mode shapes of bridge structures, and can be used to evaluate the behavior of structures under ambient vibration.
Youhao Ni;Jianxiao Mao;Hao Wang;Yuguang Fu;Zhuo Xi
Smart Structures and Systems
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v.32
no.1
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pp.23-35
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2023
Steel bolted joint is an important part of steel structure, and its damage directly affects the bearing capacity and durability of steel structure. Currently, the existing research mainly focuses on the identification of corroded bolts and corroded bolts respectively, and there are few studies on multiple states. A detection framework of corroded and loosened bolts is proposed in this study, and the innovations can be summarized as follows: (i) Vision Transformer (ViT) is introduced to replace the third and fourth C3 module of you-only-look-once version 5s (YOLOv5s) algorithm, which increases the attention weights of feature channels and the feature extraction capability. (ii) Three states of the steel bolts are considered, including corroded bolt, bolt missing and clean bolt. (iii) Line segment detector (LSD) is introduced for bolt rotation angle calculation, which realizes bolt looseness detection. The improved YOLOv5s model was validated on the dataset, and the mean average precision (mAP) was increased from 0.902 to 0.952. In terms of a lab-scale joint, the performance of the LSD algorithm and the Hough transform was compared from different perspective angles. The error value of bolt loosening angle of the LSD algorithm is controlled within 1.09%, less than 8.91% of the Hough transform. Furthermore, the proposed framework was applied to fullscale joints of a steel bridge in China. Synthetic images of loosened bolts were successfully identified and the multiple states were well detected. Therefore, the proposed framework can be alternative of monitoring steel bolted joints for management department.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Mediterranean diet is an environmentally friendly and healthy diet model. The diet offers many vegetables, fruits, nuts, and olive oil to consumers. In addition, it provides moderate amounts of fish and chicken, smaller quantities of dairy products, red meat, and processed meat. The Mediterranean diet has a high anti-inflammatory and antioxidant content, and it causes many physiological changes that can provide a physical performance advantage. This study examined the effects of a 15-day menu, which was planned using foods with a low acid load within the Mediterranean diet rules, on the exercise performance, lactate elimination, anthropometric measurements, and body composition. SUBJECTS/METHODS: Fifteen professional male athletes between the ages of 13 and 18, who were engaged in ski running, were included in the experimental study. Dietary intervention was applied for 15 days. The athlete performances were evaluated by applying the vertical jump test, hand grip strength, 20 meters shuttle run test, and Borg fatigue scale. After the shuttle run test (every 3 min for 30 min), blood was drawn from the finger, and the lactate elimination time was calculated. Performance and lactate measurements, body analysis, and anthropometric measurements were taken before and after dietary intervention. RESULTS: The vertical jump height and hand grip strength increased after the intervention (P < 0.05). The test duration, total distance, the number of shuttles, and maximum oxygen consumption parameters of the shuttle run test increased (P < 0.05). After the intervention, the athletes' perceived fatigue scores decreased in several stages of the shuttle run test (P < 0.05). The lactate elimination time and athlete's body composition were similar in repeated measurements (P > 0.05). In the last measurements, the upper middle arm circumference decreased while the height of the athletes increased (P < 0.05). CONCLUSIONS: These results show that the Mediterranean diet is a safe and feasible dietary approach for aerobic performance and strength increase.
Fatigue crack is a fatal problem for steel structures. Early detection and maintenance can help extend the service life and prevent hazards. This paper presents the ultrasonic guided waves-based (UGWs-based) fatigue crack detection of a steel I-beam. The semi-analytical finite element model has been built to obtain the wave propagation characteristics. Damage indices in both time and frequency domains were analyzed by considering the characteristic variations of UGWs including the amplitude, phase angle, and wave packet energy. The pulse-echo and pitch-catch methods were combined in the detection scheme. Lab-scale experiments were conducted on welded steel I-beams to verify the proposed method. Results show that the damage indices based on the characteristic variations in the time domain can identify and localize the fatigue crack before it enters the rapid growth stage. The damage severity can be reasonably evaluated by analyzing the time-domain damage indices. Two nonlinear damage indices in the frequency domain give earlier warnings of the fatigue crack than the time-domain damage indices do. The identification results based on the above two nonlinear indices are found to be less consistent under various excitation frequencies. More robust nonlinear techniques needed to be searched and tested for early crack detection in steel I-beams in further study.
The existing concrete bridges are time-varying working systems, where the maintenance strategy should be planned according to the time-varying performance of the bridge. This work proposes a time-dependent residual capacity assessment procedure, which considers the non-stationary bridge load effects under growing traffic and non-stationary structural deterioration owing to material degradations. Lifetime bridge load effects under traffic growth are predicated by the non-stationary peaks-over-threshold (POT) method using time-dependent generalized Pareto distribution (GPD) models. The non-stationary structural resistance owing to material degradation is modeled by incorporating the Gamma deterioration process and field inspection data. A three-span continuous box-girder bridge is illustrated as an example to demonstrate the application of the proposed procedure, and the time-varying reliability indexes of the bridge girder are calculated. The accuracy of the proposed non-stationary POT method is verified through numerical examples, where the shape parameter of the time-varying GPD model is constant but the threshold and scale parameters are polynomial functions increasing with time. The case study illustrates that the residual flexural capacities show a degradation trend from a slow decrease to an accelerated decrease under traffic growth and material degradation. The reliability index for the mid-span cross-section reduces from 4.91 to 4.55 after being in service for 100 years, and the value is from 4.96 to 4.75 for the mid-support cross-section. The studied bridge shows no safety risk under traffic growth and structural deterioration owing to its high design safety reserve. However, applying the proposed numerical approach to analyze the degradation of residual bearing capacity for bridge structures with low safety reserves is of great significance for management and maintenance.
In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.
Hongmiao Jing;Jitao Zhang;Qingkuan Liu;Yangxue Wang
Wind and Structures
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v.36
no.3
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pp.175-200
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2023
The large eddy simulation (LES) of the flow around a circular cylinder is not only affected by the sub-grid scale (SGS) model but also by the grid resolution of the computational domain. To study the influence of different grids on the LES results, the LES simulations of the flow around a circular cylinder with different grids at Reynolds number (Re) = 3900 was performed. A circular computational domain with different radial growth rates and circumferential and spanwise grid numbers was adopted for the simulations. Meanwhile, the aerodynamic forces, wind pressure coefficients, mean and instantaneous flow fields, and the effect of grid resolution on them were comprehensively analyzed. The results indicate that the lift coefficient, wind pressure coefficient, and recirculation length are significantly affected by the radial growth rate of the grid and the circumferential grid number. The spanwise grid number has a significant influence on the three-dimensionality of the flow and plays an important role in velocity fluctuations in the wake region. Nevertheless, the aerodynamic coefficients and recirculation length are not sufficiently sensitive to the grid number in the spanwise direction. By comparing the results, it can be concluded that suitable and reliable LES results can be obtained when the radial growth rate is 1.03 or 1.05, the circumferential grid number is 160, 200, or 240, and the spanwise grid number is 64. A radial growth rate 1.05, circumferential grid number 160, and spanwise grid number 64 are recommended to reduce the grid amount and further improve the efficiency.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.25
no.1
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pp.97-113
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2023
This study investigates the effect of consumers' trust in communication with online fashion mall avatars on performance expectancy and re-use intention. For the empirical study, 207 adults were surveyed using a 5-point Likert scale, and the results were analyzed with SPSS 21.0. The analysis reveals the following results. First, the factor analysis of trust in communication with the avatar, performance expectancy, and re-use intention revealed cognitive and affective trust as subfactors of the trust in communication with the avatar, while purchase choice expectations and performance expectancy were identified as subfactors of performance expectancy for the avatar. A total of five factors, including re-use intention, were recognized. Second, the trust in communication with online fashion mall avatars significantly positively affected performance expectancy for the avatar. Among the subfactors, cognitive trust was determined to have a greater influence on purchase choice expectations than affective trust. Third, the performance expectancy for the online fashion mall avatar significantly positively affected re-use intention. Notably, the subfactor performance expectancy had a greater influence than purchase choice expectations. Finally, trust in communication with online fashion mall avatars significantly positively affected re-use intention. Accordingly, the sub-factor cognitive trust had a greater influence on re-use intention than affective trust. The results of this study are academically significant in that they empirically test the influence relationship between trust in communication, performance expectancy, and re-use intention, considering the personal characteristics of online fashion mall avatars on consumers using the Meta-UTAUT model in the fashion field.
Youm, Kwang Soo;Kwon, Tae Gyu;Lee, Young Ho;Hwang, Yoon Kook
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.2A
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pp.311-318
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2006
This paper presents experimental studies on investigating the seismic retrofit performance of reinforced concrete circular columns with poor lap-splice details using GFRP wrapping. Five full-scale model columns have been tested. The prototype structure is an existing circular reinforced concrete bridge piers designed following the pre-seismic codes and constructed in South Korea in 1979. The as-built column will be expected to suffer brittle failure due to the bond failure of lap-spliced longitudinal reinforcement. The retrofitted columns using GFRP wrapping showed significant improvement of seismic performance. However, the predicted flexural failure mode was not achieved and the longitudinal bars were not yielded. Failure modes of the retrofitted columns are considered to be the gradually delayed bond slip in lap-spliced longitudinal reinforcement. Suggested retrofit design methods using GFRP were validated experimentally.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5D
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pp.505-512
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2010
Generally, the repeated traffic loading condition should be considered to predict the long-term deformation on road foundations or foundation systems. However, it is not easy to estimate long-term deformation on multi-layered system like roads and railways. For more quantitative analysis, mechanistic-empirical approach requires proper analytical tool, material's model, and material properties of foundation geomaterials under both traffic and environmental loadings. In this study, therefore, laboratory data from the long-term repeated load triaxial tests were used to predict accumulated deformation on pavement foundations and the results were analyzed based on the nonlinear models and stress state considered. All these results are presented and verified on laboratory based scale using the finite element analysis with the deformation characteristics of foundation geomaterials at various stress states.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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