For optimal design of micro stage, we measured the displacement of piezoelectric transducer that was based on voltage value. And the micro stage was analyzed using FEM with displacement data including voltage value of piezoelectric transducer. For verification of analysis results, the displacements were measured by using Laser-interferometer. And researchers confirmed to propriety on design of micro stage with FEM, we obtained 3.5% error rate between measurement results and analyzing results.
This paper presents the theoretical development and qualitiative evaluation of a new concept in the mathematical modeling of dynamicstructures. We use both test data and analytical approximations to identify the parameters of an incomplete model. The model has the capability of prodicting the response of the points of interest on the structure over the frequency range of interest and can be used to predict the changes in natural frequencies and normal modes due to structural changes. The theory was tested by running simulated tests on a relatively simple structure, identifying the parameters of the incomplete model, and using this model to predict the effects on frequency and mode shapes of several mass and stiffness changes. The conditions of the test were varied by selecting different numbers of points of meansurement, varying the frequency range, and by including assumed measurement error. It is recommended that the theroetical development be continued and that applications to more complex structures be carried out in order todevelop a better understanding of the limitations and capabilites of the method. A successful, more definitive evaluation could lead to immediate practical applications.
In this paper, an improved experience-based learning algorithm (EBL), termed as IEBL, is proposed to solve the nonlinear hysteretic parameter identification problem with Bouc-Wen model. A quasi-opposition-based learning mechanism and new updating equations are introduced to improve both the exploration and exploitation abilities of the algorithm. Numerical studies on a single-degree-of-freedom system without/with viscous damping are conducted to investigate the efficiency and robustness of the proposed algorithm. A laboratory test of seven lead-filled steel tube dampers is presented and their hysteretic parameters are also successfully identified with normalized mean square error values less than 2.97%. Both numerical and laboratory results confirm that, in comparison with EBL, CMFOA, SSA, and Jaya, the IEBL is superior in nonlinear hysteretic parameter identification in terms of convergence and accuracy even under measurement noise.
In this paper, a mechanical probe for CMM (Coordinate Measuring Machine) with a three-axis force-sensing unit is proposed, which is capable of measuring an actual contact position without the lobbing effect and the pre-travel error. The force-sensing unit detects the external force, which is act on the stylus of CMM during the measuring process. Thus, the contact point of the stylus of CMM can be estimated ken the direction of measured force components. Based on the structural analysis of the proposed CMM probe, the transformation matrix is derived and calibrated so that it shows linear relationships between the estimated force components from the output voltages and the real input forces. And, the relationships are verified through the computer simulation. The results show that the proposed mechanical probe is very useful fur detecting the contacting force components on measuring process of CMM.
교량의 내하력이나 건전도 평가에 있어서 중요한 역할을 하는 동적 매개변수들을 계측함에 있어서, 계측장치를 포함하는 적절한 계측계획 뿐만 아니라 계측된 자료를 처리하는 과정이 계측결과로부터 정확한 자료를 구하는 데 큰 영향을 미친다. 특히, 동적변위를 계측시 고정점을 확보할 수 없는 경우에는 변위계의 설치가 곤란하여 변위웅답의 계측에 어려움을 겪고 있으며, 가속도의 적분을 통해 이를 구하는 경우도 이산처리 과정에서 주요한 진동수 성분이 누락될 수 있어 실제 거동과 크게 다를 수 있다. 동적계측에서 주로 측정되는 가속도 기록에는 가속도계나 기록장비의 특성에 따라 또는 자료의 이산화 과정에서 오차들이 발생하게 된다. 계측기계의 특성에 따른 오차는 계측기 제작기술의 발달로 어느 정도 보정이 되고 있지만, 이산화 과정의 오차는 지금까지 정확한 보정을 하지 못해 가속도 기록을 이용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 가속도 기록의 수치처리 과정에서 발생할 수 있는 오차가 언급되며, 특히 이산화 처리과정에서 표본화 주파수를 적절하게 선정할수 있는 방법을 제시한다. 제안된 방법을 이용할 경우, 동적하중에 따른 변위응답을 가속도 기록으로부터 정확하게 구할 수 있으므로, 교량 또는 동하중을 받는 대형 구조물의 건전도 평가에 크게 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 해석적 모우드해석 결과인 모우드 형상벡터를 이용하여 효과적 인 가진점과 응답측정점을 선정하는 기존의 두 방법에 대해 간략히 기술하고 비교검토 하고자 하였다. 첫번째 방법은 주파수응답함수에서 관심있는 모우드의 공진피크치와 관련있는 모우드상수를 이용하는 것이고, 두번째 방법은 계의 관심있는 모우드에 대한 동적 특성을 가장 잘 나타낼 수 있도록 특이치분해(singular value decomposition) 기 법을 적용함으로써 계의 대표자유도(master degree of freedom) 지점들을 선저하는 것 이다.우선 단순한 계인 외팔보아 알루미늄평판에 대해 두 방법을 적용함으로써 비 교검토하였고, 이 결과로부터 두번째 방법의 우수성을 확인할 수 있었다. 이에 따라 보다 복잡한 형상을 갖는 승용차의 부분구조물인 조향휠고정대 (deck cross member : DCM)에 대해서 두번째 방법을 이용하여 모우드 시험을 수행하고 그 결과에 대하여 논 하였다.
본 연구는 인과관계 분석에서 주로 활용되는 SPSS statistic(회귀분석)과 구조방정식모델을 구현하는 프로그램 중 하나인 AMOS 프로그램을 각각 활용하여 동일한 데이터에 대하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 회귀계수 및 유의확률에서 서로 다른 결과값이 나왔으며, 특히 매개효과 검정에서 귀무가설 기각역 근처의 유의확률값(즉, t값 및 C.R.값의 절대값이 1.96 근처)을 보이는 상황에서 SPSS statistic(회귀분석)에서는 매개효과가 있는 반면, AMOS 프로그램(구조방정식)에서는 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 결국, 동일한 데이터임에도 불구하고 어떤 통계프로그램을 활용하느냐에 따라 다른 결과값(특히, 측정오차가 클수록 결과값이 크게 달라짐)이 나올 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.
철근 콘크리트 구조 건설현장에서 육안 검사 방식으로 수행되는 현재 단계의 구조감리는 그 필요성에 비하여 매우 노동 집약적이기에 현실적으로 현장의 모든 상황을 파악하기에 제한적이며, 검사자의 주관성도 배제될 수 없다. 따라서 본 연구는 철근을 대상으로 한 구조감리의 효율성 개선을 위해 360° 카메라를 통해 수집한 RGB 및 Depth 데이터 기반 3D model을 이용하여 배근 간격을 도출하고 실측값과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 소규모 현장(약 265 m2)의 12개 지점에 대해 계측을 수행하였으며, 지점당 스캔시간은 약 20초, 이동 및 설치시간을 포함한 총 계측 시간은 약 15분이 소요되었다. 계측된 데이터는 SLAM 알고리즘을 통하여 RGB-based 3D model과 3D point cloud model을 생성하였으며, 각각의 모델에서의 계측값을 실측값과 비교하여 정확도 검증을 진행하였다. RGB-based 3D model과 3D point cloud model은 각각 10mm, 0.1mm의 최소분해능을 갖으며, 각 모델로부터 계측된 철근의 배근 간격 은 의 오차는 최대 28.4%, 최소 3.1% (RGB-based 3D model) 최대 10.8%, 최소 0.3% (3D point cloud model)로 확인되었다. 본 연구를 토대로 추후 자동화 기반의 원격구조 감리 기술개발을 통하여 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.
The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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