A damage estimation method for monopile support structure of offshore wind turbine using modal properties and committee of neural networks is presented for effective structural health monitoring. An analytical model for a monopile support structure is established, and the natural frequencies, mode shapes, and mode shape slopes for the support structure are calculated considering soil condition and added mass. The input to the neural networks consists of the modal properties and the output is composed of the stiffness indices of the support structure. Multiple neural networks are constructed and each individual network is trained independently with different initial synaptic weights. Then, the estimated stiffness indices from different neural networks are averaged. Ten damage cases are estimated using the proposed method, and the identified damage locations and severities agree reasonably well with the exact values. The accuracy of the estimation can be improved by applying the committee of neural networks which is a statistical approach averaging the damage indices in the functional space.
In structural health monitoring (SHM) using electro-mechanical impedance signatures, it is a critical issue for extremely large structures to extract the best damage diagnosis results, while minimizing unknown environmental effects, including temperature, humidity, and acoustic vibration. If the impedance signatures fluctuate because of these factors, these fluctuations should be eliminated because they might hide the characteristics of the host structural damages. This paper presents a long-term SHM technique under an unknown noisy environment for tidal current power plant structures. The obtained impedance signatures contained significant variations during the measurements, especially in the audio frequency range. To eliminate these variations, a continuous principal component analysis was applied, and the results were compared with the conventional approach using the RMSD (Root Mean Square Deviation) and CC (Cross-correlation Coefficient) damage indices. Finally, it was found that this approach could be effectively used for long-term SHM in noisy environments.
본 연구에서는 한강 상 교량인 올림픽대교를 대상으로 첨단 무선센서를 구조물 주요 부재에 설치하고 본 센서를 통해 취득되는 데이터를 활용하여 실시간 구조 건전도 모니터링 시스템을 구축하는 것을 목적으로 하였다. 본 시스템은 유비쿼터스 센서 네트워크(USN, Ubiquitous Sensor Network)기술을 적용하여 림픽대교 주요 구조 부재 모니터링을 위한 센서 및 데이터 로깅 시스템으로 구성되어 운영된다. 본 연구에서는 1축 가속도계, 3축가속도계, 온도계, 경사계, 풍향풍속계 5종의 무선 센서를 총 10개 설치하였으며, 센서의 전원은 태양광 자가 전원공급 시스템으로 하였다. 데이터는 시스템 구축완료 후 9월1일부터 9월 7일까지의 일주일간의 데이터를 활용하여, 기존에 설치되어 있던 유선시스템으로부터 취득된 데이터와 비교분석하였으며, 이를 통행 USN 기반의 교량 계측시스템에 대한 실용성을 검증하였다.
본 논문은 저전력 무선 임피던스 기반 구조물 건전성 감시 USN 시스템을 활용하여 electro-mechanical Impedance 센서의 일종인 PZT센서를 부착한 배관 구조물의 건전성을 진단하는 방법과 그 실험 결과에 대해 소개 한다. 기존에는 건설구조물에 가해지는 전기적인 입출력비에 해당하는 임피던스를 계측하기 위해서 비교적 고가의 대형 계측 장비가 필요로 했으며, 구조물에 설치된 센서를 계측장비에 연결하기 위한 유선의 케이블 작업 역시 추가로 필요했었다. 대형 배관 구조물의 경우에는 이러한 문제점 때문에 임피던스를 이용한 능동형 센서가 제대로 활용되지 못하고 있고 비정기적인 비파괴검사에만 국한되어 사용되어 왔다. USN기술은 저전력 소출력 무선통신을 통해 기존의 계측시스템과는 다른 상시모니터링의 장점을 가지고 있는 기술로서 최근 토목/건설 분야에서 적극적으로 활용이 되는 융합기술이다. 본 논문에서 구조물 건전성 감시 분야와 저전력 무선 계측 기술의 통합을 통해 얻어진 최적화된 배관 건전도 진단 센서 노드의 효율성을 정량적 실험 데이터를 통해 입증하고, 앞으로의 연구 방향에 대한 제안으로 끝을 맺는다.
In this paper, vibration-based structural health monitoring methods that are suitable for caisson-type structures are examined by an experimental evaluation. To achieve the objective, four approaches are implemented. First, vibration-based structural health monitoring methods are selected to monitor the structural condition of caisson-type breakwaters. Second, a lab-scaled caisson structure is constructed to verify the selected monitoring methods. Third, the vibration characteristics are numerically analyzed using an FE model due to the change in the rubble mound condition. Finally, experimental vibration tests of the lab-scaled caisson structure are performed to monitor the vibration responses due to changes in rubble mound conditions and the performances of the selected methods are examined from the monitoring results.
에폭시 수지는 여러 산업분야에서 다양한 구조물의 접합과 제조에 사용된다. 구조물의 안전성과 접합재료의 최적 성능 확보를 위해서는 에폭시 수지의 경화 과정 모니터링 기반의 공정 제어가 요구된다. 광섬유 센서는 실과 같은 형태적 특징으로 인해 에폭시 수지의 경화 모니터링에 적합한 센서이다. 본 연구에서는 광섬유 브래그 격자 센서(fiber Bragg grating, FBG)를 이용하여 에폭시 수지의 경화 모니터링 연구를 수행하였다. 실제 실험을 통해, FBG를 기반으로 에폭시 수지의 경화과정에서 에폭시의 부피 수축에 의해 센서에 가해지는 변형률을 측정하고 온도의 변화에 의한 신호 변화를 보정하여 경화과정에서 발생하는 변형률의 정확한 모니터링이 가능함을 확인하였다. 추가적으로, 두 가지 에폭시 수지의 경화도 과정을 비교 분석하여 에폭시 종류에 따른 경화과정의 차이를 확인하였다. 결론적으로 FBG 센서가 에폭시 수지의 경화도 모니터링에 유용하다는 점을 확인하였다.
본 연구는 고준위 방사성 폐기물 심층 처분시설의 장기적 건전성 모니터링을 위한 무선 통신 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 유선 센서는 전원 공급과 데이터 전송을 위해 전선을 사용함으로써 완충재의 품질 저하 및 관리의 어려움을 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 무선 통신 시스템의 도입을 제안하였으며, WiFi, ZigBee, LoRa 등의 모듈을 사용하여 벤토나이트 내 수신 감도를 비교 분석하였다. 벤토나이트의 건조밀도 증가와 송수신기 간 거리 증가에 따라 수신 감도가 감소하는 경향을 확인하였으며, 저주파수 대역에서 적은 신호 감쇠를 확인하였다. 이를 바탕으로 무선 네트워크 기반의 THM 통합 무선 센서 시스템의 개념 설계를 제안하였다. 이는 처분 구조물의 장기 건전성 모니터링을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 구조 케이블의 인장력 모니터링을 위한 무선 임피던스 센서노드를 개발하였다. 이를 위해 다음과 같은 연구가 수행되었다. 첫째, 경제적이고 자동화된 구조 케이블의 인장력 모니터링을 위한 무선임피던스 센서노드를 설계/제작 하였다. 둘째, 자동화된 인장력 모니터링을 위해 임피던스 기반 모니터링 기법을 무선 센서노드에 내장하였다. 셋째, 측정 범위가 제한적인 무선임피던스 센서노드의 한계점을 극복하기 위하여 인터페이스 와셔를 이용하는 구조케이블 인장력 모니터링 기법을 제안하였다. 마지막으로 내장형/외장형 텐던을 가지는 모형 프리스트레스트 콘크리트 거더에 대하여 무선임피던스 센서노드와 인터페이스 와셔를 이용하는 모니터링 기법의 적용성을 평가하였다.
국내 고도성장기 이후 본격 건설되기 시작한 사회 기반 시설물은 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 특히 사고 발생 시 대량 인명 피해로 직결될 수 있는 교량, 터널 등의 대형 구조물들에 대한 안전성 평가가 필요하다. 하지만, 기존의 유선 센서 기반의 SHM을 개선한 무선 스마트 센서네트워크는 짧은 신호도달거리로 인해 경제적이고 효율적인 시스템 구축이 힘들다. 따라서 LoRa LPWAN시스템은 사물인터넷의 확산과 더불어 저전력 장거리통신이 각광을 받고 있으며, 이를 구조건전성 모니터링에 응용함으로써 경제적이면서도 효율적인 SHM 구축이 가능하다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN의 구조건전성 모니터링에 적용 가능성을 검토하고 비면허 통신 대역을 사용함으로 인해 발생하는 채널간의 충돌을 해결하면서 대역폭을 효율적으로 활용할 수 있는 채널 기반의 LoRa 네트워크 운영방법을 제안한다.
본 논문에서는 군용 항공기를 위한 새로운 하중 모니터링 시스템에 대하여 소개하였다. 이 시스템은 항공기에 장착되는 센서와 탑재장비 및 지상에서 운용되는 지상분석장비로 구성된다. 이 시스템을 이용하여 항공기에 작용하는 구조정적하중을 비행파라미터로 추정할 수 있을 뿐 아니라, 정적하중, 동적하중 및 예상치 못한 이벤트에 의한 구조물의 응답을 센서로 측정할 수 있다. 특히 다점 측정이 가능한 광섬유 센서를 사용하였다. 탑재장비는 관련 군사규격서의 요구도를 만족하도록 설계되었으며, 일련의 환경시험으로 입증하였다. 본 시스템은 비행시험에 앞서 지상구조시험에 사용되고 평가되었으며, 향후 비행시험평가를 통하여 군용 항공기의 구조하중 모니터링 시스템으로 사용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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