• Title/Summary/Keyword: 다중손상

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Improved Damage-Induced Deflection Method for Damage Detection of Shear Building structures (전단빌딩 구조물의 손상탐지를 위한 개선된 Damage-Induced Deflection 방법)

  • Sung, Seung-Hun;Park, Jong-Woong;Jung, Hyung-Jo;Koo, Ki-Young
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.795-798
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    • 2010
  • 본 논문에서는 상사진동에서의 응답을 통해 구성된 모드유연도에 의해 추정되는 손상유발 변위를 이용하여 전당빌딩의 손상을 탐지하는 진동기반의 손상탐지 방법을 제시하였다. 이 방법은 전단빌딩의 층간변위를 활용하여 오직 손상이 존재할 때에만 발생하는 Damage-induced inter-story deflection (DI-ID)을 통해 손상탐지를 수행하는 방법이다. 구조물의 전체 자유도에 양의 전단력을 발생시킴으로써 층간변위를 분명히 파악할 수 있도록 하는 양전단력 탐색하중(Positive Shear Inspection Load)을 통해 DI-ID를 산정한다. 제안된 방법의 검증을 위해 5층의 전단빌딩 축소모형을 대상구조물로 선정하여 수치모의실험을 수행했다. 단일손상과 다중손상의 모사를 위해 1층과 3층의 휨강성을 각각 10% 씩 저감시켰고, 수치모의실험 결과, 단일손상과 다중손상 모두 정확히 손상발생 구역을 확인했다.

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Development of an On-line Intelligent Embedded System for Detection the Leakage of Pipeline (실시간 누수 감지 가능한 매립형 지능형 배관 진단 시스템)

  • Lee, Changgil;Kim, Tae-Heon;Chang, Hajoo;Park, Seunghee
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 2011.02a
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    • pp.94-94
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    • 2011
  • 배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

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A Study on the Application of Pre-Indentation Technique for Fastener Hole Model (FASTENER HOLE 모델의 대한 예비압입 적용 연구)

  • Hwang,Jeong-Seon;Jo,Hwan-Gi
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.31 no.9
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    • pp.26-31
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    • 2003
  • Aging aircraft accumulates widespread fatigue damage commonly referred to as multiple site damage(MSO). For ductile material such as 2024-T3 aluminum, MSO may lower the service life below that which is predicted by conventional fracture mechanics. The present paper is concerned with the fatigue life extension by pre-indentation technique for thin 2024-T3 aluminum plate to decelerate the crack propagation rate in the panels with MSO. The panel with fastener holes can be simply modelled by Hole/Slot type Middle-Tension specimen. Results of fatigue testing show significantly improving failure cycles from 10 to 40 times. This retardation effect is decreased by increasing the loading level in the constant amplitude loading. In the sense of retardation mechanism, the crack propagation rate is gradually attenuated by entering the indentation mark and maintains at the lowest value for a long period after the edge of crack passes the center of indentation area.

A Study on Multi-Fault Diagnosis for Turboshaft Engine of UAV Using Fuzzy and Neural Networks (퍼지 및 신경망을 이용한 무인 항공기용 터보축 엔진의 다중손상진단에 관한 연구)

  • Kong, Chang-Duk;Ki, Ja-Young;Kho, Seong-Hee;Koo, Young-Ju;Lee, Chang-Ho
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.37 no.6
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    • pp.556-561
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    • 2009
  • The UAV(Unmanned Aerial Vehicle) that is remotely operating in various and long flight environments must have a very reliable propulsion system. Precise fault diagnosis of the turbo shaft engine for the Smart UAV that has the vertical take-off, landing and forward flight behaviors can promote reliability and availability. This work proposes a new diagnostic method that can identify the faulted components from engine measuring parameter changes using Fuzzy Logic and quantify its faults from the identified fault pattern using Neural Network Algorithms. The proposed diagnostic method can detect not only single fault but also multiple faults.

Multi-Damage Detection in RC Bridges Using Differential Evolutionary Algorithm (차분진화 알고리즘을 이용한 다중 손상된 RC교량의 손상평가)

  • Tak, Moon-Ho;Noh, Myung-Hyun;Park, Tae-Hyo;Jang, Han-Teak
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.296-299
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    • 2009
  • 본 논문은 차분진화 알고리즘을 이용한 다중 손상된 RC 슬라브 교량에 대한 시스템 인식(System Identification)기법을 소개한다. 제안된 기법을 이용하여 이동하중에 의한 교량의 동적응답을 기반으로 손상유무, 위치, 크기가 추정된다. ABAQUS를 이용한 손상된 3차원 슬라브 모델을 실험대상으로 하여, 모델로부터 동적응답을 찾아내었다. 차분진화 알고리즘(Differential Evolutioinary algorithm)을 기반으로 동적응답과 Bi-variate Gaussian 함수로 강성저하된 2차원 유한요소 MZC모델을 이용하여 손상된 위치와 크기, 이동하중의 크기와 속도가 추정되었다. 차분진화 알고리즘을 이용한 RC교량의 손상위치와 이동하중에 대한 추정은 3%이내의 오차를 보였고, 이로부터 제안된 방법의 효율성과 정확성이 검증되었다.

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Damage quantification of shear buildings using deflections obtained by modal flexibility (모드유연도 행렬 변위를 이용한 전단빌딩의 정량적 손상평가 방법)

  • Sung, Seung-Hun;Koo, Ki-Young;Jung, Hyung-Jo
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.44-47
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    • 2011
  • 본 논문에서는 상사진동에서의 응답을 통해 구성된 모드유연도 행렬에 의해 추정되는 변위/변형을 이용해 전당빌딩의 손상을 정량적으로 평가하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 전단빌딩의 손살발생 후의 층간변위와 손상발생 전 후의 층간변위 차이인 Damage-induced inter-story deflection(DI-ID)의 관계를 이용해 손상을 정량적으로 평가하는 방법이다. 구조물이 양전단력만을 발생시킴으로써 층간변위를 분명히 파악할 수 있도록 하는 양전단력 탐색하중(Positive Shear Inspection Load)을 통해 DI-ID를 산정한다. 제안된 방법의 검증을 위해 5층의 전단빌딩 축소모형을 대상구조물로 선정했으며, 단일손상과 다중손상의 모사를 위해 1층과 3층의 휨강성을 각각 10% 씩 저감시켰다. Static test와 modal test를 통해 각각의 결과를 비교하는 방법으로 제안된 방법의 성능검증을 수행했으며, 축소모형실험 결과, 두 실험간 평균오차 1% 이내로 정확도를 검증했다.

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Unified Constitutive Model for RC Planar Members Under Cyclic Load (주기하중을 받는 철근 콘크리트 면부재에 대한 통합구성모델)

  • 김재요;박홍근
    • Journal of the Korea Concrete Institute
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    • v.14 no.2
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    • pp.239-248
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    • 2002
  • A constitutive model unifying plasticity and crack damage mode)s was developed to address the cyclic behavior of reinforced concrete planar members. The stress of concrete in tension-compression was conceptually defined by the sum of the compressive stress developed by the strut-action of concrete and the tensile stresses developed by tensile cracking. The plasticity model with multiple failure criteria was used to describe the isotropic damage of compressive crushing affected by the anisotropic damage of tensile cracking. The concepts of the multiple fixed crack damage model and the plastic flow model of tensile cracking were used to describe the tensile stress-strain relationship of multi-directional cracks. This unified model can describe the behavioral characteristics of reinforced concrete in cyclic tension-compression conditions, i.e. multiple tensile crack orientations, progressively rotating crack damage, and compressive crushing of concrete. The proposed constitutive model was implemented to finite element analysis, and it was verified by comparison with existing experimental results from reinforced concrete shear panels and walls under cyclic load conditions.

A Study on Batch Auditing with Identification of Corrupted Cloud Storage in Multi-Cloud Environments (손상 클라우드 식별 가능한 다중 클라우드 일괄 감사 기법에 관한 연구)

  • Shin, Sooyeon;Kwon, Taekyoung
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.25 no.1
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    • pp.75-82
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    • 2015
  • Recently, many public auditing schemes have been proposed to support public auditability that enables a third party auditor to verify the integrity of data stored in the remote cloud server. To improve the performance of the auditor, several public auditing schemes support batch auditing which allows the auditor to handle simultaneously multiple auditing delegations from different users. However, when even one data is corrupted, the batch auditing will fail and individual and repeated auditing processes will be required. It is difficult to identify the corrupted data from the proof in which distinct data blocks and authenticators of distinct users are intricately aggregated. In this paper, we extend a public auditing scheme of Wang et al. to support batch auditing for multi-cloud and multi-user. We propose an identification scheme of the corrupted cloud when the data of a single cloud is corrupted in the batch auditing of multi-cloud and multi-user.

Ductile Failure Simulation of Tensile Plates with Multiple Through-Wall Cracks Based on Damage Mechanics (유한요소 손상 해석을 이용한 다중 관통균열 인장시편의 연성 파괴 시뮬레이션)

  • Jeon, Jun-Young;Kim, Nak-Hyun;Oh, Chang-Sik;Kim, Yun-Jae
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.36 no.3
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    • pp.245-252
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    • 2012
  • This paper proposes a simple numerical method, based on the stress-modified fracture strain-damage model with the stress-reduction technique, for predicting the failure behaviors of ductile plates with multiple through-wall cracks. This technique is implemented using the user-defined subroutines provided in ABAQUS. For validation, the results simulated using the proposed method are compared with published experimental data of Japanese researchers.

Pipeline Structural Damage Detection Using Self-Sensing Technology and PNN-Based Pattern Recognition (자율 감지 및 확률론적 신경망 기반 패턴 인식을 이용한 배관 구조물 손상 진단 기법)

  • Lee, Chang-Gil;Park, Woong-Ki;Park, Seung-Hee
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.31 no.4
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    • pp.351-359
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    • 2011
  • In a structure, damage can occur at several scales from micro-cracking to corrosion or loose bolts. This makes the identification of damage difficult with one mode of sensing. Hence, a multi-mode actuated sensing system is proposed based on a self-sensing circuit using a piezoelectric sensor. In the self sensing-based multi-mode actuated sensing, one mode provides a wide frequency-band structural response from the self-sensed impedance measurement and the other mode provides a specific frequency-induced structural wavelet response from the self-sensed guided wave measurement. In this study, an experimental study on the pipeline system is carried out to verify the effectiveness and the robustness of the proposed structural health monitoring approach. Different types of structural damage are artificially inflicted on the pipeline system. To classify the multiple types of structural damage, a supervised learning-based statistical pattern recognition is implemented by composing a two-dimensional space using the damage indices extracted from the impedance and guided wave features. For more systematic damage classification, several control parameters to determine an optimal decision boundary for the supervised learning-based pattern recognition are optimized. Finally, further research issues will be discussed for real-world implementation of the proposed approach.