Methods of damage detection are used non-destructive test in concrete structures. These are using various sensors, but the most of damage detections are used a visual angle of human. Problems of crack damage detection are occurred to directions and boundary conditions of steel bars using accelerometer in concrete element. In this study, fundamental studies for estimation using 3 axial type of accelerometer and electric resistance property of thermocouple sensors are discussed estimation to effect of arranged steel bars and damage from low strength when they are oscillated elastic wave in concrete specimen.
Low-velocity impact damage in a composite stiffened panel was detected using built-in piezoelectric active sensor arrays. Using these piezoelectric active sensors, various diagnostic signals were generated to propagate Lamb waves through the structure and the responses were picked up to detect changes in the structure's vibration signature due to the damage. Three algorithms - ADI(Active Damage Interrogation), TD RMS (Time Domain Root Mean Square) and STFT (Short Time Fourier Transform) - were examined to express the features of the signal changes as one damage index. From damage detecting tests, two impact induced delaminations were detected and the location was estimated with the algorithms and diagnostic signals.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06e
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pp.297-302
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1998
본 논문에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 채널을 통과하면서 여러 가지 형태로 손상된 음성에 대한 주관적 음질 평가를 할 수 있는 객관적 척도에 대한 연구를 수행하였다. 즉, CDMA 채널을 통과한 음성 신호에 대하여 주관적 음질 평가 방법 중 가장 많이 사용되고 있는 MOS(Mean Opinion Score) 테스트를 수행하고, 이 MOS 테스트 결과를 추정할 수 있는 객관척도 알고리즘을 시뮬레이션 하였다. 이러한 연구 결과로 PSQM(Perceptual Speech Quality Measure)을 CDMA 채널 환경에 맞게 수정하여 우수한 성능의 객관적 음질 평가 방법을 얻었다.
나노제품의 안전성은, 나노제품에 사용된 나노물질의 독성과 나노물질의 노출가능성을 동시에 고려함으로써 평가할 수 있다. 본 문서는 나노물질의 독성 데이터는 이미 확보된 것으로 가정하고, 나노제품의 안전성을 향상시키는 설계 절차에 대하여 기술한다. 나노제품에서 나노물질이 노출되는 정도를 기계적인 손상의 관점에서 평가함으로써 노출 가능성을 추정하고, 이 추정치를 나노물질의 독성값 및 노출 한계와 비교함으로써 나노제품의 안전성을 평가하거나 예측한다. 나노제품의 설계 단계에서 이러한 안전성 평가 및 예측 방안을 적용하는 방법을 설명한다.
Quantifying the extent and characteristics of the excavation damage zone(EDZ) is important for the nuclear waste industry which relies on the sealing of underground openings to minimize the risk for radionuclide transport. At AECL's Underground Research Laboratory(URL) the Tunnel Sealing Experiment(TSX) was conducted and the tunnel geometry and orientation relative to the stress field had been selected to minimize the potential for the development of an EDZ. The extent and characteristics of the EDZ was measured using velocity profiling and permeability measurements in radial boreholes. The results from this EDZ characterization are used in this paper to evaluate a modeling fir estimating the extent of the EDZ. The methodology used a damage model formulated in the Universal Distinct Element Code and calibrated to laboratory properties. This model was then used to predict the extent of crack initiation and growth around the TSX tunnel and the results compared to the measured damage. The development of the damage zone in the numerical model was found to be in good agreement with the field measurements.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.7
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pp.168-177
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1999
Fatigue damage is the phenomena which is accumulated gradually with loading cycle in material. It is represented by fatigue crack growth rate da/dN and fatigue life ratio $N/N_{f}$. Fracture mechanical parameters estimating large crack growth behavior can calculate quantitative amount of fatigue crack growth resistance in engineering material. But fatigue damage has influence on various load, material and environment. Therefore, In this study, we propose that artificial intelligent fatigue damage model can predicts fatigue crack growth rate da/dN and fatigue life ratio $N/N_{f}$ simultaneously using fracture mechanical and nondestructive parameters.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.793-796
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2001
이동 통신 채널과 같이 에러 발생율이 놀은 환경에서 부호화된 비디오 스트림 전송시 발생된 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서 현재 널리 사용되고 있는 H.263 복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉한 수 있는 기법에 관하여 제안하였다. 특히 인터프레임 영상에서 손상되거나 손실된 움직임벡터에 대해 시간영역에서 관계가 깊은 이전 프레임에서 손실블록(매크로블록)과 같은 위치에 있는 블록의 움직임벡터와 현재 프레임에서 손실블록과 인접한 블록들의 움직임벡터 정보를 이용하여 손상된 블록에 대해 에러를 은폐시키는 방법을 제안한다. 기본적으로 손상된 매크로블록 주변에 인접한 화소값들을 움직임 벡터 추정에 사용한다.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.34
no.2
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pp.3-10
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2018
Damage location and extent of structure could be detected by the inverse analysis on dynamic response properties such as frequencies and mode shapes. In practice the measured difference of natural frequencies represent the stiffness change reliably, however the measured mode shape is insensitive for stiffness change, but provides spatial information of damage. The damage detection index on shear building structures is formulated in this study. The damage detection index could be estimated from mode shape and srory stiffness of undamaged structure and frequency difference between undamaged and damaged structure. For the verification of the observed damage detection method, the numerical analysis of Matlab and MIDAS and shacking table test were performed. In results, the damage index of damaged story was estimated so higher than undamaged stories that indicates the damaged story apparently.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.5
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pp.611-617
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2018
The application of health monitoring, including a fault detection technique, is needed to secure the structural safety of large structures. A 2-step crack identification method for detecting the crack location and size of the beam structure is presented. First, a crack occurrence region was estimated using the modified Laplacian operator for the strain mode shape obtained from the distributed local strain data. The crack location and size were then identified based on the natural frequencies obtained from the acceleration data and the neural network technique for the pre-estimated crack occurrence region. The natural frequencies of a cracked beam were calculated based on an equivalent bending stiffness induced by the energy method, and used to generate the training patterns of the neural network. An experimental study was carried out on an aluminum cantilever beam to verify the present method for crack identification. Cracks were produced on the beam, and free vibration tests were performed. A crack occurrence region was estimated using the modified Laplacian operator for the strain mode shape, and the crack location and size were assessed using the natural frequencies and neural network technique. The identified crack occurrence region agrees well with the exact one, and the accuracy of the estimation results for the crack location and size could be enhanced considerably for 3 damage cases. The presented method could be applied effectively to the structural health monitoring of large structures.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.3
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pp.71-79
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2023
It is not efficient to install a maintenance system that measures seismic acceleration and displacement on all bridges and buildings to evaluate the safety of structures after an earthquake occurs. In order to maintain this, an on-site investigation is conducted. Therefore, it takes a lot of time when the scope of the investigation is wide. As a result, secondary damage may occur, so it is necessary to predict the safety of individual structures quickly. The method of estimating earthquake damage of a structure includes a finite element analysis method using approved seismic information and a structural analysis model. Therefore, it is necessary to predict the seismic information generated at arbitrary location in order to quickly determine structure damage. In this study, methods to predict the ground response spectrum and acceleration time history at arbitrary location using linear estimation methods, and artificial neural network learning methods based on seismic observation data were proposed and their applicability was evaluated. In the case of the linear estimation method, the error was small when the locations of nearby observatories were gathered, but the error increased significantly when it was spread. In the case of the artificial neural network learning method, it could be estimated with a lower level of error under the same conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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