• Smart Structures and Systems
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• 제12권2호
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• pp.97-119
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• 2013

This paper presents numerical and experimental results on the use of guided waves for structural health monitoring (SHM) of crack growth during a fatigue test in a thick steel plate used for civil engineering application. Numerical simulation, analytical modeling, and experimental tests are used to prove that piezoelectric wafer active sensor (PWAS) can perform active SHM using guided wave pitch-catch method and passive SHM using acoustic emission (AE). AE simulation was performed with the multi-physic FEM (MP-FEM) approach. The MP-FEM approach permits that the output variables to be expressed directly in electric terms while the two-ways electromechanical conversion is done internally in the MP-FEM formulation. The AE event was simulated as a pulse of defined duration and amplitude. The electrical signal measured at a PWAS receiver was simulated. Experimental tests were performed with PWAS transducers acting as passive receivers of AE signals. An AE source was simulated using 0.5-mm pencil lead breaks. The PWAS transducers were able to pick up AE signal with good strength. Subsequently, PWAS transducers and traditional AE transducer were applied to a 12.7-mm CT specimen subjected to accelerated fatigue testing. Active sensing in pitch catch mode on the CT specimen was applied between the PWAS transducers pairs. Damage indexes were calculated and correlated with actual crack growth. The paper finishes with conclusions and suggestions for further work.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.181-193
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• 2022

Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권1호
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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.

• Geomechanics and Engineering
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• 제21권1호
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• pp.23-33
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• 2020

An advancing cutting roof for gob-side entry retaining with no-pillar mining under specific geological conditions is more conducive to the safe and efficient production in a coalmine. This method is being promoted for use in a large number of coalmines because it has many advantages compared to the retaining method with an artificial filling wall as the gateway side filling body. In order to observe the inner structure of the gateway cutting roof and understand its stability mechanism, an equivalent material simulation experiment for a coalmine with complex geological conditions was carried out in this study. The results show that a "self-stabilization bearing structure" equilibrium model was found after the cutting roof caving when the cut line deviation angle was unequal to zero and the cut height was greater than the mining height, and the caving roof rock was hard without damage. The model showed that its stability was mainly controlled by two key blocks. Furthermore, in order to determine the optimal parameters of the cut height and the cut line deviation angle for the cutting roof of the retaining gateway, an in-depth analysis with theoretical mechanics and mine rock mechanics of the model was performed, and the relationship between the roof balance control force and the cut height and cut line deviation angle was solved. It was found that the selection of the values of the cut height and the cut line deviation angle had to conform to a certain principle that it should not only utilize the support force provided by the coal wall and the contact surface of the two key blocks but also prevent the failure of the coal wall and the contact surface.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1285-1294
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• 2021

최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.129-137
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• 2020

구조해석을 시행함에 있어 기초는 소성힌지모델로서 고정단으로 간주되고는 한다. 본 연구에서는 기초가 고정단일 때, 2m깊이의 기반암에 시공된 직접기초일 때, 그리고 기반암 심도 10m~20m 구간에 시공된 말뚝기초일 때의 기초, 교각, 교좌장치의 변위를 비교하였으며 기초에 가해지는 전단력을 비교하고, 한계 상태에 대하여 손상 확률을 계산하고 비교하였다. 고정단으로 계산되었을때 기초부 변위가 0m에 수렴하였으나, 심도 2m의 기반암 위에 시공된 직접기초는 상대적으로 변위가 발생하였고, 심도 18m의 기반암에 선단부가 관입되도록 시공된 말뚝기초는 더 큰 변위를 보였다. 또한 하부구조물인 기초의 변위가 상부구조물의 변위에도 영향을 끼치는 것으로 분석되었으나, 기초부분에 가해지는 전단력에는 세 가지 경우에 대하여 차이가 미미하였다. 교각 상단의 변위에 끼치는 영향은 직접기초와 말뚝기초간에 차이가 없는 반면, 고정단으로 가정하고 해석되었을 때와는 큰 차이가 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.128-134
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• 2022

낙동강 하굿둑은 올해 2022년 해수 유입기간을 매월 대조기마다로 확대, 하굿둑 상류 15 km 이내로 기수역 조성을 목표로 운영되고 있다. 목표 기수역 조성구간 및 염수피해 방지를 위한 신속한 의사결정을 위해 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 Long Short-Term Memory(LSTM)을 적용하여 낙동대교(하굿둑 상류 약 5 km)지점의 염분 예측을 수행하였다. 창녕·함안보 방류량 등 낙동강 하구역의 시·공간적 특성을 반영하기 위한 입력데이터를 구축하였으며, Sequence length에 따른 정도 변화를 통해 낙동강 하구역의 수리학적 특성을 고려한 최적모델을 구축하였다. 예측 정확도는 결정계수(R-squred)와 RMSE(root mean square error) 이용하여 통계분석을 실시하였으며. Sequence length가 12일 때 R-squred 0.997, RMSE 0.122로 가장 정도가 높았으며, 선행 예측시간은 12시간 간격까지 R -squred 0.93 이상으로 높은 정도를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.837-844
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• 2023

경사가 급하고 구속된 골짜기를 관류하는 산지 중소하천은 홍수시 다량의 조립질 토사와 유목이 운반된다. 이로 인해 하상의 상승과 유목 집적으로 인한 교량의 폐색이 발생하며 홍수위가 상승한다. 하지만 기존 하천기본계획에서의 홍수위 계산 방식은 홍수시 발생하는 교량 폐색 혹은 하상 변화로 인한 홍수위 변화를 고려하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 2022년 9월 태풍 힌남노 홍수를 사례로 홍수시 발생할 수 있는 교량 단면의 폐색과 하도에서의 하상고 변화를 고려하기 위해 HEC-RAS 모형을 이용하여 수치 모의를 수행하고 홍수위를 분석하였다. 연구의 결과 단면이 30% 이상 폐색될 경우 홍수 범람이 발생하며, 하상은 퇴적 높이만큼 홍수위가 상승하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 홍수 피해를 예방하고 효과적으로 관리하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있고 실제 현상을 고려한 홍수 방어 대책 수립에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.