This study nondestructively examined the evolution of crack density in ultra-high performance concrete (UHPC) upon cyclic loading. Uniaxial compression was repeatedly applied to the cylindrical specimens at levels corresponding to 32% and 53% of the maximum load-bearing capacity, each at a steady strain rate. At each stage, both P-wave and S-wave velocities were measured in the absence of the applied load. In particular, the continuous monitoring of P-wave velocity from the first loading prior to the second loading allowed real-time observation of the strengthening effect during loading and the recovery effect afterwards. Increasing the number of cycles resulted in the reduction of both elastic wave velocities and Young's modulus, along with a slight rise in Poisson's ratio in both tested cases. The computed crack density showed a monotonically increasing trend with repeated loading, more significant at 53% than at 32% loading. Furthermore, the spatial distribution of the crack density along the height was achieved, validating the directional dependency of microcracking development. This study demonstrated the capability of the crack density to capture the evolution of microcracks in UHPC under cyclic loading condition, as an early-stage damage indicator.
최근 콘크리트 구조물의 유지보수 문제가 대두되면서 구조물에 발생하는 균열을 스스로 치유하는 자기치유 기술이 활발히 연구되고 있다. 현재 자기치유 콘크리트의 치유 성능 평가에 투수시험이 널리 사용되지만, 이와 관련된 표준화된 방법이 없어 시험결과의 비교에 어려움이 있다. 또한 콘크리트의 자기치유 성능은 초기 균열폭에 큰 영향을 받는데, 콘크리트의 균열폭 측정을 위한 표준화된 방법도 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 정수위 투수시험 장치를 이용하여 수두차와 균열폭이 유출수량에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 투수 실험 결과의 회귀 분석을 통해 유출수량과 초기 균열폭의 상관관계식을 제안하였으며, 제안된 식을 이용하여 예측한 모르타르 시편의 균열폭이 광학현미경을 이용하여 측정한 실제 균열폭과 잘 일치하는 결과를 얻었다.
The purpose of this study is to compare the models of Deep Learning-based Convolution Neural Network(CNN) for concrete crack detection. The comparison models are AlexNet, GoogLeNet, VGG16, VGG19, ResNet-18, ResNet-50, ResNet-101, and SqueezeNet which won ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC). To train, validate and test these models, we constructed 3000 training data and 12000 validation data with 256×256 pixel resolution consisting of cracked and non-cracked images, and constructed 5 test data with 4160×3120 pixel resolution consisting of concrete images with crack. In order to increase the efficiency of the training, transfer learning was performed by taking the weight from the pre-trained network supported by MATLAB. From the trained network, the validation data is classified into crack image and non-crack image, yielding True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN), and 6 performance indicators, False Negative Rate (FNR), False Positive Rate (FPR), Error Rate, Recall, Precision, Accuracy were calculated. The test image was scanned twice with a sliding window of 256×256 pixel resolution to classify the cracks, resulting in a crack map. From the comparison of the performance indicators and the crack map, it was concluded that VGG16 and VGG19 were the most suitable for detecting concrete cracks.
콘크리트 포장의 줄눈은 초기 콘크리트 슬래브에 건조수축과 온도변화에 의한 무작위 균열이 발생하지 않도록 해주어 도로포장의 공용성 향상에 기여한다. 하지만 콘크리트가 충분히 양생되기 전에 수행된 줄눈 절단 작업은 줄눈 주변의 콘크리트에는 미세균열 등의 손상을 발생시키고 이로 인하여 반복적인 교통 및 환경하중에 의한 줄눈부의 파손이 장기적으로 발생한다. 본 연구에서는 이러한 인위적인 줄눈 절단작업 때문에 발생할 수 있는 줄눈부 파손을 감소시키기 위하여 선행연구를 통해 개발된 100mm, 150mm, 220mm 높이의 줄눈균열 유도장치와 다양한 깊이를 갖는 균열유도 홈을 시험시공 구간에 설치하고 줄눈균열의 발생과 거동을 약 5개월에 걸쳐 조사하였다. 그 결과, 줄눈균열 유도장치의 높이가 높을수록 균열유도 효과가 높은 반면 줄눈균열의 거동은 큰 것으로 나타났다. 향후 추가적인 조사와 줄눈균열 유도장치의 개선을 통하여 균열유도 효율을 높이고 줄눈의 성능을 향상시켜야 할 것으로 판단되었다.
Chen, Changhong;Gong, He;Yao, Yao;Huang, Ying;Keer, Leon M.
Computers and Concrete
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제21권3호
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pp.335-344
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2018
More and more special-shaped structural systems have been widely used in various industrial and civil buildings in order to satisfy the new structural system and the increasing demand for architectural beauty. With the popularity of the special-shaped structure system, its seismic performance and damage form have also attracted extensive attention. In the current research, an experimental analysis of six groups of (2/3 scale) T-shaped column joints was conducted to investigate the seismic performance of T-shaped column joints. Effects of the beam cross section, transverse stirrup ratio and axial compression ratio on bearing capacity and energy dissipation capacity of column joints were obtained. The crack pattern of T-shaped column joints under low cyclic load was presented and showed a reversed "K" mode. According to the crack configurations, a tensile-shear failure model to determine the shear bearing capacity and crack propagation mechanisms is developed.
하프PC 슬래브는 시공중에 슬래브 판에 균열이 발생하기 쉽고 이러한 균열들을 보수보강 하지 않은 상태에서 덧침콘크리트를 타설할 경우 합성슬래브의 내력에 영향을 미칠 것으로 사료된다. 하지만 하프PC 슬래브에 발생한 균열이 합성슬래브의 구조성능에 미치는 영향에 관한 연구는 아직까지 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 하프PC 슬래브에 발생한 균열이 합성 슬래브의 내력에 미치는 영향을 조사하기 위하여 덧침 콘크리트를 타설하기 전에 하프PC 슬래브에 균열을 발생시킨 시험체와 균열이 없는 합성슬래브 시험체를 제작하여 슬래브의 휨 성능을 검토하였다.
A reinforced concrete water tank is a typical functional liquid storage structure and cracks are the greatest threat to the liquid storage structure. Tanks are readily cracked due to seismic activity, thereby leading to the leakage of the stored liquid and a loss of function. In order to study the effect of cracks on liquid storage tanks, self-healing and leakage tests for bending cracks and through cracks in the walls of a reinforced concrete water tank were conducted. Material performance tests were also performed. The self-healing performance of bending cracks in a lentic environment and through cracks in a lotic environment were tested, thereby the self-healing width of bending micro-cracks in the lentic environment in the short term were determined. The through cracks had the capacity for self-healing in the lotic environment was found. The leakage characteristics of the bending cracks and through cracks were tested with the actual water head on the crack. The effects on liquid leakage of the width of bending cracks, the depth of the compression zone, and the acting head were determined. The relationships between the leakage rate and time with the height of the water head were analyzed. Based on the tests, the relationships between the crack characteristics and self-healing as well as the leakage were obtained. Thereby the references for water tank structure design and grading earthquake damage were provided.
Ultra-high performance concrete (UHPC) has high compressive and tensile strengths due to the particle packing, and its ductile behavior can be ensured by utilizing steel fibers. However, since the UHPC members exhibit different characteristics of crack behavior and tensile behavior from normal concrete, the tension stiffening and cracking characteristics of the UHPC should be accurately modeled for the design and analysis of the UHPC members. In this study, uniaxial tension tests was conducted on the UHPC members with strands, where the test variables were diameter and reinforcing ratio of strands. Detailed analyses were also conducted to identify the tensile characteristics and crack behavior of the UHPC members. By comparing the test results with current code provisions and other models proposed by existing researchers, their applicability for estimation of crack behavior of the UHPC members was examined.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.
The study investigated the behavior of plain and fibered Ultra-High Performance Concrete (UHPC) beams under varying loading conditions using integrated analysis of the flexure and acoustic emission tests. The loading rate of testing is -0.25 -2 mm/min. It is observed that on increasing loading rate, flexural strength increases, and toughness decreases. The acoustic emission testing revealed that higher loading rates accelerate crack propagation. Fiber effect and matrix cracking are identified as significant contributors to the release of acoustic emission energy, with fiber rupture/failure and matrix cracking showing rate-dependent behavior. Crack classification analysis indicated that the rise angle (RA) value decreased under quasi-static loading. The average frequency (AF) value increased with the loading rate, but this trend reversed under rate-dependent conditions. K-means analysis identified distinct clusters of crack types with unique frequency and duration characteristics at different loading rates. Furthermore, the historic index and signal strength decreased with increasing loading rate after peak capacity, while the severity index increased in the post-peak zone, indicating more severe damage. The sudden rise in the historic index and cumulative signal strength indicates the possibility of several occurrences, such as the emergence of a significant crack, shifts in cracking modes, abrupt failure, or notable fiber debonding/pull-out. Moreover, there is a distinct rise in the number of AE knees corresponding to the increase in loading rate. The crack mapping from acoustic emission testing aligned with observed failure patterns, validating its use in structural health monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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