This paper aims to advance our understanding of extensible beams with multiple cracks by presenting a crack energy and motion equation, and mathematically justifying the energy functions of axial and bending deformations caused by cracks. Utilizing an extended form of Hamilton's principle, we derive a normalized governing equation for the motion of the extensible beam, taking into account crack energy. To achieve a closed-form solution of the beam equation, we employ a simple approach that incorporates the crack's patching condition into the eigenvalue problem associated with the linear part of the governing equation. This methodology not only yields a valuable eigenmode function but also significantly enhances our understanding of the dynamics of cracked extensible beams. Furthermore, we derive a governing equation that is an ordinary differential equation concerning time, based on orthogonal eigenmodes. This research lays the foundation for further studies, including experimental validations, applications, and the study of damage estimation and detection in the presence of cracks.
Free vibration characteristics of cantilevered laminated composite beams with a transverse non0propagating open carck are investigated. In the present analysis a special ply-angle distribution referred to as asymmetric stiffness configuration inducing the elastic coupling between chord-wise bending and extension is considered. The open crack is modelled as an equivalent rotational spring whose spring constant is calculated on the basis of fracture mechanics of composite material structures. Governing equations of a composite beam with a open crack are derived via Hamilton's Principle and Timoshenko beam theory encompassing transverse shear and rotary inertia effect. the effects of various parameters such as the ply angle, fiber volume fraction, crack depth, crack position and transverse shear on the free vibration characteristics of the beam with a crack is highlighted. The numerical results show that the natural frequencies obtained from Timoshenko beam theory are always lower than those from Euler beam theory. The presence of intrinsic cracks in anisotropic composite beams modifies the flexibility and in turn free vibration characteristics of the structures. It is revealed that non-destructive crack detection is possible by analyzing the free vibration responses of a cracked beam.
Thermal fatigue is one of the life-limiting damage mechanisms in the nuclear power plant conditions. The turbulent mixing of fluids of different temperatures induces rapid temperature changes to the pipe wall. The successive thermal transients cause varying cyclic thermal stresses. These cyclic thermal stresses cause fatigue crack nucleation and growth similar to the cyclic mechanical stresses. The aim of this study was to fulfil the need by developing an real crack manufacturing method, which would produce realistic cracks. The test material was austenitic STS 304, which is used as pipelines in the reactor coolant system of a nuclear power plants. In order to fabricate thermal fatigue crack similar to realistic crack, successive thermal transients were applied to the specimen. Thermal transient cycles were combined with heating (60sec) and cooling cycle (30sec). And, In order to identify ultrasonic characteristic, it was performed the ultrasonic reflection measuring method for the fabricated specimen. From the results of ultrasonic reflection measuring testing, it was conformed that A-scan results(average 83% of real crack depth) for the TFC reference specimen was more enhanced NDT reliability than results(average 38% of real crack depth) for the EDM notch reference specimen.
Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.
본 연구에서는 가중치 오차 함수를 적용하여, 미세한 콘크리트 균열을 감지하는 U-Net 모델을 만들 수 있도록 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 안전을 위협하는 요소이기 때문에 그 상태를 주기적으로 파악하고 신속하게 초기 대응을 하는 것이 중요하다. 하지만 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하고 평가하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있다. 이는 정확성뿐만 아니라 비용과 시간, 안전성 측면에서도 한계점을 가진다. 이에 콘크리트 구조물에 생성되는 미세한 균열을 신속하고 정밀하게 탐지할 수 있도록 딥러닝을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서 U-Net을 활용한 균열 탐지를 시도한 결과, 미세한 균열을 탐지하지 못하는 것을 확인하였다. 이에 제시한 가중치 오차 함수를 적용하여 학습한 모델에 대해 성능을 검증한 결과, 정확도(Accuracy) 99% 이상, 조화평균(F1_Score) 89%에서 92%의 신뢰성 높은 수치를 도출해내었고, 미세한 균열을 정확하고 선명하게 탐지한 결과를 통해 학습 개선 방안의 성능을 검증하였다.
콘크리트 구조물 표면에 발생하는 균열은 사용자에게 심리적인 불안감을 제공하며, 장기간 열려있는 큰 폭의 균열은 구조물의 사용성능 및 내구성에 영향을 준다. 국내에서는 건축물을 포함한 시설물의 노후화에 따른 안전관리를 위해 균열정도를 파악하는 조사가 인력에 의한 육안조사로 수행되고 있지만 인력의 고비용성과 객관성 미흡 등의 문제점이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 영상분석을 통한 균열 추출 등 다양한 연구가 수행되고 있으나 균열인식 정확도 향상에 2차원 영상 분석만으로는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 2차원 영상 분석의 한계를 극복하기 위하여 3차원 특성을 정확하게 파악할 수 있는 3차원 광삼각 스캐닝기법을 활용하여 콘크리트 구조물 표면의 균열정보를 획득하는 기법을 개발하였다. 본 하드웨어의 개발과 더불어 균열 패턴분석을 위한 획득된 균열의 세분화와 균열의 특성분석 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 콘크리트 빔의 균열 탐지 적용을 통해 검증하였다.
본 연구는 금속의 표면균열 검출을 위해 마이크로파를 이용한 비파괴측정에 관한 것이다. X-band 대역인 11 GHz 주파수와 종단 개방 동축선 센서를 이용하여 금속 표면에 주사된 마이크로파의 반사계수를 측정하여 균열 여부 및 균열의 폭을 판단하게 된다. 또한 반사계수의 최대값과 최소값의 차이를 매개변수(K)로 하여 균열의 깊이를 평가하였는데 K값과 균열의 깊이는 선형 관계를 보였다. 따라서 본 연구는 종단 개방 동축선 센서를 이용한 비접촉식 금속표면균열 평가의 가능성을 보여주었다.
세계적으로 많은 수의 콘크리트 구조물이 건설되어 사용되고 있다. 구조물을 안전하고 지속적으로 사용하기 위해서는 꾸준한 점검과 유지관리가 필요하다. 인력을 활용한 점검과 유지관리 기법은 효율적이긴 하지만, 현장 점검이 이루어지는 시점에 대한 단속적인 상태에 대한 점검만 가능하다. 이에 구조물의 상태를 연속적으로 모니터링 할 수 있는 시스템의 필요가 높아지고 있다. 따라서, 콘크리트 구조물의 표면에 전도성도막을 설치하여 균열 및 손상의 탐지하는 연구를 수행하였다. 콘크리트 구조물의 구조적 특성을 반영하여 균열의 발생과 진전을 모니터링 할 수 있는 병렬저항 형식의 균열감지패턴을 개발하였고, 이에 대한 실증연구를 수행하였다. 철근콘크리트 보부재를 제작하여 균열감지패턴을 설치하였고, 하중가력실험을 통해 균열 모니터링의 가능성을 검증하였다.
대형구조물의 효과적인 구조 안전성 확보를 위해서는 결함탐지기술을 포함한 건전성 모니터링의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 보 구조물에 발생하는 균열위치와 균열크기를 추정하기 위하여 다음과 같은 2단계의 균열추정방법을 제안한다. 우선, 보 구조물의 분포 국부 변형률 계측결과를 이용하여 변형률 모드형상을 구하고, 이에 대한 수정 라플라시안(Laplacian) 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정한다. 이후, 가속도 측정을 통하여 구한 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역을 대상으로 균열위치와 균열크기를 추정한다. 이때, 신경망을 훈련시키기 위하여, 에너지법에 의해 유도된 균열보의 등가휨강성을 이용하여 균열보의 고유주파수를 해석적으로 구한다. 기법을 검증하기 위하여 알루미늄 캔틸레버 보에 대한 손상실험을 수행하였다. 인위적으로 실험체에 균열을 가한 후 자유진동실험을 수행하여 동적 변형률과 가속도를 계측하고 이를 이용하여 변형률 모드형상과 고유주파수를 구하였다. 변형률 모드형상에 대한 수정 라플라시안 연산을 통하여 균열발생 영역을 추정하고, 고유주파수와 신경망기법을 이용하여, 미리 추정된 균열발생 영역에 대하여 균열위치와 균열크기를 판정하였다. 3가지 손상경우에 대한 균열발생 영역의 추정결과는 실제 영역과 잘 일치하였으며, 균열위치와 균열크기 추정결과의 정확성을 상당히 향상시킬 수 있었다. 제안된 기법은 장대구조물에 대한 구조물 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
레이저 초음파 검사 장치는 레이저빔을 이용하여 초음파 신호를 발생시키고 측정하는 비접촉식 결함 검사 장치이다. 이 장치는 펄스 레이저빔을 이용하여 광대역 주파수 범위를 갖는 초음파 신호를 발생시키고 작은 점으로 집속된 측정용 레이저빔을 이용하여 초음파 신호를 측정하므로 우수한 측정 분해능을 제공한다. 본 논문에서는 레이저 초음파의 표면파를 이용하여 표면 결함의 깊이를 측정하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 표면 결함은 깊이가 깊어질수록 차단 주파수 값이 작아지는 저주파 통과 필터 역할을 한다. 그리고 결함을 통과한 초음파 신호의 중심 주파수 값은 결함의 깊이에 따라 반비례적으로 작아진다. 본 논문에서는 표면 결함의 정규화 된 전달함수를 구한 다음 주파수 감쇠 성분을 이용하여 표면 결함의 깊이 정보를 추출하였고 표면 결함을 통과한 레이저 초음파 신호의 중심 주파수 값을 이용하여 결함의 릴이 정보를 추출하였다. 제안된 표면 결함 깊이 측정 방법은 초음파의 진폭 변화에 의한 결함 깊이 측정법보다 더욱 정밀한 정보를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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