Assessment of the compressive strength of concrete plays a major role during formwork removal and in the prestressing process. In concrete, temperature changes occur due to hydration which is an influencing factor that decides the compressive strength of concrete. Many methods are available to find the compressive strength of concrete, but the maturity method has the advantage of prognosticating strength without destruction. The temperature-time factor is found using a LM35 temperature sensor through the IoT technique. An experimental investigation was carried out with 56 concrete cubes, where 35 cubes were for obtaining the compressive strength of concrete using a universal testing machine while 21 concrete cubes monitored concrete's temperature by embedding a temperature sensor in each grade of M25, M30, M35, and M40 concrete. The mathematical prediction model equation was developed based on the temperature-time factor during the early age compressive strength on the 1st, 2nd, 3rd and 7th days in the M25, M30, M35, and M40 grades of concrete with their temperature. The 14th, 21st and 28th day's compressive strength was predicted with the mathematical predicted equation and compared with conventional results which fall within a 2% difference. The compressive strength of concrete at any desired age (day) before reaching 28 days results in the discovery of the prediction coefficient. Comparative analysis of the results found by the predicted mathematical model show that, it was very close to the results of the conventional method.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.11
no.1
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pp.97-105
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2009
This paper studied the cause of the deterioration of the four 3-Arch tunnels built in mid-1990. The common deteriorations of the four 3-Arch tunnels were longitudinal cracks, leakage and efflorescence at the same parts of lining concrete. Three fourths of 3-Arch tunnels, there was high percentage longitudinal cracks and a quarter was low frequency about longitudinal cracks. So the material reviewed to find out the differences between two groups in construction process and analysis was conducted such as non-destructive testing, precise visual survey and safety evaluation of one tunnel which had bad ground condition As the result, the tunnels were safety condition and the primary deterioration occurred during the construction process, namely, problems arrangement of rebar and the effects of the blast at middle tunnel.
Yan, Gongxing;Al-Mulali, Mohammed Zuhear;Madadi, Amirhossein;Albaijan, Ibrahim;Ali, H. Elhosiny;Algarni, H.;Le, Binh Nguyen;Assilzadeh, Hamid
Structural Engineering and Mechanics
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v.84
no.3
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pp.393-411
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2022
A high-performance reactive powder concrete (RPC) has been readied alongside river sand, with 1.25 mm particle size when under the condition of 80C steam curing. As a heat and sound insulation, expanded perlite aggregate (EPA) provides economic advantages in building. Concrete containing EPA is examined in terms of cement types (CEM II 32.5R and CEM I 42.5R), doses (0, 2%, 4% and 6%) as well as replacement rates in this research study. The compressive and density of concrete were used in the testing. At the end of the 28-day period, destructive and nondestructive tests were performed on cube specimens of 150 mm150 mm150 mm. The concrete density is not decreased with the addition of more perlite (from 45 to 60 percent), since the enlarged perlite has a very low barrier to crushing. To get a homogenous and fluid concrete mix, longer mixing times for all the mix components are necessary due to the higher amount of perlite. As a result, it is not suggested to use greater volumes of this aggregate in RPC. In the presence of de-icing salt, the lightweight RPC exhibits excellent freeze-thaw resistance (mass is less than 0.2 kg/m2). The addition of perlite strengthens the aggregate-matrix contact, but there is no apparent ITZ. An increased compressive strength was seen in concretes containing expanded perlite powder and steel fibers with good performance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.685-686
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2023
상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.
This paper proposes a fusion imaging-based coating-defect classification method for steel structures that uses zero-shot learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured by an infrared (IR) camera, while photos of the coating surface are captured by a charge-coupled device (CCD) camera. The measured heat responses and visual images are then analyzed using zero-shot learning to classify the coating defects, and the estimated coating defects are visualized throughout the inspection surface of the steel structure. In contrast to older approaches to coating-defect classification that relied on visual inspection and were limited to surface defects, and older artificial neural network (ANN)-based methods that required large amounts of data for training and validation, the proposed method accurately classifies both internal and external defects and can classify coating defects for unobserved classes that are not included in the training. Additionally, the proposed model easily learns about additional classifying conditions, making it simple to add classes for problems of interest and field application. Based on the results of validation via field testing, the defect-type classification performance is improved 22.7% of accuracy by fusing visual and thermal imaging compared to using only a visual dataset. Furthermore, the classification accuracy of the proposed method on a test dataset with only trained classes is validated to be 100%. With word-embedding vectors for the labels of untrained classes, the classification accuracy of the proposed method is 86.4%.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.25
no.2
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pp.36-44
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2024
This paper presents the application of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Region of Interest (ROI) techniques for concrete crack analysis. Surfaces of concrete structures, such as beams, etc., are exposed to fatigue stress and cyclic loads, typically resulting in the initiation of cracks at a microscopic level on the structure's surface. Early detection enables preventative measures to mitigate potential damage and failures. Conventional manual inspections often yield subpar results, especially for large-scale infrastructure where access is challenging and detecting cracks can be difficult. This paper presents data collection, edge segmentation and ROI techniques application, and analysis of concrete cracks using Convolutional Neural Networks. This paper aims to achieve the following objectives: Firstly, achieving improved accuracy in crack detection using image-based technology compared to traditional manual inspection methods. Secondly, developing an algorithm that utilizes enhanced Sobel edge segmentation and ROI techniques. The algorithm provides automated crack detection capabilities for non-destructive testing.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.18
no.5
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pp.381-388
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1998
The ultrasonic method, which is well known as non-destructive test method, is widely used to evaluate the material damage caused by degradation practically. However, this method is just used for measuring the crack size and the thickness loss of tube. The purpose of this study is to investigate the applicability of the ultrasonic technique for the evaluation of carburized material and to suggest the correlations between the ultrasonic characteristics and carburized degradation. The miniaturized specimens($40{\times}20{\times}6.3mm$) are adopted from the HK-40 (25Cr-20Ni-0.4C) centrifugal cast tube after carburization treatment. Carburization was carried at $1200^{\circ}C$ by the pack method. The results of ultrasonic test present that the longitudinal wave velocity increased with the increase of carburized depth. The correlation between the longitudinal wave velocity and carburization was changed with the density and Young's modulus. Therefore, the average velocity in the materials carburized for 336 hours and the unused one were 5,840 m/s and 5,755 m/s at 5 MHz, respectively. With the obtained results from this study, it can be recognized that the technique using the ultrasonic velocity property is very useful method to evaluate the degree of carburized material non-destructively.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.15
no.4
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pp.549-560
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1996
The purpose of this study is to investigate the usefulness of small punch(SP) test using miniaturized specimens as a method for fracture strength evaluation of CANDU pressure tube embrittled by hydrogen. According to the test results, the fracture strength evaluation as a function of hydrogen concentration at $-196^{\circ}C$ was much better than that at room temperature, as the difference of SP fracture energy(Esp) with hydrogen concentration was more significant at $-196^{\circ}C$ than at room temperature for the hydrogen concentration up to 300ppm-H. It was also observed that the peak of average AE energy, the cumulative average AE energy and the cumulative average AE energy per equivalent fracture, strain increased with the increase of hydrogen concentration. From the results of load-displacement behaviors, Esp behaviors, macro- and micro-SEM fractographs and AE test it has been concluded that the SP test method using miniaturized specimen($10mm{\times}10mm{\times}0.5mm$) will be a useful test method to evaluate the fracture strength for CANDU pressure tube embrittled by hydrogen.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.36
no.5
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pp.353-362
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2016
Thermal barrier coating (TBC) is an essential element consisting of a super-alloy base and ceramic coating designed to achieve long operational time under a high temperature and pressure environment. However, the top coat of TBC can be delaminated at certain temperatures with long operation time. As the delamination of TBC is directly related to the blade damage, the coupling status of the TBC should be assured for reliable operation. Conventional studies of nondestructive evaluation have been made for detecting generation of thermally grown oxide (TGO) or qualitatively evaluating delamination in TBC. In this study, the ultrasonic C-scan method was developed to obtain the damage map inside TBC by estimating the delamination in a quantitative way. All specimens were isothermally degraded at $1,100^{\circ}C$ with different time, having different partial delamination area. To detect partial delamination in TBC, the C-scan was performed by a single transducer using pulse-echo method with normal incidence. Partial delamination coefficients of 1 mm to 6 mm were derived by the proportion of the surface reflection signal and flaw signal which were theoretical signals using Rogers-Van Buren and Kim's equations. Using the partial delamination coefficients, the partial delamination maps were obtained. Regardless of the partial delamination coefficient, partial delamination area was increased when degradation time was increased in TBC. In addition, a decrease in partial delamination area in each TBC specimen was observed when the partial delamination coefficient was increased. From the portion of the partial delamination maps, the criterion for delamination was derived.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.22
no.4
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pp.361-368
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2002
The aim of this study was to investigate the effect of preprocessing the transmitted energy spectrum data on development of a robust model to predict the sugar content in intact apples. The spectrum data were measured from 120 Fuji apple samples conveying at the speed of 2 apples per second. Computer algorithms of preprocessing methods such as MSC, SNV, first derivative, OSC and their combinations were developed and applied to the raw spectrum data set. The results indicated that correlation coefficients between the transmitted energy values at each wavelength and sugar contents of apples were significantly improved by the preprocessing of MSC and SNV in particular as compared with those of no-preprocessing. SEPs of the prediction models showed great difference depending on the preprocessing method of the raw spectrum data, the largest of 1.265%brix and the smallest of 0.507% brix. Such a result means that an appropriate preprocessing method corresponding to the characteristics of the spectrum data set should be found or developed for minimizing the prediction errors. It was observed that MSC and SNV are closely related to prediction accuracy, OSC is to number of PLS factors and the first derivative resulted in decrease of the prediction accuracy. A robust calibration model could be d3eveloped by the combined preprocessing of MSC and OSC, which showed that SEP=0.507%brix, bias=0.0327 and R2=0.8823.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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