This study aims at the structural analysis of vibration and fatigue according to the tie rod configuration. The maximum displacement amplitude is happened at 156Hz by harmonic vibration analysis, this tie rod model can be broken as the weakest state. Among the cases of nonuniform fatigue loads, 'SAE bracket history' with the severest change of load becomes most unstable but 'Sine wave' becomes most stable. In case of 'Sine wave' with the average stress of 0MPa and the amplitude stress of 570MPa, the possibility of maximum damage becomes 70%. This stress state can be shown with 140 times more than the damage possibility of 'SAE bracket history' or 'SAE transmission'. The structural result of this study can be effectively utilized with the design on tie rod by investigating prevention and durability against its damage.
This study investigates the fatigue life and the damage possibility of cam shaft by the fatigue tool of Ansys. Among nonconstant fatigue loads, the case of 'SAE Bracket History' which is severest at the variation of load tends to be most unstable. The maximum relative damage in case of 'SAE Bracket History' is occurred near the average stress '0' and this case can be shown to have the possibility to take more damage than other cases. The case of 'Sample History' which becomes a little slow at the variation of load tends to be most stable. But there is most damaged possibility of 5% as 7 times at the range of mean stress from 0Pa to -104MPa and amplitude stress from 0MPa to 104MPa than the case of 'SAE Bracket History' or 'SAE Transmission'.
Urbanization and development of industry makes people concerned about quality of circumstances. Problems of vibration are on the rise. Vibration makes inhabitants feel unpleasant and involves structural damage. The purpose of this study is to assess damage of reinforced concrete structures due to ground motions as the parameters of frequency, duration time and aspect ratio of structures are changed. Ground motions were modeled as sine waves. To compare sine waves with real ground motions, two cases are selected; one is blast loading case and the other is earthquake loading. It was intended to provide means to assess R/C structure damage due to ground motions.
In this paper, damage assessment in wind-turbine towers using vibration-based artificial neural networks (ANNs) is numerically investigated. At first, a vibration-based ANNs algorithm is designed for damage detection in a wind turbine tower. The ANNs architecture consists of an input, an output, and hidden layers. Modal parameters of the wind turbine tower such as mode shapes and frequencies are utilized as the input and the output layer composes of element stiffness indices. Next, the finite element model of a real wind-turbine tower is established as the test structure. The natural frequencies and mode shapes of the test structure are computed under various damage cases of single and multiple damages to generate training patterns. Finally, the ANNs are trained using the generated training patterns and employed to detect damaged elements and severities in the test structure.
An experimental study has been conducted to investigate the effects of circular damage hole on the characteristics of airfoil performance. The damage on a wing created from a hit by anti-air artillery was modeled as a circular hole. Force balance measurements and static pressure measurements on the wing surface were carried out for the cases of having damage holes of 10% chord size at quarter chord and/or half chord positions. All experiments were conducted at Reynolds number of $2.85\times10^5$ based on the chord length. The surface pressure data show big pressure alterations near the circular damage holes. This abnormal surface pressure distribution produces shear stress that could lead to the acceleration of the structural degradation of the wing around the circular damage hole. However, in spite of the existence of circular damage holes, the measured force data indicated the only a slight decrease in lift accompanied by increase in drag compared to the results of undamaged one. The influence of damage hole on the aerodynamic performance was increased as the location of damage moved to the leading edge. The effect on the control force was insignificant when the damaged size was not large.
This paper presents an efficient algorithm for the estimation of damage location and severity in bridge structures using Probabilistic Neural Network (PNN). Generally, the Back Propagation Neural Network (BPNN)-based damage detection methods need a lot of training patterns for neural network learning process and the optimum architecture of a BPNN is selected by trial and error. In this paper, the PNN instead of the conventional BPNN is used as a pattern classifier. The modal properties of damaged structure are somewhat different from those of undamaged one. The basic idea of proposed algorithm is that the PNN classifies a test pattern which consists of the modal characteristics from damaged structure, how close it is to each training pattern which is composed of the modal characteristics from various structural damage cases. In this algorithm, two PNNs are sequentially used. The first PNN estimates the damage location using mode shape and the results of the first PNN are put into the second PNN for the damage severity estimation using natural frequency. The proposed damage assessment algorithm using the PNN is applied to a cable-stayed bridge to verify its applicability.
Kim, Jeong-Tae;Park, Jae-Hyung;Koo, Ki-Young;Lee, Jong-Jae
Smart Structures and Systems
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제4권5호
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pp.583-603
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2008
In this study, a real-time damage detection method using output-only acceleration signals and artificial neural networks (ANN) is developed to monitor the occurrence of damage and the location of damage in structures. A theoretical approach of an ANN algorithm that uses acceleration signals to detect changes in structural parameters in real-time is newly designed. Cross-covariance functions of two acceleration responses measured before and after damage at two different sensor locations are selected as the features representing the structural conditions. By means of the acceleration features, multiple neural networks are trained for a series of potential loading patterns and damage scenarios of the target structure for which its actual loading history and structural conditions are unknown. The feasibility of the proposed method is evaluated using a numerical beam model under the effect of model uncertainty due to the variability of impulse excitation patterns used for training neural networks. The practicality of the method is also evaluated from laboratory-model tests on free-free beams for which acceleration responses were measured for several damage cases.
Within this paper a new approach for early damage detection in rotor blades of wind energy converters is presented, which is shown to have a more sensitive reaction to damage than eigenfrequency-based methods. The new approach is based on the extension of Gasch's proportionality method, according to which maximum oscillation velocity and maximum stress are proportional by a factor, which describes the dynamic behavior of the structure. A change in the proportionality factor can be used as damage indicator. In addition, a novel deflection sensor was developed, which was specifically designed for use in wind turbine rotor blades. This deflection sensor was used during the experimental tests conducted for the measurement of the blade deflection. The method was applied on numerical models for different damage cases and damage extents. Additionally, the method and the sensing concept were applied on a real 50.8 m blade during a fatigue test in the edgewise direction. During the test, a damage of 1.5 m length was induced on the upper trailing edge bondline. Both the initial damage and the increase of its length were successfully detected by the decrease of the proportionality factor. This decrease coincided significantly with the decrease of the factor calculated from the numerical analyses.
Vibration based damage detection is very popular in the civil engineering area. Especially, special structures like dams, long-span bridges and high-rise buildings, need continues monitoring in terms of mechanical properties of material, static and dynamic behavior. It has been stated in the International Commission on Large Dams that more than half of the large concrete dams were constructed more than 50 years ago and the old dams have subjected to repeating loads such as earthquake, overflow, blast, etc.,. So, some unexpected failures may occur and catastrophic damages may be taken place because of theloss of strength, stiffness and other physical properties of concrete. Therefore, these dams need repairs provided with global damage evaluation in order to preserve structural integrity. The paper aims to show the effectiveness of the model updating method for global damage detection on a laboratory arch dam model. Ambient vibration test is used in order to determine the experimental dynamic characteristics. The initial finite element model is updated according to the experimentally determined natural frequencies and mode shapes. The web thickness is selected as updating parameter in the damage evaluation. It is observed from the study that the damage case is revealed with high accuracy and a good match is attained between the estimated and the real damage cases by model updating method.
In this paper, specimen tests with simulated large seismic conditions have been carried out to investigate damage characteristics such as structural deformation and crack initiation under seismic loading. The mechanical behavior of the specimens is predicted by numerical simulations and the strain-based damage evaluations are performed. Finite element analyses of the specimens under the simulated seismic loading at room and operating temperatures were carried out for low alloy steel and stainless steel materials. Peak strain amplitude, cumulative fatigue damage and cumulative strain limit damage are calculated considering the nature of cyclic loading. In all cases, the allowable damage criteria are exceeded at the time of observing cracks visually in the tests. Therefore, it is confirmed that the material behavior due to the large seismic loads can be predicted by the numerical method and the structural damage of the materials can be evaluated conservatively based on the strain criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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