A vibration-based nondestructive damage evaluation technique for a curved thin beam is introduced. The proposed method is capable of detecting, locating, and sizing structural damage simultaneously by using a few of the lower natural frequencies and their corresponding mode shapes before and after a small damage event. The proposed approach utilizes modal flexibilities reconstructed from measured modal parameters. A rigorous system of equations governing damage and curvature of modal flexibility is derived in the context of elasticity. To solve the resulting system of governing equations, an efficient pseudo-inverse technique is introduced. The direct inspection of the resulting solutions provides the location and severity of damage in a curved thin beam. This study confirms that there is a strong linear relationship between the curvature of modal flexibility and flexural damage in the selected class of structures. Several numerical case studies are provided to justify the performance of the proposed approach. The proposed method introduces a way to avoid the singularity and mode selection problems from earlier attempts.
Traditional housing must be conserved simultaneously with not only the building itself, but the circumstances of the surroundings. Hence, traditional housing should be developed as a product of a culture environment. However, most cultural properties have recently been treated as only a piece of property by irresponsible maintenance practices and damage placed on private traditional housing. Apparently, it has not always been a result of dweller's negligence. Thus, various policies must be needed to effectively preserve traditional housing. To do so, this study will indicate a new direction for the circumstance of preservation through cultural employment of traditional high-class housing as well as reduce maintenance and damage for dweller's convenience. Furthermore, this study will propose a renovation for popularization of Korean cultural assets through the gradual implementation of both economic value and public worth.
This study presents the NDE (non-destructive evaluation) technique for detecting the loosened bolts on joint steel structures on the basis of TOF (time of flight) and amplitudes of Lamb waves. Probabilistic neural network (PNN) technique which is an effective tool for pattern classification problem was applied to the damage estimation using PZT induced Lamb waves. Two kinds of damages were introduced by dominant damages (DD) which mean loosened bolts within the Lamb waves beam width and minor damages (MD) which mean loosened bolts out of the Lamb waves beam width. They were investigated for the establishment of the optimal decision boundaries which divide each damage class's region including the intact class. In this study, the applicability of the probabilistic neural networks was identified through the test results for the damage cases within and out of wave beam path. It has been found that the present methods are very efficient and reasonable in predicting the loosened bolts on the joint steel structures probabilistically.
This study presents the NDE (non-destructive evaluation) technique for detecting the loosened bolts on joint steel structures on the basis of TOF (time of flight) and amplitudes of Lamb waves. Probabilistic neural network (PNN) technique which is an effective tool for pattern classification problem was applied to the damage estimation using PZT induced Lamb waves. Two kinds of damages were introduced by dominant damages (DD) which mean loosened bolts within the Lamb waves beam width and minor damages (MD) which mean loosened bolts out of the Lamb waves beam width. They were investigated for the establishment of the optimal decision boundaries which divide each damage class's region including the intact class. In this study, the applicability of the probabilistic neural networks was identified through the test results for the damage cases within and out of wave beam path. It has been found that the present methods are very efficient and reasonable in predicting the loosened bolts on the joint steel structures probabilistically.
Hu, Qin;Lam, Heung Fai;Zhu, Hong Ping;Alabi, Stephen Adeyemi
Smart Structures and Systems
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제21권4호
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pp.435-448
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2018
This paper reports the development of a theoretically rigorous method for permanent way engineers to assess the condition of railway ballast under a concrete sleeper with the potential to be extended to a smart system for long-term health monitoring of railway ballast. Owing to the uncertainties induced by the problems of modeling error and measurement noise, the Bayesian approach was followed in the development. After the selection of the most plausible model class for describing the damage status of the rail-sleeper-ballast system, Bayesian model updating is adopted to calculate the posterior PDF of the ballast stiffness at various regions under the sleeper. An obvious drop in ballast stiffness at a region under the sleeper is an evidence of ballast damage. In model updating, the model that can minimize the discrepancy between the measured and model-predicted modal parameters can be considered as the most probable model for calculating the posterior PDF under the Bayesian framework. To address the problems of non-uniqueness and local minima in the model updating process, a two-stage hybrid optimization method was developed. The modified evolutionary algorithm was developed in the first stage to identify the important regions in the parameter space and resulting in a set of initial trials for deterministic optimization to locate all most probable models in the second stage. The proposed methodology was numerically and experimentally verified. Using the identified model, a series of comprehensive numerical case studies was carried out to investigate the effects of data quantity and quality on the results of ballast damage detection. Difficulties to be overcome before the proposed method can be extended to a long-term ballast monitoring system are discussed in the conclusion.
일반적으로 동결대상지역에 설치되는 지반구조물은 동결피해에 대한 별도의 대책을 필요로 한다. 그러나 국내의 경우 터널, 옹벽 등과 같은 지반구조물에 대한 동결피해 조사 및 사례보고가 거의 이루어지지 않고 있어, 이를 저감시키기 위한 연구는 매우 미미한 실정이다. 이러한 이유로 국내의 구조물 관련 설계기준도 특별하게 이를 규정화하고 있지 않다. 본 연구에서는 터널, 비탈면, 옹벽의 동결피해에 대한 현장조사 및 1종, 2종 시설물에 대한 약 40여 년간의 지반구조물 유지관리 이력을 분석하여 구조물 설치지역의 기온에 따른 구조물의 유지관리 특성을 파악하였다. 그 결과 우리나라에서 동결깊이가 약 120cm 이상이고, 기온이 비교적 낮은 강원 산간지역 및 강원 북부, 경기 북부지역의 지반구조물은 기온이 비교적 따뜻한 타 지역과 달리 훨씬 더 오랫동안 보수보강을 필요로 하는 것으로 분석되었다. 이로부터 국내 동결피해 대상지역에 설치되는 구조물에 대한 설계기준 개정의 필요성을 제안하였다.
본 연구에서는 항만 구역의 지진피해예측 평가체계를 구축하기 위해 필요한 지진피해예측 관련 시스템 및 내진설계 현황 및 항만구조물의 지진피해 사례를 조사하였으며, 더불어 주요 항만 구역의 구조물의 현황 및 특성을 조사, 분석하였다. 이를 토대로 지반 정보와 항만 구조물의 지진 취약도를 고려한 항만 구역(구조물)의 지진피해예측 간이 평가방안을 개발하였다.
Yesilyurt, Ali;Zulfikar, Abdullah C.;Tuzun, Cuneyt
Earthquakes and Structures
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제21권6호
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pp.627-639
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2021
Fragility curves are being more significant as a useful tool for evaluating the relationship between the earthquake intensity measure and the effects of the engineering demand parameter on the buildings. In this paper, the effect of different site conditions on the vulnerability of the structures was examined through the fragility curves taking into account different strength capacities of the precast columns. Thus, typical existing single-story precast RC industrial buildings which were built in Turkey after the year 2000 were examined. The fragility curves for the three typical existing industrial structures were derived from an analytical approach by performing non-linear dynamic analyses considering three different soil conditions. The Park and Ang damage index was used in order to determine the damage level of the members. The spectral acceleration (Sa) was used as the ground motion parameter in the fragility curves. The results indicate that the fragility curves were derived for the structures vary depending on the site conditions. The damage probability of exceedance values increased from stiff site to soft site for any Sa value. This difference increases in long period in examined buildings. In addition, earthquake demand values were calculated by considering the buildings and site conditions, and the effect of the site class on the building damage was evaluated by considering the Mean Damage Ratio parameter (MDR). Achieving fragility curves and MDR curves as a function of spectral acceleration enables a quick and practical risk assessment in existing buildings.
Stay cables play an essential role in cable-stayed bridges. Severe vibrations and/or harsh environment may result in cable failures. Therefore, an efficient structural health monitoring (SHM) solution for cable damage detection is necessary. This study proposes a data-driven method for immediately detecting cable damage from measured cable forces by recognizing pattern transition from the intact condition when damage occurs. In the proposed method, pattern recognition for cable damage detection is realized by time series classification (TSC) using a deep learning (DL) model, namely, the long short term memory fully convolutional network (LSTM-FCN). First, a TSC classifier is trained and validated using the cable forces (or cable force ratios) collected from intact stay cables, setting the segmented data series as input and the cable (or cable pair) ID as class labels. Subsequently, the classifier is tested using the data collected under possible damaged conditions. Finally, the cable or cable pair corresponding to the least classification accuracy is recommended as the most probable damaged cable or cable pair. A case study using measured cable forces from an in-service cable-stayed bridge shows that the cable with damage can be correctly identified using the proposed DL-TSC method. Compared with existing cable damage detection methods in the literature, the DL-TSC method requires minor data preprocessing and feature engineering and thus enables fast and convenient early detection in real applications.
The seismic evaluation of electric power facilities in the switchyard of nuclear power plants is currently insufficient. In order to evaluate the seismic performance of lightning arrester subjected to four types of earthquake (near- and far-fault earthquakes, NEHRP Site Class A&B and D earthquakes), seismic fragility analysis using maximum likelihood estimation is performed considering various damage states. The comparison of the seismic fragility curves for three main parts of lightning arrester that are the busing, anchor and steel frame, reveals that the failure of lightning arrester is governed by the bushing damage mode such as porcelain cracking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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