In this study, the plan to construct a disaster information categorization system that can be objectively and efficiently performed was suggested in order to perform disaster management task systematically. Recently, the damage of natural disasters is gradually growing larger and faster, increasing the economic loss. Especially, as for the domestic storm damage, the damage from strong wind was found to be greater than the damage from torrential rain. Also, strong wind was found to be inflicting a great damage on human life, property and agricultural crops, so the necessity to study damage restoration from strong wind is increasing. Nevertheless, the damage items categorized in the domestic disaster year book are often comprehensive or unclear in criteria, and thus fail to reflect items or matters due to actual disaster damage. It is difficult to aggregate damage accurately such that it does not correspond to the national compensation scope or the damage amount is calculated according to subjective judgment of the investigator in charge. As such, if the disaster information management is inadequate by not applying accurate categorization criteria from damage amount calculation, there can be an issue with fairness when paying the damage support aid. Therefore, this study suggested a categorization plan for objective and efficient execution of disaster information management task in order to resolve such issues. It is expected that quick and efficient execution would be possible in disaster information management and task procedure domestically by constructing systematic categorization system related to disaster information.
This study develops a damage detection method based on neural networks. The performance of the method is numerically and experimentally verified using a three-story shear building model. The framework is mainly composed of two hierarchical stages to identify damage location and extent using artificial neural network (ANN). The normalized damage signature index, that is a normalized ratio of the changes in the natural frequency and mode shape caused by the damage, is used to identify the damage location. The modal parameters extracted from the numerically developed structure for multiple damage scenarios are used to train the ANN. The positive alarm from the first stage of damage detection activates the second stage of ANN to assess the damage extent. The difference in mode shape vectors between the intact and damaged structures is used to determine the extent of the related damage. The entire procedure is verified using laboratory experiments. The damage is artificially modeled by replacing the column element with a narrow section, and a stochastic subspace identification method is used to identify the modal parameters. The results verify that the proposed method can accurately detect the damage location and extent.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.240-247
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2006
Piezoelectric sensor-based health monitoring technique using a two-step support vector machine (SYM) classifier is discussed for damage identification of a railroad track. An active sensing system composed of two PZT patches was investigated in conjunction with both impedance and guided wave propagation methods to detect two kinds of damage of the railroad track (one is a hole damage of 0.5cm in diameter at web section and the other is a transverse cut damage of 7.5cm in length and 0.5cm in depth at head section). Two damage-sensitive features were extracted one by one from each method; a) feature I: root mean square deviations (RMSD) of impedance signatures and b) feature II: wavelet coefficients for $A_0$ mode of guided waves. By defining damage indices from those damage-sensitive features, a two-dimensional damage feature (2-D DF) space was made. In order to minimize a false-positive indication of the current active sensing system, a two-step SYM classifier was applied to the 2-D DF space. As a result, optimal separable hyper-planes were successfully established by the two-step SYM classifier: Damage detection was accomplished by the first step-SYM, and damage classification was also carried out by the second step-SYM. Finally, the applicability of the proposed two-step SYM classifier has been verified by thirty test patterns.
The purpose of this work is to predict ductile fracture of structural steel under extremely low cyclic loading experienced in earthquake. A cumulative damage model is proposed on the basis of an existing damage model originally aiming to predict fracture under monotonic loading. The cumulative damage model assumes that damage does not grow when stress triaxiality is below a threshold and fracture occurs when accumulated damage reach unit. The model was implemented in ABAQUS software. The cumulative damage model parameters for steel base metal, weld metal and heat affected zone were calibrated, respectively, through testing and finite element analyses of notched coupon specimens. The damage evolution law in the notched coupon specimens under different loads was compared. Finally, in order to examine the engineering applicability of the proposed model, the fracture performance of beam-column welded joints reported by previous researches was analyzed based on the cumulative damage model. The analysis results show that the cumulative damage model is able to successfully predict the cracking location, fracture process, the crack initiation life, and the total fatigue life of the joints.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.60-64
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2008
According to previous research, welding-induced stress in steel structures can significantly affect the fatigue behaviour; it produces initial damage of weldiug part of structure locally and residual stresses reduce the fatigue strength after welding precess. In this study, through continuum damage mechanics, we can estimate the weldiug damage using the stress and strain history during welding process and the effect of welding residual stress for assessment of fatigue life. The variation of welding-induced stresses and strains need be traced precisely in advance for a reliable weldiug damage assessment. In this study, a damage and fatigue analysis techniques for steel structures with welding-induced residual stress are presented. First, We calculate the history of temperature according with welding process. And residual stress with a welding thermal history was evaluated by non-linear thermal stress analysis. Secondly, welding damage and fatigue life are estimated with kinetic damage law.
Identification of damage location based on modal measurement is an important problem in structural health monitoring. The damage index method that attempts to evaluate the changes in modal strain energy distribution has been found to be effective under certain circumstances. In this paper two damage index methods using bending strain energy and shear strain energy have been evaluated for numerous cases at different locations and degrees of damage. The objective is to evaluate the feasibility of the damage index method to localize the damage on large span concrete bridge. Finite element models were used as the test structures. Finally this method was used to predict the damage location in an actual structure, using the results of a modal survey from a large concrete bridge.
In the present work a constitutive model is developed which permits the assessment of the structural performance through a criterion based on cumulative damage. For it, a damage index is defined and is evaluated through the application of the Miner's rule in low-cycle fatigue. However, the damage index is not considered as a posteriori variable since is incorporated explicitly as an internal variable in the constitutive equations which produces a direct coupling between the damage and the structural mechanical behaviour allowing the possibility of considering as a whole different coupled phenomena. For the elaboration of this damage model, the concepts of the mechanics of continuum medium are applied on lumped dissipative models in order to obtain a coupled simplified model. As a result an elastoplastic model coupled with damage and fatigue damage is obtained.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.25
no.3
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pp.178-188
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2005
This paper introduces a structural damage identification method to identify 4he multiple directional damages generated within a cylindrical shell by using the measured frequency response function (FRF). The equations of motion for a damaged cylindrical shell are derived. by using a theory of continuum damage mechanics in which a small material volume containing a directional damage is represented by the effective orthotropic elastic stiffness. In contrast with most existing vibration-based structural damage identification methods which require the modal Parameters measured in both intact and damaged states, the present method requires only the FRF-data measured at damaged state. Numerically simulated damage identification tests are conducted to verify the feasibility of the Proposed structural damage identification method.
In this paper we examine extremal behavior of a $textsc{k}$th-order stationary Markov chain {X\ulcorner} by considering excesses over a high level which typically appear in clusters. Excesses over a high level within a cluster define a cluster damage, i.e., a normalized sum of all excesses within a cluster, and all excesses define a damage point process. Under some distributional assumptions for {X\ulcorner}, we prove convergence in distribution of the cluster damage and obtain a representation for the limiting cluster damage distribution which is well suited for simulation. We also derive formulas for the mean and the variance of the limiting cluster damage distribution. These results guarantee a compound Poisson limit for the damage point process, provided that it is strongly mixing.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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1998.04a
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pp.131-138
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1998
Structural damage is used to be modeled through reductions in the stiffness of structural elements for the purpose of damage estimation of structural system. In this study, the concept of joint damage is employed for more realistic damage assessment of a steel structure. The joint damage is estimated damage based on the mode shape informations using neural networks. The beam-to-column connection in a steel frame structure is represented by a rotational spring at the fixed end of a beam element. The severity of joint damage is defined as the reduction ratio of the connection stiffness with respect to the value of the intact joint. The concept of the substructural identification is used for the localized damage assessment in a large structure. The feasibility of the proposed method is examined using an example with simulated data. It has been found that the joint damages can be reasonably estimated for the case with the measurements of the mode vectors subjected to noise.
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