In the field of dynamic measurement and structural damage identification, it is generally known that modal frequencies may be measured with higher accuracy than mode shapes. However, the number of natural frequencies within a measurable range is limited. Accessing additional forms of modal frequencies is thus desirable. The present study is concerned about the extraction of artificial boundary condition (ABC) frequencies from modal testing. The ABC frequencies correspond to the natural frequencies of the structure with a perturbed boundary condition, but they can be extracted from processing the frequency response functions (FRF) measured in a specific configuration from the structure in its existing state without the need of actually altering the physical support condition. This paper presents a comprehensive experimental investigation into the measurability of the ABC frequencies from physical experiments. It covers the testing procedure through modal testing, the data processing and data analysis requirements, and the FRF matrix operations leading to the extraction of the ABC frequencies. Specific sources of measurement errors and their effects on the accuracy of the extracted ABC frequencies are scrutinised. The extracted ABC frequencies are subsequently applied in the damage identification in beams by means of finite element model updating. Results demonstrate that it is possible to extract the first few ABC frequencies from the modal testing for a variety of artificial boundary conditions incorporating one or two virtual pin supports, and the inclusion of ABC frequencies enables the identification of structural damages without the need to involve the mode shape information.
A framework for multi-platform analytical and multi-component hybrid (testing-analysis) simulations is described in this paper and illustrated with several application examples. The framework allows the integration of various analytical platforms and geographically distributed experimental facilities into a comprehensive pseudo-dynamic hybrid simulation. The object-oriented architecture of the framework enables easy inclusion of new analysis platforms or experimental models, and the addition of a multitude of auxiliary components, such as data acquisition and camera control. Four application examples are given, namely; (i) multi-platform analysis of a bridge with soil and structural models, (ii) multiplatform, multi-resolution analysis of a high-rise building, (iii) three-site small scale frame hybrid simulation, and (iv) three-site large scale bridge hybrid simulation. These simulations serve as illustrative examples of collaborative research among geographically distributed researchers employing different analysis platforms and testing equipment. The versatility of the framework, ease of including additional modules and the wide application potential demonstrated in the paper provide a rich research environment for structural and geotechnical engineering.
본 논문에서는 안드로이드 커널 모듈의 취약점을 탐지하기 위한 자동 유닛 테스트 생성 기법을 제안한다. 안드로이드 커널 모듈의 각 함수를 대상으로 테스트 드라이버/스텁 함수를 자동 생성하고 동적 기호 실행 기법을 사용하여 테스트 입력 값을 자동으로 생성한다. 또한 안드로이드 커널 모듈의 함수 포인터와 함수 선행 조건을 고려하지 않은 테스트 생성으로 인한 거짓 경보를 줄이기 위해 정적 분석을 통한 함수 포인터 매칭 기법과 def-use 분석을 사용한 함수 선행 조건 생성 기법을 개발하였다. 자동 유닛 테스트 생성 기법을 안드로이드 커널 3.4 버전의 세 모듈에 적용한 결과 기존에 존재하던 취약점을 모두 탐지할 수 있었으며 제안한 거짓 경보 감소 기법으로 평균 44.9%의 거짓 경보를 제거할 수 있었다.
This paper proposes the modeling scheme of the Miniature Universal Testing Machine (MUTM) composed of 36 thin-beam-type bimorph PZTs and the control algorithm to minimize the residual vibration of the MUTM in the dynamic testing of specimens. In the operation of the MUTM, hysteresis, residual displacement and vibration of it are major issues. From the analysis of the MUTM behaviors, the hysteresis is described by the curving fitting scheme with the function of an input voltage. The dynamic characteristics of the MUTM are identified by the frequency domain modeling technique based on the experimental data. The interested bandwidth is focused on 125-315HZ for effective modeling and control. For the robust vibration control of the MUTM, the sliding mode control and the Kalman filter as observer are proposed. The paper also proposes the best input signal type to operate the MUTM effectively. The feasibility of the proposed modeling scheme and control algorithm are tested and verified experimentally.
Operational Modal Analysis (OMA) is a technique for identification of modal parameters by measurement of only the system's response. On many lightweight structures, such as load-speaker cones and disk drive read/write heads, is impossible or impractical to measure the input forces. Another characteristic of lightweight structure is their sensitivity to mass loading from sensors. The Scanning Laser Doppler Vibrometry(SLDV) allows response measurements to be taken without mass loading. One disadvantage of OMA testing compared to tradition input output modal testing is the OMA mode shapes are un-scaled. This means that the mode shape obtained from an OMA test can not used for analytical structural modification studies. However, the un-scaled mode shapes from an OMA test can be used to update a Finite Element Model (FEM). The updated FEM can then be used to analytically predict the effect of structural modifications. This paper will present the results of an OMA test performed on a simple plate and motor in operating conditions. The un-scaled mode shapes from this test will be used to update a FEM model of the system. The updated FEM model will be then be used to predict the effect of attaching a mass to the plate. The shapes predicted by the FEM for the modified system will be compared to a second OMA test on the modified system
본 논문에서는 지진하중하의 대형구조물의 시뮬레이션을 위해 실험과 해석을 병합한 분산공유 하이브리드 해석 및 실험소프트웨어 framework를 개발하였다. 제안된 소프트웨어 framework은 별도의 동적 그리고 정적 해석을 위한 프로그램의 개발이 필요 없기 때문에 일반 범용 유한요소해석 프로그램을 개발된 해석 및 실험 제어 프로그램과 interface API를 이용하여 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서 개발된 소프트웨어 framework은 독자적 기능을 가진 module로 구성이 되어 있을 뿐만 아니라 개체지향형 프로그램 개념을 바탕으로 개발되었다. 예제를 통하여 개발된 시스템의 기능과 분산공유하이브리드 해석 및 실험에서의 유용성을 증명하였다.
Software evolution is an ongoing process carried out with the aim of extending base applications either for adding new functionalities or for adapting software to changing environments. This brings about the need for estimating and determining the overall impact of changes to a software system. In the last few decades many such change/impact analysis techniques have been developed to identify consequences of making changes to software systems. In this paper we propose a new approach of estimating change/impact analysis by classifying change based on type of change classification e.g. (a) nature and (b) extent of change propagation. The impact set produced consists of two dimensions of information: (a) statements affected by change propagation and (b) percentage i.e. statements affected in each category and involving the overall system. We also propose an algorithm for classifying the type of change. To establish confidence in effectiveness and efficiency we illustrate this technique with the help of an example. Results of our analysis are promising towards achieving the aim of the proposed endeavor to enhance change classification. The proposed dynamic technique for estimating impact sets and their percentage of impact will help software maintainers in performing selective regression testing by analyzing impact sets regarding the nature of change and change dependency.
In this paper, we introduce that MAAB style guideline has effects on the codes generated from Simulink models for static and dynamic software testing, when weapon system embedded software design and implementation are performed using the model based method. As showing the effects, MAAB guideline is helpful for defect prevention related with coding rules and run time errors associated with the DAPA weapon system embedded software guide. Thus, we check related items between MAAB and DAPA software reliability testing including static and dynamic analysis. And then we propose the criterion to select proper items from MAAB for DAPA guideline and show how to verify the relationship and the effects on reliability of models in Simulink. In addition, we show the needs for clear logics in conditional block models or statements and simple complexity models for Simulink model based design.
This paper proposes the modeling scheme of the Miniature Universal Testing Machine (MUTM) composed of 36 thin-beam-type bimorph PZTs and the control algorithm to minimize the residual vibration of the MUTM in the dynamic testing of specimens. In the operation of the MUTM, hysteresis, residual displacement and vibration of it are major issues. From the analysis of the MUTM behaviors, the hysteresis is described by the curving fitting scheme with the function of an input voltage. The dynamic characteristics of the MUTM are identified by the frequency domain modeling technique base on the experimental data. The interest bandwidth is focused on 125-315HZ for effective modeling and control. For the robust vibration control of the MUTM, the sliding mode control and the Kalman filter as observer are proposed. The paper also proposes the best input signal type to operate the MUTM effectively. The feasibility of the proposed modeling scheme and control algorithm are tested and verified experimentally.
The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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