Identification of the nonlinear hysteretic behavior of a reinforced concrete (RC) bridge pier subjected to earthquake loads is carried out based on acceleration measurements of the earthquake motion and bridge responses. The modified Takeda model is used to describe the hysteretic behavior of the RC pier with a small number of parameters, in which the nonlinear behavior is described in logical forms rather than analytical expressions. Hence, the modified extended Kalman filter is employed to construct the state transition matrix using a finite difference scheme. The sequential modified extended Kalman filter algorithm is proposed to identify the unknown parameters and the state vector separately in two steps, so that the size of the problem for each identification procedure may be reduced and possible numerical problems may be avoided. Mode superposition with a modal sorting technique is also proposed to reduce the size of the identification problem for the nonlinear dynamic system with multi-degrees of freedom. Example analysis is carried out for a continuous bridge with a RC pier subjected to earthquake loads in the longitudinal and transverse directions.
Wang, Han;Li, Luyu;Song, Gangbing;Dabney, James B.;Harman, Thomas L.
Smart Structures and Systems
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제16권2호
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pp.329-345
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2015
As commonly known, sensor errors and faulty signals may potentially lead structures in vibration to catastrophic failures. This paper presents a new approach to deal with sensor errors/faults in vibration control of structures by using the Fault detection and isolation (FDI) technique. To demonstrate the effectiveness of the approach, a space truss structure with semi-active devices such as Magneto-Rheological (MR) damper is used as an example. To address the problem, a Linear Matrix Inequality (LMI) based fixed-order $H_{\infty}$ FDI filter is introduced and designed. Modeling errors are treated as uncertainties in the FDI filter design to verify the robustness of the proposed FDI filter. Furthermore, an innovative Fuzzy Fault Tolerant Controller (FFTC) has been developed for this space truss structure model to preserve the pre-specified performance in the presence of sensor errors or faults. Simulation results have demonstrated that the proposed FDI filter is capable of detecting and isolating sensor errors/faults and actuator faults e.g., accelerometers and MR dampers, and the proposed FFTC can maintain the structural vibration suppression in faulty conditions.
Digital input and output modules are widely used to connect digital sensors and actuators to automation systems. Digital I/O modules provide flexible connectivity extension to numerous sensors and actuators and protect systems from high voltages and currents by isolation. Components in digital I/O modules are inevitably affected by operating and environmental conditions, such as high voltage, high current, high temperature, and temperature cycling. Because digital I/O modules transfer signals or isolate the systems from unexpected voltage and current transients, their failures may result in signal transmission failures and damages to sensitive circuitry leading to system malfunction and system shutdown. In this study, the lifetime of optocouplers, one of the critical components in digital I/O modules, was predicted using Bayesian tracking approaches. Accelerated degradation tests were conducted for collecting the critical performance parameter of optocouplers, current transfer ratio (CTR), during their lifetime. Bayesian tracking approaches, including extended Kalman filter and particle filter, were applied to predict the failure. The performance of each prognostic algorithm was then compared using accuracy and robustness-based performance metrics.
To improve temperature stability, 0.05Pb(SnS11/2TSbS11/2T)OS13T-0.35PbTiOS13T-0.60PbZrOS13T+0.4[wt%]MnO S12T piezoelectic ceramics were manufactured with the addition of CrS12TOS13T by Hot Press method. And the SAW delay line was fabricated and effects of CrS12TOS13T to the propagation characteristics of SAW was investigated, and the SAW filter was fabricated on C4 specimen added by 0.2[wt%] CrS12TOS13T whose propagation characteriatics of surface acoustic wave were the bast and its frequency characteristics was investigated. Electromechancal coupling factor(kS1sTS02T) was 3.11[%] and its temperature coefficient of the center frequency(CS1foT)was -21.27[ppm/$^{\circ}C$] in C4. The 31[MHz]]SAW IF filter of C4 scarcely had diffraction phenomena and therefore it was proper.
Li, Xinhua;Lin, Ching-Chieh;Sweeney, Daniel;Earl, Jessica;Hong, Andy
Advances in environmental research
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제2권2호
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pp.131-141
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2013
Agricultural practice and improper waste disposal in developing regions have resulted in environmental degradation in land and waters, for which low-cost, proven solutions are needed. We demonstrate in the laboratory the applications of composting and trickling filter techniques to treat olive mill wastes that can be implemented in the West Bank and other regions of the world. To a pomace waste sample from a California mill, we amended with saw dust (wood carbon source) and baking soda ($NaHCO_3$ alkalinity) at weight ratios of waste/wood/$NaHCO_3$ at 70:27:1 and composted it for periods of 11 and 48 days; the compost was used as an additive to potting soil for transplanting. The pomace sample was also blended into slurry and introduced to a water-circulating pond and trickling filter system (P/TF) to examine any inhibitive effect of the pomace on biological removal of the organic waste. The results showed the compost-amended potting soil supported plant growth without noticeable stress over 34 days and the P/TF system removed BOD and COD by >90% from the waste liquid within 2 days, with a first-order rate constant of 1.9 $d^{-1}$ in the pond. An onsite treatment design is proposed that promises implementation for agricultural waste disposal in developing regions.
Tilt is a key indicator of structural safety. Real-time monitoring of tilt responses helps to evaluate structural condition, enable cost-effective maintenance, and enhance lifetime resilience. This paper presents a prototype wireless sensing system for structural tilt measurement. Long range (LoRa) technology is adopted by the sensing system to offer long-range wireless communication with low power consumption. The sensor integrates a gyroscope and an accelerometer as the sensing module. Although tilt can be estimated from the gyroscope or the accelerometer measurements, these estimates suffer from either drift issue or high noise. To address this challenging issue and obtain more reliable tilt results, two sensor fusion algorithms, the complementary filter and the Kalman filter, are investigated to fully exploit the advantages of both gyroscope and accelerometer measurements. Numerical simulation is carried out to validate and compare the sensor fusion algorithms. Laboratory experiment is conducted on a simply supported beam under moving vehicle load to further investigate the performance of the proposed wireless tilt sensing system.
기존 국내 여과판의 재질은 주로 polypropylene 소재의 여과판을 사용하였으며 그 이유는 성형성이 좋고, 가격이 저렴하며 매우 보편적으로 보급된 소재이기 때문이다. 그러나 고압에 의해 한번 뒤틀려진 polypropylene 소재 여과판은 재사용이 어려우며 가압형 고액분리모듈의 연속 운전에 문제를 야기할 수 있다. 따라서 기존 polypropylene 소재보다 성능이 뛰어난 TPU(Thermoplastic Poly Urethane) 소재개발을 위해 새로운 소재에 대해 설계된 여과판의 구조적 안정성을 해석적 기법을 통해 예측하였다. 20 bar의 압력하중 하에서 TPU를 적용한 여과판은 최대 변형량이 27.85 MPa로 나타났으며 이 값은 TPU 응력-변형률(Stress-Strain) 한계치 이하 값으로 여과판 재질에 대한 구조적 안정성을 확보하였다.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
One of the growing concerns of the wind energy production is wind ramp events. To improve the wind ramp event forecasts, the nonlinear Kalman filter bias correction method was applied to 24-h wind speed forecasts issued from the WRF model at 70-m height in Zhangbei wind farm, Hebei Province, China for a two-year period. The Kalman filter shows the remarkable ability of improving forecast skill for real-time wind speed forecasts by decreasing RMSE by 32% from 3.26 m s-1 to 2.21 m s-1, reducing BIAS almost to zero, and improving correlation from 0.58 to 0.82. The bias correction improves the forecast skill especially in wind speed intervals sensitive to wind power prediction. The fact shows that the Kalman filter is especially suitable for wind power prediction. Moreover, the bias correction method performs well under abrupt weather transition. As to the overall performance for improving the forecast skill of ramp events, the Kalman filter shows noticeable improvements based on POD and TSS. The bias correction increases the POD score of up-ramps from 0.27 to 0.39 and from 0.26 to 0.38 for down-ramps. After bias correction, the TSS score is significantly promoted from 0.12 to 0.26 for up-ramps and from 0.13 to 0.25 for down-ramps.
The papermaking process for a reconstituted tobacco sheet (RECON) has been preferred more because of the various merits such as a wide range of Recon products with better quality. The screw press is one of the very important process in RECON making process which divides the mixed raw materials into the soluble material and the insoluble material and could greatly affect the productivity and product quality. In this study, the characteristics of the screw press process in a Recon making mill were evaluated for two different RECON products. Three different efficiency index were proposed for the more detailed analysis of the screw press process. The result showed that the difference in the raw material might result in the difference in the efficiency and the properties of the extracts and the filter cake, especially in the HWS. The washing technique which applied in this experiment showed the amount of residual HWS in the fiber portion were not much changed by the each steps of the screw press.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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