It has been reviewed whether it would be suitable that the application of the time-frequency signal analysis techniques to estimate the location of the impact source in plate structure. The STFT(Short Time Fourier Transform), WVD(Wigner-Ville distribution) and CWT(Continuous Wavelet Transform) methods are introduced and the advantages and disadvantages of those methods are described by using a simulated signal component. The essential of the above proposed techniques is to separate the traveling waves in both time and frequency domains using the dispersion characteristics of the structural waves. These time-frequency methods are expected to be more useful than the conventional time domain analyses fer the impact localization problem on a plate type structure. Also it has been concluded that the smoothed WVD can give more reliable means than the other methodologies for the location estimation in a noisy environment.
It is critically important to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor pressure vessel, since they may collide with and cause damage to internal structures. Mass estimation can provide key information regarding the kind as well as the location of loose parts. This study proposes a mass estimation method based on an artificial neural network (ANN), which can overcome several unresolved issues involved in other conventional methods. In the ANN model, input parameters are the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the auto-power spectrum density (APSD) of the measured impact acceleration signal. The performance of the proposed method is then evaluated through application to a large-sized plate and a 1/8-scaled mockup of a reactor pressure vessel. The results are compared with those obtained using a conventional method, the frequency ratio (FR) method. It is shown that the proposed method is capable of estimating the impact mass with 30% lower relative error than the FR method, thus improving the estimation performance.
A novel impact localization method is presented based on impact induced elastic waves in sensorized composite structure subjected to temperature fluctuations. In real practices, environmental and operational conditions influence the acquired signals and consequently make the feature (particularly Time of Arrival (TOA)) extraction process, complicated and troublesome. To overcome this complication, a robust TOA estimation method is proposed based on the times in which the absolute amplitude of the signal reaches to a specific amplitude value. The presented method requires prior knowledge about the normalized wave velocity in different directions of propagation. To this aim, a finite element model of the plate was built in ABAQUS/CAE. The impact location is then highlighted by calculating an error value at different points of the structure. The efficiency of the developed impact localization technique is experimentally evaluated by dropping steel balls with different energies on a carbon fiber composite plate with different temperatures. It is demonstrated that the developed technique is able to localize impacts with different energies even in the presence of noise and temperature fluctuations.
Risk-based security impact evaluation may be affected by various factors according to numerous combinations of explosive devices, cutting devices, impact vehicles, and specific attack location to consider. Presently, in planning and design phases, designers are still often uncertain of their responsibility, lack of information and training of security. Therefore, designers are still failing to exploit the potential to reduce threats on site. In this study, the concept of security impact assessment is introduced in order to derive the performing design for safety in design phase. For this purpose, a framework for security impact assessment model using risk-based approach for bridge structures is suggested. The suggested model includes of information survey, classification of terror threats, and quantitative estimation of severity and occurrence.
With the proliferation of diverse wireless devices, there is an increasing concern about the security of location information which can be spoofed or disrupted by adversaries. This paper investigates the characterization and detection of location spoofing attacks, specifically those which are attempting to falsify (degrade) the position estimate through signal strength based attacks. Since the physical-layer approach identifies and assesses the security risk of position information based solely on using received signal strength (RSS), it is applicable to nearly any practical wireless network. In this paper, we characterize the impact of signal strength and beamforming attacks on range estimates and the resulting position estimate. It is shown that such attacks can be characterized by a scaling factor that biases the individual range estimators either uniformly or selectively. We then identify the more severe types of attacks, and develop an attack detection approach which does not rely on a priori knowledge (either statistical or environmental). The resulting approach, which exploits the dissimilar behavior of two RSS-based estimators when under attack, is shown to be effective at detecting both types of attacks with the detection rate increasing with the severity of the induced location error.
본 논문에서는 원자로의 몸통부위와 상,하부 헤드에 존재하는 금속파편에 의한 충격위치 예측을 위한 알고리즘에 금속파편의 질량을 동시에 판별하는 프로그램을 접목시켜 금속파편의 충격위치와 질량을 동시에 판별할 수 있는 통합 환경 LPMS(loose parts monitoring system)에 관한 연구를 수행하였다. 또한 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 통합 환경 LPMS 알고리즘이 금속파편의 위치와 질량 예측을 함에 있어서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
저속 충격과 같은 충격 하중은 복합재 구조물에 중요한 손상의 요인이 되며, 충격에 의해 발생한 층간분리와 같은 손상은 쉽게 검출하기 힘들며 구조물의 큰 위험 요인이 될 수 있다. 본 연구에서 이러한 충격 하중을 계속적으로 감시할 수 있는 스마트 복합재 구조물의 충격 모니터링 시스템 개발의 기초 연구를 수행하였다. 충격 모니터링이란 충격이 발생하였을 때 충격 하중이 발생한 위치를 검출하고, 충격에 의하여 구조물에 손상이 발생하였는지 판단하고, 발생하였다면 어느 정도의 손상인지를 평가할 수 있는 시스템을 말한다. 본 연구에서는 이 시스템의 첫 단계인 복합적층 평판에 대한 충격 위치 검출 연구에 이어서 두 번째 단계로 충격 손상의 발생 여부를 실시간으로 검사할 수 있는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 충격에 의한 PZT 신호를 시간-주파수 해석 방법인 웨이블릿 변환을 이용하여 손상 모니터링 하는 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 다양한 지하댐 입지조건에 대한 수치 모사 결과에 인공신경망 기반 반응 표면법을 적용함으로써 지하댐 건설에 따른 지하수 저류 가능량을 객관적으로 비교 및 평가할 수 있는 예측 모델을 구축하였다. 입지조건으로 기반암 및 충적층의 수리전도도, 하도의 깊이, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사가 고려되었다. 다양한 시나리오를 이용한 몬테카를로 기반 수치 모사 결과를 종합한 결과, 암반층 수리전도도 및 하도의 깊이가 지하댐 저유 효율에 가장 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사도가 가장 미약한 영향력을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 수치 모사 결과를 기반으로 설정된 입지조건과 이의 결과를 입력 및 출력으로 하는 인공신경망 기반 예측 모델을 구축하였다. 인공신경망 기반 예측 모델의 성능 평가 결과, 모델을 통해 예측된 저유량과 실제 수치 모사를 통해 산정된 저유량 간의 상관성이 0.9 이상의 높은 수치를 보임을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통해 개발된 비선형 예측 모델이 지하댐 개발 대상 지역에 대한 수치 모사 수행 없이 지하댐 건설에 따른 저유량을 즉각적으로 산정하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 개발된 예측 모델은 서로 다른 지역의 저유 가능량을 보다 객관적이고 효율적으로 비교하는데 이용될 수 있다. 따라서 개발된 모델은 국내 전 지역에 대하여 지하댐 개발 최적 입지를 선정하기 위한 효율적 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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