Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.2
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pp.157-163
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2007
Crack detection technique for concrete structures has been developed in this study. Experimental tests were carried out to detect a surface and internal crack, employing common fiber optic cables and OTDR(optical time domain reflectometry), an optical signal analyzer which is widely used to detect damages at fiber optic cables in the field of optical engineering. While initial concrete crack is ready to occur under cracking force, the occurrence and location of the crack are simultaneously detected to give the same damage to fiber optic cables which have been attached to and/or embedded into concrete in advance. It is obtained through successive tests that the principal factors for crack detection is the covering state of fiber optic cable, and total 4 tests including a preliminary test were conducted and the crack detection technique was verified. The practical usefulness would be expected at crack management and maintenance of concrete structures.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.4
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pp.277-285
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2004
We present a new hybrid stereo matching technique in terms of the co-operation of area-based stereo and feature-based stereo. The core of our technique is that feature matching is carried out by the reference of the disparity evaluated by area-based stereo. Since the reference of the disparity can significantly reduce the number of feature matching combinations, feature matching error can be drastically minimized. One requirement of the disparity to be referenced is that it should be reliable to be used in feature matching. To measure the reliability of the disparity, in this paper, we employ the self-consistency of the disunity Our suggested technique is applied to the detection of 3D line segments by 2D line matching using our hybrid stereo matching, which can be efficiently utilized in the generation of the rooftop model from urban imagery. We carry out the experiments on our hybrid stereo matching scheme. We generate synthetic images by photo-realistic simulation on Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that the extracted 3D line segments have an average error of 0.5m and verify our proposed scheme. In order to apply our method to the generation of 3D model in urban imagery, we carry out Preliminary experiments for rooftop generation. Since occlusions are occurred around the outlines of buildings, we experimentally suggested multi-image hybrid stereo system, based on the fusion of 3D line segments. In terms of the simple domain-specific 3D grouping scheme, we notice that an accurate 3D rooftop model can be generated. In this context, we expect that an extended 3D grouping scheme using our hybrid technique can be efficiently applied to the construction of 3D models with more general types of building rooftops.
This paper presents a novel method based on sensitivity of structural response for identifying both the system parameters and input excitation force of a bridge. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The computational cost of sensitivity analyses is the main concern associated with damage detection by these methods. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. The reliable performance of the method to precisely indentify the location and intensity of all types of predetermined single, multiple and random damages over the whole domain of moving vehicle speed is shown. A comparison study is also carried out to demonstrate the relative effectiveness and upgraded performance of the proposed method in comparison to the similar ordinary sensitivity analysis methods. Moreover, various sources of error including the effects of noise and primary errors on the numerical stability of the proposed method are discussed.
This paper presents the geophysical applications to the environmenml problem in an abandoned mine area. We would like to focus our attention on the mapping of the soil contamination and the detection of the buried mine tailings. For mapping the soil contamination. measurements of both in-situ magnetic susceptibility (k) and terrain conductivity were carried out. In-situ magnetic susceptibilities of the contaminated soil due to the acid mine drainage show higher values than those of the uncontaminated area. However. those data do not show the correlation with the degree of the soil contamination observed on the surface. The least-squares fitted formula obtained with the measured insitu magnetic susceptibilities is $k=4.8207{\times}W^{0.6332}$, where W is the $Fe^{+2}$ weight percentage. This weight gives most effect to magnetic susceptibility of the soil. Lateral variations of the soil contamination in the shallow subsurface can be detected by the electrical conductivity distributions from EM induction survey. TDIP (Time Domain Induced Polarization) and EM induction surveys were conducted to detect the buried mine tailings. From the results of TDIP, the spatial zone, which shows high chargeability-low resistivity, is interpreted as the buried mine tailings. Therefore, it is concluded that it is possible to discriminate the spatial zone from the uncontaminated ground.
Sanjideh, Bahador Adel;Hamzehkolaei, Azadeh Ghadimi;Hosseinzadeh, Ali Zare;Amiri, Gholamreza Ghodrati
Structural Engineering and Mechanics
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v.84
no.4
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pp.489-502
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2022
This paper is aimed at developing an optimization-based Finite Element model updating approach for structural damage identification and quantification. A modal flexibility-based error function is introduced, which uses modal assurance criterion to formulate the updating problem as an optimization problem. Because of the inexplicit input/output relationship between the candidate solutions and the error function's output, a robust and efficient optimization algorithm should be employed to evaluate the solution domain and find the global extremum with high speed and accuracy. This paper proposes a new multi-stage Selective Particle Swarm Optimization (SPSO) algorithm to solve the optimization problem. The proposed multi-stage strategy not only fixes the premature convergence of the original Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, but also increases the speed of the search stage and reduces the corresponding computational costs, without changing or adding extra terms to the algorithm's formulation. Solving the introduced objective function with the proposed multi-stage SPSO leads to a smart feedback-wise and self-adjusting damage detection method, which can effectively assess the health of the structural systems. The performance and precision of the proposed method are verified and benchmarked against the original PSO and some of its most popular variants, including SPSO, DPSO, APSO, and MSPSO. For this purpose, two numerical examples of complex civil engineering structures under different damage patterns are studied. Comparative studies are also carried out to evaluate the performance of the proposed method in the presence of measurement errors. Moreover, the robustness and accuracy of the method are validated by assessing the health of a six-story shear-type building structure tested on a shake table. The obtained results introduced the proposed method as an effective and robust damage detection method even if the first few vibration modes are utilized to form the objective function.
Jingxiao Liu;Yujie Wei ;Bingqing Chen;Hae Young Noh
Smart Structures and Systems
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v.31
no.4
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pp.325-334
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2023
Computer vision-based damage detection enables non-contact, efficient and low-cost bridge health monitoring, which reduces the need for labor-intensive manual inspection or that for a large number of on-site sensing instruments. By leveraging recent semantic segmentation approaches, we can detect regions of critical structural components and identify damages at pixel level on images. However, existing methods perform poorly when detecting small and thin damages (e.g., cracks); the problem is exacerbated by imbalanced samples. To this end, we incorporate domain knowledge to introduce a hierarchical semantic segmentation framework that imposes a hierarchical semantic relationship between component categories and damage types. For instance, certain types of concrete cracks are only present on bridge columns, and therefore the noncolumn region may be masked out when detecting such damages. In this way, the damage detection model focuses on extracting features from relevant structural components and avoid those from irrelevant regions. We also utilize multi-scale augmentation to preserve contextual information of each image, without losing the ability to handle small and/or thin damages. In addition, our framework employs an importance sampling, where images with rare components are sampled more often, to address sample imbalance. We evaluated our framework on a public synthetic dataset that consists of 2,000 railway bridges. Our framework achieves a 0.836 mean intersection over union (IoU) for structural component segmentation and a 0.483 mean IoU for damage segmentation. Our results have in total 5% and 18% improvements for the structural component segmentation and damage segmentation tasks, respectively, compared to the best-performing baseline model.
Several types of methods such as resistivity survey, ground penetration radar, etc are used for detection of levee leakage and according to the river design guidelines detection of levee leakage is performed by measuring the hydraulic conductivity of levee soil. But, the former can not verify the leakage point and degree of saturation, the latter is an after treatment method. Movable sensor, which is a high-tech TDR system developed since 2000, can obtain directly the dielectric constant profile covering the whole depth of levee. In this study, laboratory and field model experiments were carried out using movable TDR sensor in order to evaluate the applicability as detection system of levee leakage, As the result, movable TDR system has proven to be 3 times more sensitive to water contents than dry unit weight, and the results conclude that the dielectric constant, water contents and density of the ground proved to have a correlation among them, and the dielectric constant is expected to be a basic data on detection of levee leakage.
Nayoung, Kim;Do Won, Kim;Nam Su, Park;Gyeong Hun, Kim;Yang Do, Kim;Chang-Seok, Kim
Current Optics and Photonics
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v.7
no.1
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pp.38-46
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2023
Optical Fourier-domain reflectometry (OFDR) sensors have been widely used to measure distances with high resolution and speed in a noncontact state. In the electroplating process of a printed circuit board, it is critically important to monitor the copper-plating thickness, as small deviations can lead to defects, such as an open or short circuit. In this paper we employ a phase-based OFDR sensor for in situ relative distance sensing of a sample with nanometer-scale resolution, during electroplating. We also develop an optical-path difference (OPD)-regulated sensing probe that can maintain a preset distance from the sample. This function can markedly facilitate practical measurements in two aspects: Optimal distance setting for high signal-to-noise ratio OFDR sensing, and protection of a fragile probe tip via vertical evasion movement. In a sample with a centimeter-scale structure, a conventional OFDR sensor will probably either bump into the sample or practically out of the detection range of the sensing probe. To address this limitation, a novel OPD-regulated OFDR system is designed by combining the OFDR sensing probe and linear piezo motors with feedback-loop control. By using multiple OFDR sensors, it is possible to effectively monitor copper-plating thickness in situ and uniformize it at various positions.
Magnetic treatment of surface vessels and submarines (Deperm) is required to camouflage them against magnetic detection from enemy marine force. So far, deperm has been accomplished by applying an alternating magnetic field of which amplitude decreases linearly. However, the reduction of the residual flux density in the direction of magnetic field is not linear in the case of the linear protocol, since the ferromagnetic material used to construct a surface vessel, mainly Fe-C, shows a nonlinear behavior in an alternating magnetic field. This is one of main reasons to make an ordinary deperm protocol inefficient. In this paper, we propose the exponential deperming protocol and compare the exponential protocol to conventional linear protocol within the framework of deperm performance. We found out that step number could be reduced in the exponential protocol compare with in the linear protocol, because the larger numbers of deperm steps are dedicated in the irreversible domain process region on the magnetic hysteresis.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.12
no.6
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pp.22-28
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2003
We should maintain the maximum operation capacity for production facilities and find properly out the fault of each equipment rapidly in order to decrease a loss caused by its failure. The acoustic signals of a machine always carry the dynamic information of the machine. These signals are very useful for the feature extraction and fault diagnosis. We performed a fundamental study which develops a system of fault diagnosis for a pump. We obtained noises by a microphone, analysed and compared the signals converted to Sequency range for normal products, artificially deformed products. We tried to search a change of noise signals according to machine malfunctions and analyse the type of deformation or failure. The results showed that acoustic signals as well as vibration signals can be used as a simple method for a detection of machine malfunction or fault diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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