Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.5
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pp.164-172
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1996
In hard and brittle materials as advanced ceramics indented by a hard indenter, the indenter's transition radius, was defined as critical radius which distinguishes the occurrence of the first plastic deformation from the elastic cracking as the first damaging event, is analytically and experimentally investigated. The analytical result is shown that the critical load, which not enlarge pre-existing cracks as the form of median crack beneath a indenter, is constant, and is determined by the order of $k_{IC}$$^{4}$$P_{Y}$$^{3}$(where, $K_{IC}$ , $P_{Y}$are the fracture toughness of materials and the applied pressure by indenting, respectively). And the size of transiton radii were experimentally obtained with the similar values to the analytical results.lts..
It is required for the steel materials used in the sour environment to have sufficient resistance to hydrogen induced cracking(HIC). For line pipe steels, HIC resistance could be varied during pipe making process due to the large plastic deformation applied in the thick-wall pipe. In order to figure out such effect, HIC tests were performed not only in the plate condition but in the pipe condition and their results were compared in terms of cracking ratio. Test results demonstrated a detrimental effect of plastic deformation to HIC resulting in a substantial increase in the cracking ratio after pipe forming process. All of the cracks found in the pipe material were located in the outer layer of pipe where the tensile strain was resulted during pipe forming stage. In order to understand the HIC resistance of the pipe but in the plate condition, it was suggested to pre-strain the plate to some extent before the HIC test.
The "pseudo-wedge" failure is a name for a complex instability occurring at the Sarcheshmeh open-pit mine (Iran). The pseudo-wedge failure contains both the rock bridge failure and sliding along pre-existing discontinuities. In this paper, a cross section of the failure area was first modeled using a bonded-particle method. The results indicated development of tensile cracks at the slope toe which explains the freedom of pseudo-wedge blocks to slide. Then, a three-dimensional discrete element method was used to perform a block analysis of the instability. The technique of shear strength reduction was used to calculate the factor of safety. Finally, the influence of geometrical characteristics of the mine wall on the pseudo-wedge failure was investigated. The safety factor significantly increases as the dip and dip direction of the wall decrease, and reaches an acceptable value with a 10-degree decrease of them.
Infiltration is air flow that occurs through cracks in buildings. According to level and kind of infiltration, the cooling load and heating load in buildings may increase. In this study I conducted field measurements to evaluate air tightness in 27 new apartment units. Field measurements for new apartments was the focus. For the de-pressurization method, the equipment utilized to gauge airtightness included KNS-5000C and KNS-4000 which were installed on the window in order to measure indoor air leakage. The results are summarized as follows. The average ACH50 of a $59m^2$ APT was 3.98, 3.82 for a $84m^2$ APT, and 2.73 for a $114m^2$ APT. The total average ACH50 of 27units was 3.51.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.7
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pp.1100-1104
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2017
A detector-based approach shows the limited performances for the defect inspections such as shallow fine cracks and indistinguishable defects from background. Deep learning technique is widely used for object recognition and it's applications to detect defects have been gradually attempted. Deep learning requires huge scale of learning data, but acquisition of data can be limited in some industrial application. The possibility of applying CNN which is one of the deep learning approaches for surface defect inspection is investigated for industrial parts whose detection difficulty is challenging and learning data is not sufficient. VOV is adopted for pre-processing and to obtain a resonable number of ROIs for a data augmentation. Then CNN method is applied for the classification. Three CNN networks, AlexNet, VGGNet, and mofified VGGNet are compared for experiments of defects detection.
In this work the mixed mode I/III fracture of sandstone has been studied experimentally and numerically. The experimental work used three-point bending specimens containing pre-existing cracks, machined at various inclination angles so as to achieve varying proportions of mode I to mode III loading. Dimensionless stress intensity factors were calculated using the extended finite element method (XFEM) for and compared with existing results from literature calculated using conventional finite element method. A total of 28 samples were used to conduct the fracture test with 4 specimens for each of 7 different inclination angles. The fracture load and the geometry of the fracture surface were obtained for different mode mixities. Prediction of the fracture loads and the geometry of the fracture surface were made using XFEM coupled with a cohesive zone model (CZM) and showed a good comparison with the experimental results.
Ali Bagheri;Mohammadreza Mosalmanyazdi;Hasanali Mosalmanyazdi
Structural Engineering and Mechanics
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v.91
no.2
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pp.163-175
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2024
The objective of this research is to improve public safety in civil engineering by recognizing fractures in concrete structures quickly and correctly. The study offers a new crack detection method based on advanced image processing and machine learning techniques, specifically transfer learning with convolutional neural networks (CNNs). Four pre-trained models (VGG16, AlexNet, ResNet18, and DenseNet161) were fine-tuned to detect fractures in concrete surfaces. These models constantly produced accuracy rates greater than 80%, showing their ability to automate fracture identification and potentially reduce structural failure costs. Furthermore, the study expands its scope beyond crack detection to identify concrete health, using a dataset with a wide range of surface defects and anomalies including cracks. Notably, using VGG16, which was chosen as the most effective network architecture from the first phase, the study achieves excellent accuracy in classifying concrete health, demonstrating the model's satisfactorily performance even in more complex scenarios.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.1
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pp.112-118
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1990
Catastrophic fracture cannot be avoided after cracks(initiated from pre-existing defects) propagate rapidly with speeds comparable to a sound wave velocity of the materials. Preventing catastropic failure, crack arrest fracture toughness defined from dynamic(or kinetic) fracture mechanics point of view has been introduced in determining accurate and/or proper crack arrest fracture toughness of a material. For the past decades, many studies have been carried out to render proper theoretical and experimental backgrounds on the use of the static plain strain crack arrest fracture toughness, $K_{1a}$ (which seems to be a material property). $K_{1a}$ has been used to predict the performance of thick walled structures and has been considered as a measure of the ability of a material to stop a fast running crack. Determination of such a material property is of prime importance to the nuclear reactor pressure vessel and bridge materials industries. However, standards procedures for measuring toughness associated with fast running cracks are yet to exist. This study intends to give insight on the determination of the crack arrest fracture toughness of materials such as polymethylmethacrylate(PMMA), SM45C-steel, and A1 7075-T6. The effects of crack jump lengths and fast crack initiation stress intensity factor on the determination of $K_{1a}$ have been experimentally observed.erved.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.29
no.5
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pp.493-500
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2009
An ultrasonic signal processing algorithm was developed for extracting the information of cracks generated around the keyway of a turbine rotor disk. B-scan images were obtained by using keyway specimens and an ultrasonic scan system with x-y position controller. The B-scan images were used as input images for 2-Dimensional signal processing, and the algorithm was constructed with four processing stages of pre-processing, crack candidate region detection, crack region classification and crack information extraction. It is confirmed by experiments that the developed algorithm is effective for the quantitative evaluation of cracks generated around the keyway of turbine rotor disk.
We investigated cleaning effects using $NH_4OH$ solution on the surface of Cu film. A 20 nm Cu film was deposited on Ti / p-Si (100) by sputter deposition and was exposed to air for growth of the native Cu oxide. In order to remove the Cu native oxide, an $NH_4OH$ cleaning process with and without TS-40A pre-treatment was carried out. After the $NH_4OH$ cleaning without TS-40A pretreatment, the sheet resistance Rs of the Cu film and the surface morphology changed slightly(${\Delta}Rs:{\sim}10m{\Omega}/sq.$). On the other hand, after $NH_4OH$ cleaning with TS-40A pretreatment, the Rs of the Cu film changed abruptly (${\Delta}Rs:till{\sim}700m{\Omega}/sq.$); in addition, cracks showed on the surface of the Cu film. According to XPS results, Si ingredient was detected on the surface of all Cu films pretreated with TS-40A. This Si ingredient(a kind of silicate) may result from the TS-40A solution, because sodium metasilicate is included in TS-40A as an alkaline degreasing agent. Finally, we found that the $NH_4OH$ cleaning process without pretreatment using an alkaline cleanser containing a silicate ingredient is more useful at removing Cu oxides on Cu film. In addition, we found that in the $NH_4OH$ cleaning process, an alkaline cleanser like Metex TS-40A, containing sodium metasilicate, can cause cracks on the surface of Cu film.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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