In this study, parametric analyses on a hoop-type PZT (lead-zirconate-titanate) interface are performed to estimate the effects of the PZT interface's materials and geometries on sensitivities of impedance responses under strand breakage. The paper provides a guideline for installing the PZT interface suitable in tendon anchorages for damage-sensitive impedance signatures. Firstly, the concept of the PZT interface-based impedance monitoring technique in prestressed tendon anchorage is briefly described. A FE (finite element) analysis is conducted on a multi-strands anchorage equipped with a hoop-type PZT interface for analyzing materials and geometric effects. Various material properties, geometric sizes of the interface, and PZT sensor are simulated under two states of prestressing force for acquiring impedance responses. Changes in impedance signals are statistically quantified to analyze the effect of these factors on damage-sensitive impedance monitoring in the tendon anchorage. Finally, experimental analyses are performed to demonstrate the effects of materials and geometrical properties of the PZT interface on damage-sensitive impedance monitoring.
A USW based diagnostic procedure is presented for estimating the depth of surface-breaking cracks. The diagnosis is demonstrated on seven lab-scale SFRC beam specimens, which are subjected to the CMOD controlled three-point bending test to create real bending cracks. Then, the recorded multiple ultrasonic signals are examined with the signal processing techniques, including wavelet transform and two-dimensional Fourier transform, to investigate the relationships between the crack depth and two diagnostic indices, namely the attenuation coefficient and dispersion index (DI). Finally, the reliabilities of these indices for depth estimation are verified with the visually measured crack depths as well as the crack features obtained with a digital image processing algorithm. It is found that the DI outperforms the attenuation coefficient in depth estimation, where this index displays good agreement with the visual inspection for 86% of the inspected specimens.
Social media marketing have drawn substantial attention in business and academia. This study examines the impact of social media marketing on purchase intention of consumer in South Korea and Pakistan. The research background rests on literature of social media, social media marketing, electronic word of mouth and social media advertisement. Descriptive research method is adopted for the purpose of this study. The findings indicated that South Korean users have higher intention to purchase products through social media platforms as compared to users in Pakistan. The results also show that electronic word of mouth has greater influence on purchase intention as compared to advertisement on social networks. Managerial implications and limitations of the study results were also discussed.
Devesh K. Jaiswal;Goutam Mondal;Suresh R. Dash;Mayank Mishra
Structural Monitoring and Maintenance
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v.10
no.1
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pp.63-86
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2023
Structural health monitoring and damage detection are essential for assessing, maintaining, and rehabilitating structures. Most of the existing damage detection approaches compare the current state structural response with the undamaged vibrational structural response, which is unsuitable for old and existing structures where undamaged vibrational responses are absent. One of the approaches for existing structures, numerical model updating/inverse modelling, available in the literature, is limited to numerical studies with high-end software. In this study, an attempt is made to study the effectiveness of the model updating technique, simplify modelling complexity, and economize its usability. The optimization-based detection problem is addressed by using programmable open-sourced code, OpenSees® and a derivative-free optimization code, NOMAD®. Modal analysis is used for damage identification of beam-like structures with several damage scenarios. The performance of the proposed methodology is validated both numerically and experimentally. The proposed method performs satisfactorily in identifying both locations and intensity of damage in structures.
This article aims to quantitatively predict the snowmelt in extreme cold regions, considering a combination of grayscale and neural models. The traditional non-equidistant GM(1,1) prediction model is optimized by adjusting the time-distance weight matrix, optimizing the background value of the differential equation and optimizing the initial value of the model, and using the BP neural network for the first. The adjusted ice forecast model has an accuracy of 0.984 and posterior variance and the average forecast error value is 1.46%. Compared with the GM(1,1) and BP network models, the accuracy of the prediction results has been significantly improved, and the quantitative prediction of the ice sheet is more accurate. The monitoring and maintenance of the structure by quantitative prediction model by gray models was clearly demonstrated in the model.
In this paper, through operational modal analysis and ambient vibration tests, the dynamic characteristics of a multi-span simply-supported reinforced concrete highway bridge deck was determined and the results were used to assess the quality of construction of the individual spans. Supporting finite element (FE) models were created and analyzed according to the design drawings. After carrying out the dynamic tests and extracting the modal properties of the deck, the quality of construction was relatively assessed by comparing the results obtained from all the tests from the individual spans and the FE results. A comparison of the test results among the different spans showed a maximum difference value of around 9.3 percent between the superstructure's natural frequencies. These minor differences besides the obtained values of modal damping ratios, in which the differences were not more than 5 percent, can be resulted from suitable performance, health, and acceptable construction quality of the bridge.
In this paper, to assess the performance of a multi-span simply supported RC bridge, the dynamic characteristics of the bridge were measured and determined by structural health monitoring and resilient assessment via operational modal analysis as well as FE modeling. Supporting finite element (FE) models were created and analyzed according to the design drawings. This study used 2D plane monitoring of locations of hole in the infill wall and used 3D health monitoring and resilient assessment. From the results of 3Dsymmetric frame, if the frame is unsymmetrical, the used model can lead to the reduction in the internal forces. The recommendations from this study is from some discrepancies observed between 2D and 3D models, if possible 3D model should be used in analyzing the real frames.
The elastic theory of beams is fundamental in engineering of design and structure. In this study, we construct Green's function for inhomogeneous fourth-order differential operators subjected to associated constraints that arises in dealing with dynamic problems in the Rayleigh beam. We obtain solutions for homogeneous and completely inhomogeneous beam problems using Green's function. This enables us to consider rotational influences in determining the eigenfrequency of beam vibrations. Additionally, we investigate the dynamic vibration model of inhomogeneous beams incorporating rotational effects. The eigenvalues of Rayleigh beams, including first-order correction terms, are also computed and displayed in tabular forms.
Drive-by monitoring (also known as indirect monitoring or mobile sensing) of bridges has obvious advantages when compared to other approaches of Structural Health Monitoring. The underlying concept involves leveraging the coupling between the vertical vibrations of the bridge and those generated in the passing vehicle. In this scenario, the vehicle serves as both the initiator and recipient of the vibrations, which can provide information on the structural condition of the bridge. In the literature, a wide range of methods has been proposed, primarily focused on highway bridges. However, limited research has been published to assess the suitability of indirect methods for monitoring railway bridges, bounded to numerical studies based on theoretical simulations and, rarely, on experimental investigations. The aim of this work is to contribute to filling this gap and explore the feasibility of implementing drive-by monitoring for railway bridges using in-service vehicles and discuss its potential applicability, from theoretical and practical point of view, with illustration through real case studies from the Moroccan railway network.
This study was conducted to develop more convenient simultaneous determination method by matrix solid phase dispersion (MSPD) and HPLC for sulfonamides such as sulfamerazine (SMR), sulfamethazine (SMT), sulfamonomethoxine (SMM), sulfadimethoxine (SDM), sulfaquinoxaline (SQX), and tetracyclines including oxytetracycline (OTC), tetracycline (TC) chlortetracycline (CTC) in prok and flatfish. The limits of detection were 0.047 $mg{\cdot}kg^{-1}$ for OTC, TC, SMR, SMT and SMM, and 0.033 $mg{\cdot}kg^{-1}$ for CTC, SDM, and SQX, respectively. So it is sufficiently possible to detect the eight tetracyclines and sulfonamides under their MRLs ($0.1{\sim}0.2mg{\cdot}kg^{-1}$). The average percentage recoveries of sulfonamides and tetracyclines from pig muscle and flatfish spiked standard solution were approximately $80.25{\sim}101.25%$ and $85.77{\sim}121.42%$, respectively. Therefore this method was efficient for simultaneous analysis of eight tetracyclines and sulfonamides.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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