본 논문에서는 자택 환경 관리를 위한 오픈소스 유형의 피지컬 컴퓨팅 플랫폼을 활용한 무선 자택관리 시스템을 구현한다. 화재 등의 재난 방지를 위한 자택 환경 요소 감지 및 제어를 고려하여 온도, 조도, 초음파 센서를 적용하였으며, 정보 수집 및 관리를 위해 RIA 윈도우즈 서버 시스템과의 연동은 XBee 무선 통신을 통하여 전송하고, 전송된 정보는 mySQL데이터베이스에 저장하여 히스토리 관리가 가능하도록 하였다. 공간과 사람이 밀집된 열악한 상태에 있는 자택환경의 관리 및 보안에 제안된 시스템을 적용함으로써 재해와 재난에 대비하고 화재 등의 재난을 억제할 수 있는 가능성을 제시한다.
One of the issues in extending the range of applicable problems of real-time hybrid simulation is the computation speed of the simulator when large-scale computational models with a large number of DOF are used. In this study, functionality of real-time dynamic simulation of MDOF systems is achieved by creating a logic circuit that performs the step-by-step numerical time integration of the equations of motion of the system. The designed logic circuit can be implemented to an FPGA-based system; FPGA (Field Programmable Gate Array) allows large-scale parallel computing by implementing a number of arithmetic operators within the device. The operator splitting method is used as the numerical time integration scheme. The logic circuit consists of blocks of circuits that perform numerical arithmetic operations that appear in the integration scheme, including addition and multiplication of floating-point numbers, registers to store the intermediate data, and data busses connecting these elements to transmit various information including the floating-point numerical data among them. Case study on several types of linear and nonlinear MDOF system models shows that use of resource sharing in logic synthesis is crucial for effective application of FPGA to real-time dynamic simulation of structural response with time step interval of 1 ms.
Majority of the damage in engineering structures is nonlinear. Damage sensitive features (DSFs) extracted by traditional methods from linear time series models cannot effectively handle nonlinearity induced by structural damage. A new DSF is proposed based on vector space cosine similarity (VSCS), which combines K-means cluster analysis and Bayesian discrimination to detect nonlinear structural damage. A reference autoregressive moving average (ARMA) model is built based on measured acceleration data. This study first considers an existing DSF, residual standard deviation (RSD). The DSF is further advanced using the VSCS, and then the advanced VSCS is classified using K-means cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively. The performance of the proposed approach is then verified using experimental data from a three-story shear building structure, and compared with the results of existing RSD. It is demonstrated that combining the linear ARMA model and the advanced VSCS, with cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively, is an effective approach for detection of nonlinear damage. This approach improves the reliability and accuracy of the nonlinear damage detection using the linear model and significantly reduces the computational cost. The results indicate that the proposed approach is potential to be a promising damage detection technique.
최근 사물인터넷 기반의 재해예방 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷기반의 공동주택용 자율전기안전관리 기술 개발을 위하여 부하 전류 파형을 FFT와 MFCC를 이용하여 신호변환 후 신경회로망 모델에 적용하여 정확도가 개선된 전기 부하 패턴분류 시스템을 제안한다. 오실로스코프와 CT를 이용하여 측정한 전기 부하의 전류 파형을 FFT 알고리즘을 적용한 후 신경회로망을 이용하여 단일부하패턴 분류 실험을 하였다. 본 연구를 통하여 부하의 특성을 파악함으로서 고장에 대해 보다 신속하고 정확하게 대처할 수 있을 것으로 예측된다.
In this study, the transfer length of 2400 MPa, seven-wire high-strength steel strands with a 15.2 mm diameter in pretensioned prestressed concrete (PSC) beams utilizing high strength concrete over 58 MPa at prestress release was evaluated experimentally. 32 specimens, which have the variables of concrete compressive strength, concrete cover depth, and the number of PS strands, were fabricated and corresponding transfer lengths were measured. The strands were released gradually by slowly reducing the pressure in the hydraulic stressing rams. The measured results of transfer length showed that the transfer length decreased as the concrete compressive strength and concrete cover depth increased. The number of strands had a very small effect, and the effect varied with both the concrete cover depth and concrete strength. The results were compared to current design codes and transfer lengths predicted by other researchers. The comparison results showed that the current transfer length prediction models in design codes may be conservatively used for 2400 MPa high-strength strands in high-strength concrete beams exceeding 58 MPa at prestress release.
Yim, Hong Jae;Park, Sun-Jong;Kim, Jae Hong;Kwak, Hyo-Gyong
Smart Structures and Systems
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제17권1호
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pp.45-58
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2016
Freezing and thawing cycles induce deterioration and strength degradation of concrete structures. This study presumes that a large quantity of contact-type defects develop due to the freezing and thawing cycles of concrete and evaluates the degree of defects based on a nonlinearity parameter. The nonlinearity parameter was obtained by an impact-modulation technique, one of the nonlinear ultrasonic methods. It is then used as an indicator of the degree of contact-type defects. Five types of damaged samples were fabricated according to different freezing and thawing cycles, and the occurrence of opening or cracks on a micro-scale was visually verified via scanning electron microscopy. Dynamic modulus and wave velocity were also measured for a sensitivity comparison with the obtained nonlinearity parameter. The possibility of evaluating strength degradation was also investigated based on a simple correlation of the experimental results.
Offshore drilling has become a key process for obtaining oil. Offshore platforms have many applications, including oil exploration and production, navigation, ship loading and unloading, and bridge and causeway support. However, vibration problems caused by severe environmental loads, such as ice, wave, wind, and seismic loads, threaten the functionality of platform facilities and the comfort of workers. These concerns may result in piping failures, unsatisfactory equipment reliability, and safety concerns. Therefore, the vibration control of offshore platforms is essential for assuring structural safety, equipment functionality, and human comfort. In this study, an optimal multiple tuned mass damper (MTMD) system was proposed to mitigate the excessive vibration of a three-dimensional offshore platform under ice and earthquake loadings. The MTMD system was designed to control the first few dominant coupled modes. The optimal placement and system parameters of the MTMD are determined based on controlled modal properties. Numerical simulation results show that the proposed MTMD system can effectively reduce the displacement and acceleration responses of the offshore platform, thus improving safety and serviceability. Moreover, this study proposes an optimal design procedure for the MTMD system to determine the optimal location, moving direction, and system parameters of each unit of the tuned mass damper.
Inwook Heo;Sun-Jin Han;Khaliunaa Darkhanbat;Seung-Ho Choi;Sung Bae Kim;Kang Su Kim
Steel and Composite Structures
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제52권3호
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pp.313-325
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2024
This work presents experimental and numerical investigations on the flexural performances of composite deep-deck plate slabs. Seven deep-deck plate slab specimens with topping concrete were fabricated; the height of the topping slab as well as presence and type of shear connector were set as the main variables to perform bending experiments. The flexural behaviors of the specimens and composite behaviors of the deck plate and concrete were analyzed in detail. The contributions of the deck plate to the flexural stiffness and strength of the slab were identified through finite element (FE) analysis. FE analysis was carried out using the validated FE model by considering the varying bond strengths of the deck plates and concrete, thickness of the deck plate, and types and spacings of the shear connectors. Based on the results, the degree of composite of the deep-deck plate was examined, and a flexural strength equation for the composite deck plate slabs was proposed.
Dongsoo Lee;Dong-Ju Kim;Jinwook Kim;Jong-Sub Lee;Sang Yeob Kim
Smart Structures and Systems
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제34권1호
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pp.1-8
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2024
Structural health monitoring (SHM) of concrete structures is necessary because structural safety is directly linked to life safety. This study proposes a transmission line configuration for SHM based on time domain reflectometry (TDR). For this purpose, six transmission lines consisting of electrical wires, rebars, and joints were prepared. The TDR waveforms were measured and analyzed in air and concrete using six transmission lines to select the most suitable configuration. A two-line wire with joints was selected as the optimal transmission line for SHM because it exhibited the highest sensitivity among the configurations. Experiments to apply SHM were performed on defective concrete blocks containing an optimal transmission line. The results showed that the defect locations in concrete were precisely investigated using TDR waveform analysis. The distances estimated from the TDR waveform were similar to the measured distances for the locations of the defects and joints in the concrete blocks. This study suggests that a transmission line consisting of two-line wires and joints may be an effective non-destructive evaluation tool for assessing the structural health of concrete.
Non-destructive methods are extensively utilized for assessing the integrity of rock bolts, with longitudinal wave speed being a crucial property for evaluating rock bolt quality. This research aims to propose a method for predicting reliable longitudinal wave velocities by leveraging various properties of the rock surrounding the rock bolt. The prediction algorithm employed is the Multilayer Neural Network (MNN), and the input properties includes elastic modulus, shear wave speed, compressive strength, compressional wave speed, mass density, porosity, and Poisson's ratio, totaling seven. The implementation of the MNN demonstrates high reliability, achieving a coefficient of determination of 0.996. To assess the impact of each input property on longitudinal wave speed, an importance score is derived using the random forest algorithm, with the elastic modulus identified as having the most significant influence. When the elastic modulus is the sole input parameter, the coefficient of determination for predicting the longitudinal wave speed is observed to be 0.967. The findings of this study underscore the reliability of selecting specific properties for predicting longitudinal wave speed and suggest that these insights can assist in identifying relevant input properties for rock bolt integrity assessments in future construction site experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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