PC(Precast Concrete) 구조시스템은 건식화 조립식 공법으로 구조물 건설에 있어 공기, 노동력 절감 등의 여러 장점을 가지고 있다. 하지만 구조벽체의 경우 이를 PC화하여 사용할 경우 접합부의 내진성능이 떨어지므로 PC 구조벽체를 사용하는 경우는 드물다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 접합부 성능을 개선하여 횡력저항요소로 사용가능한 2종류의 PC 구조벽체를 제안하였다. 제안된 PC 구조벽체는 RC 벽체 및 PC 벽체가 혼합된 복합 PC 벽체와 벽체하부 연결철근의 일부를 단면감소시키고 비부착상세를 적용한 PC 벽체로서 지진발생 시 충분한 강도와 변형능력을 확보할 수 있도록 하였다. 제안된 PC 구조벽체의 내진성능평가를 위하여 RC 벽체를 포함한 3가지 벽체에 대한 실험체를 제작하여 주기 횡하중 실험을 수행하였다. 실험결과, 제안된 PC 구조벽체는 강도, 강성, 변형능력 및 에너지 소산능력이 기존 PC 구조벽체보다 월등히 향상되어 우수한 내진성능을 확보할 수 있는 것으로 나타났다.
Jacket-type offshore structures are always exposed to severe environmental conditions such as salt, high speed of current, wave, and wind compared with other onshore structures. In spite of the importance of maintaining the structural integrity for an offshore structure, there are few cases to apply a structural health monitoring (SHM) system in practice. The impedance-based SHM is a kind of local SHM techniques and to date, numerous techniques and algorithms have been proposed for local SHM of real-scale structures. However, it still requires a significant challenge for practical applications to compensate unknown environmental effects and to extract only damage features from impedance signals. In this study, the impedance-based SHM was carried out on a 1/20-scaled model of an Uldolmok current power plant structure in Korea under changes in temperature and transverse loadings. Principal component analysis (PCA)-based approach was applied with a conventional damage index to eliminate environmental changes by removing principal components sensitive to them. Experimental results showed that the proposed approach is an effective tool for long-term SHM under significant environmental changes.
In structural health monitoring (SHM) using electro-mechanical impedance signatures, it is a critical issue for extremely large structures to extract the best damage diagnosis results, while minimizing unknown environmental effects, including temperature, humidity, and acoustic vibration. If the impedance signatures fluctuate because of these factors, these fluctuations should be eliminated because they might hide the characteristics of the host structural damages. This paper presents a long-term SHM technique under an unknown noisy environment for tidal current power plant structures. The obtained impedance signatures contained significant variations during the measurements, especially in the audio frequency range. To eliminate these variations, a continuous principal component analysis was applied, and the results were compared with the conventional approach using the RMSD (Root Mean Square Deviation) and CC (Cross-correlation Coefficient) damage indices. Finally, it was found that this approach could be effectively used for long-term SHM in noisy environments.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권8호
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pp.821-827
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2015
This study concentrates on a wave energy converter with floaters that extracts the ocean's energy by moving up and down with the wave motion. The floater is connected to an arm structure, including a hydraulic cylinder that drives a hydraulic generator. This study focuses on a structural analysis of the floater unit, including arm and cylinder components, platform and jack-up system, along with spud columns. Previous studies have been conducted for miniature models for experimentation, but this study focuses on the full-scale model structural analysis. Static structural analysis is conducted using fine numerical grids. Due to the complexity of the whole model, it is analyzed in separate pieces. The floater unit, with arm and cylinder, are combined into one system. The platform is analyzed separately as a single system. There are four jack-up systems for each spud column; only one jack-up system is analyzed, as uniform loads are assumed on each system. There are several load cases for each system, all of which are analyzed thoroughly for stress (von Mises, shear, and normal) and deformation. Acceptable results were obtained for most of the components; unsafe components were redesigned.
Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.
An analysis method is suggested and experimentally studied in order to solve a vibration problem of a flexible structure while it is moving. In this method, substructure synthesis method, modal analysis method and Newmark's integral method were used. Total deformation of a structure was composed of quasistatic component and dynamic component. Rigid body modes were considered in calculation of dynamic component. Combining those two component, deformation behavior and a real structural model of a transfer feeder showed good agreements with computational results.
Jingxiao Liu;Yujie Wei ;Bingqing Chen;Hae Young Noh
Smart Structures and Systems
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제31권4호
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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.
International Journal of Aerospace System Engineering
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제8권2호
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pp.1-3
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2021
This study proposed a specific preliminary structural design procedure of the main wing for a small scale WIG vehicle to meet the target weight of the system requirement. The high stiffness and strength Carbon-Epoxy material was used for lightness, and the foam sandwich type structure at the upper skin and the spar webs was adopted for improvement of structural stability. After structural design, wing joint part was designed. Through investigation on structural design result, design modification was performed. After design modification, even thought the designed wing weight was a little bit heavier than the target wing weight, the structural safety and stability of the final design feature was confirmed.
This research presents a methodology for processing design provisions by representing the provisions and also by checking the conformance of design entities with the provisions via STEP information technology, which is considered as a canonical component for implementing CALS. The provisions of standards are represented in the .form of EXPRESS schema including various entities, algorithms, global rules, and local rules, while the schema are managed on EXPRESS engine called EXPRESSO.
우리나라가 속해 있는 동북아지역은 동남아시아와 더불어 세계 물류의 중심지 및 생산공장의 역할을 수행하고 있다. 특히 동북아시아를 선도하고 있는 한국, 중국, 일본의 경우 동아시아의 물류 거점역활 선점과 글로벌기업 유치를 위하여 다양한 Free Zone제도를 제정 도입하여 활성화에 노력을 기울이고 있다. 이러한 상황에서 동 제도의 시행초기 단계에 있는 우리나라의 경우, 주변국을 벤치마킹하여 성공요인을 찾는 것이 시행착오를 줄이고 경쟁의 우위를 확보하는 지름길이 될 것이다. 한편, 주변국의 Free Zone들은 다양한 전략을 가지고 경쟁을 하고 있으나, 우리나라의 경우 자유무역지대 활성화 전략에 포함되는 구성요소간의 종속관계, 계층파악 등의 시스템 적인 차원에서의 접근은 전무한 실정이다. 따라서 본 논문은 이러한 점에 착안하여, 군산 자유무역지대(Free Trade Zone) 성공요인을 파악하고, 이를 바탕으로 하여 군산자유무역지대 활성화를 위한 구조모델을 FSM법을 사용하여 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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