Near infrared (NIR) spectroscopy is a powerful technique for non-destructive analysis that can be obtained in a wide range of environments. Recently, NIR measurements have been utilized as probe for quantitative analysis in agricultural, industrial, and medical sciences. In addition, it is also possible to make practical application on NIR for molecular structural analysis. In this work, Fourier transform near infrared (FT-NIR) measurements were carried out to utilize extensively in the relative amounts of different secondary structures were employed, such as Iysozyme, concanavalin A, silk fibroin and so on. Several broad NIR bands due to the protein absorption were observed between 4000 and $5000\;^{-1}$. In order to obtain more structural information from these featureless bands, second derivative and Fourier-self-deconvolution procedures were performed. Significant band separation was observed near the feature at $4610\;^{-1}$ ,. Particularly the peak intensity at $4525\;^{-1}$ shows a characteristic change with thermal denaturation of fibroin. The structural information can be also obtained by mid-IR and CD spectral. Correlation of NIR spectra with protein structure is discussed.
In this paper, an approach of automatically finding and modifying the most appropriate orthogonal array (GO) is suggested and applied to a new structural optimization procedure with two steps. GO is motivated by the situation where finding a proper orthogonal array from the tables in the literature is difficult or impossible. Now the Taguchi method is made available for various numbers of variables and levels. In the two-step structural optimization, the Taguchi method equipped with GO and a shape optimization using the finite differencing method is consecutively applied. The existence or non-existence of an element can be taken as a factor level and this feature is utilized finding the best topology from a set of potential topologies suggested from the user's expertise. This greatly enhances applicability and one can expect a better result than the case in which each step is applied independently because these steps are complementary each other.
This paper deals with a special class of inverse problems in discrete structural plasticity involving the identification of elastic limits and hardening moduli on the basis of information on displacements. The governing equations lead naturally to a special and challenging optimization problem known as a Mathematical Program with Equilibrium Constraints (MPEC), a key feature of which is the orthogonality of two sign-constrained vectors or so-called "complementarity" condition. We investigate numerically the application of two simple algorithms, both based on the use of the general purpose nonlinear programming code CONOPT accessed via the GAMS modeling language, for solving the suitably reformulated problem. Application is illustrated by means of two numerical examples.
Free Cantilever Method(FCM) is one of the most effective construction methods when precast prestressed concrete box girders are erected in the construction site. The special feature of FCM is that precast segments are erected in cantilever on the pier and connected in the middle of span to form the complete superstructure. Therefore each structural subsystem will be shown in each construction step and it should be analyzed for design whenever the segment is erected. In this study, the computer program was developed to optimally design the P.C box girder bridge considering tile construction sequence and verified by comparing the calculated results with the data of existing P.C box girder bridges. the sensitivity analysis was performed to show the efficiency of the developed program.
In this study, an ANN-based damage detection algorithm using acceleration signals is developed for alarming locations of damage in beam-type structures. A new ANN-algorithm using output-only acceleration responses is designed for damage detection in real time. The cross-covariance of two acceleration signals measured at two different locations is selected as the feature representing the structural condition. Neural networks are trained for potential loading patterns and damage scenarios of the target structure for which its actual loadings are unknown. The feasibility and practicality of the proposed method are evaluated from laboratory-model tests on free-free beams for which accelerations were measured before and after several damage cases.
최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
In recent years, research to machine large-surface micro-features has become important because of the light guide panel of a large-scale liquid crystal display and the bipolar plate of a high-capacity proton exchange membrane fuel cell. In this study, in order to realize the systematic design technology and performance improvements of an ultra-precision machine for machining the large-surface micro-features, a structural characteristic analysis was performed using its virtual prototype. The prototype consisted of gantry-type frame, hydrostatic feed mechanisms, linear motors, brushless DC servo motor, counterbalance mechanism, and so on. The loop stiffness was estimated from the relative displacement between the tool post and C-axis table, which was caused by a cutting force. Especially, the causes of structural stiffness deterioration were identified through the structural deformation analysis of sub-models.
An eigenspace projection clustering method is proposed for structural damage detection by combining projection algorithm and fuzzy clustering technique. The integrated procedure includes data selection, data normalization, projection, damage feature extraction, and clustering algorithm to structural damage assessment. The frequency response functions (FRFs) of the healthy and the damaged structure are used as initial data, median values of the projections are considered as damage features, and the fuzzy c-means (FCM) algorithm are used to categorize these features. The performance of the proposed method has been validated using a three-story frame structure built and tested by Los Alamos National Laboratory, USA. Two projection algorithms, namely principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA), are compared for better extraction of damage features, further six kinds of distances adopted in FCM process are studied and discussed. The illustrated results reveal that the distance selection depends on the distribution of features. For the optimal choice of projections, it is recommended that the Cosine distance is used for the PCA while the Seuclidean distance and the Cityblock distance suitably used for the KPCA. The PCA method is recommended when a large amount of data need to be processed due to its higher correct decisions and less computational costs.
Utilizing robotic based reconfigurable nodal structural health monitoring systems has many advantages over static or human positioned sensor systems. However, creating a robot capable of traversing a variety of civil infrastructures is a difficult task, as these structures each have unique features and characteristics posing a variety of challenges to the robot design. This paper outlines the design and implementation of a novel robotic platform for deployment on ferromagnetic structures as an enabling structural health monitoring technology. The key feature of this design is the utilization of an attachment device which is an advancement of the common magnetic base found in the machine tool industry. By mechanizing this switchable magnetic circuit and redesigning it for light weight and compactness, it becomes an extremely efficient and robust means of attachment for use in various robotic and structural health monitoring applications. The ability to engage and disengage the magnet as needed, the very low power required to do so, the variety of applicable geometric configurations, and the ability to hold indefinitely once engaged make this device ideally suited for numerous robotic and distributed sensor network applications. Presented here are examples of the mechanized variable force magnets, as well as a prototype robot which has been successfully deployed on a large construction site. Also presented are other applications and future directions of this technology.
본 논문에서는 구조 정보를 활용하기 위한 결합 커널 기반의 의미 있는 웹 테이블과 장식 웹 테이블을 구분하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 테이블의 구조 정보는 두 가지 형태의 구문 분석 트리로부터 추출된다. 컨텍스트 트리는 테이블 주변에 나타난 구조를 반영하고 있으며, 테이블 트리는 테이블 내의 구조를 담고 있다. 두 트리로 표현되는 테이블의 구조 정보를 효과적으로 다루기 위해 파스 트리 커널 기반의 결합 커널을 제안한다. 제안한 결합 커널을 적용한 support vector machines은 풍부한 구조 정보를 활용하여 의미 있는 테이블과 장식 테이블을 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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