Vibration-based damage detection methods are popular for structural health monitoring. However, they can only detect fairly large damages. Usually impact pulse, ambient vibrations and sine-wave forces are applied as the excitations. In this paper, we propose the method to use the chaotic excitation to vibrate structures. The attractors built from the output responses are used for the minor damage detection. After the damage is detected, it is further quantified using the Kalman Filter. Simulations are conducted. A 5-story building is subjected to chaotic excitation. The structural responses and related attractors are analyzed. The results show that the attractor distances increase monotonously with the increase of the damage degree. Therefore, damages, including minor damages, can be effectively detected using the proposed approach. With the Kalman Filter, damage which has the stiffness decrease of about 5% or lower can be quantified. The proposed approach will be helpful for detecting and evaluating minor damages at the early stage.
본 논문에서는 두 개의 직전자를 갖는 90/150 비그룹 셀룰라 오토마타(TPNCA)를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 특히, p(x)가 원시다항식일 때, xp(x)와 x(x+1)p(x)를 최소다항식으로 갖는 90/150 TPNCA를 주어진 알고리즘을 이용하여 각각 합성한다. 이 CA는 90/150 TPNCA에 기반한 의사난수열 생성 연구에 유용하다. 또한 해슁을 연구하는데 유용한 TPSACA와 TPMACA를 합성한다.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the phase space-frequency domain. Features extracted from time series signal analyze quantitatively characteristics of weld defects. For this purpose, analysis objectives in this study are features of time domain and frequency domain. Trajectory changes in the attractor indicated a substantial difference in fractal characteristics resulting from distance shifts such as parts of head and flange even though the types of defects are identified. These differences in characteristics of weld defects enables the evaluation of unique characteristics of defects in the weld zone. In quantitative fractal feature extraction, feature values of 3.848 in the case of part of head(crack) and 4.102 in the case of part of web(side hole) and 3.711 in the case of part of flange(crack) were proposed on the basis of fractal dimension. Proposed phase space-frequency domain method in this study can integrity evaluation for defect signals of rail weld zone such as side hole and crack.
This study proposes th analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaos feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaos time series signal analyze quantitatively weld defects. For this purpose, analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaosity resulting from distance shifts such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaosity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In quantitative chaos feature extraction, feature values of 4.511 and 0.091 in the case of side hole and 4.539 and 0.115 in the case of vertical hole were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaos feature extraction in this study can enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as side hole and vertical hole.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaotic feature extraction for ultrasonic pattern recognition. Features extracted from time series data using the chaotic time series signal analysis quantitatively welding defects. For this purpose analysis objective in this study is fractal dimension and Lyapunov exponent. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaoticity resulting from distance shills such as 0.5 and 1.0 skip distance. Such differences in chaoticity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In experiment fractal(correlation) dimension and Lyapunov exponent extracted from 6dB ultrasonic defect signals of weld zone showed chaoticity. In quantitative chaotic feature extraction, feature values(mean values) of 4.2690 and 0.0907 in the case of porosity and 4.2432 and 0.0888 in the case of incomplete penetration were proposed on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaotic feature extraction in this study enhances ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone such as vertical hole.
셀룰라 오토마타는 오랫동안 모델링과 컴퓨팅 패러다임에 사용되어왔다. 그러한 시스템의 모델을 연구함에 있어서 물리계의 복잡성이 증가함에 따라 셀룰라 오타마타를 이용한 모델은 매우 복잡하고 분석적으로 추적하기가 어렵게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결의 대안으로 등장한 계층적 셀룰라 오토마타의 특별한 클래스인 GF($2^p$) 다중 끌개를 갖는 셀룰라 오토마타의 특성을 분석하고 합성법을 제안한다.
본 연구에서는 Nayfeh등과 이원경과 소강영은 조화가진하의 핀과 꺽쇠로 고정 된 보(hinged-clamped beam)의 강제 진동 해석을 통하여 점근적으로 안정한 정상상태 응답이 둘 이상 존재할 수 있음을 알게 되었다. 본 연구에서는 이 경우에 접근적으 로 안정한두 정상상태 응답을 구하고 이들 안정한 해로 각각 흡인되는 초기조건들의 집합인 흡인영역을 보간사상법(interpolated mapping method)과 직접 수치적분에 의해 구한 후 서로 비교하였다.
In this paper, limit cycle flutter induced by Hopf bifurcation is studied with nonlinear system analysis approach and observed for the critical slowing down phenomenon. Considering an attractor of the dynamics of a system, when a small perturbation is applied to the system, the dynamics converge toward the attractor at some rate. The critical slowing down means that this recovery rate approaches zero as a parameter of the system varies and the size of the basin of attraction shrinks to nil. Consequently, in the pre-bifurcation regime, the recovery rates decrease as the system approaches the bifurcation. This phenomenon is one of the features used to forecast bifurcation before they actually occur. Therefore, studying the critical slowing down for limit cycle flutter behavior would have potential applicability for forecasting those types of flutter. Herein, modeling and nonlinear system analysis of the 2D airfoil with torsional nonlinearity have been discussed, followed by observation of the critical slowing down phenomenon.
본 논문에서는 복잡한 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM(Hyperchaotic Volume Preserving Maps) 모델을 이용한 카오스 동기화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 HVPM 모델은 3차원 이산시간(discrete-time) 연립 차분방정식으로 구성되어 있으며, 비선형 사상(maps)과 모듈러(modulus) 함수를 사용하여 랜덤한 카오스 어트랙터(attractor)를 발생시킨다. Pecora와 Caroll은 최근 카오스 시스템이 카오스 신호를 이용하여 동기화가 가능하다고 보고하였다. 따라서 본 논문에서는 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM 모델간의 동기화를 위하여 결합동기(coupled synchronization) 알고리듬을 제안하였다. 모의실험에서 카오스 시스템과 하이퍼카오스 신호를 결합하여 카오스 동기화 현상을 확인할 수 있었다.
This study proposes the analysis and evaluation method of time series ultrasonic signal using the chaoral post-process system for precision rate enhancement of ultrasonic pattern recognition. Chaos features extracted from time series data for analysis quantitatively weld defects For this purpose, feature extraction objectives in this study are fractal dimension, Lyapunov exponent, shape of strange attrator. Trajectory changes in the strange attractor indicated that even same type of defects carried substantial difference in chaoticity resulting from distance shifts such as nearby 0.5, 1.0 skip distance. Such difference in chaoticity enables the evaluation of unique features of defects in the weld zone. In quantitative chaos fenture extraction, feature values of 0.835 and 0.823 in the case of slag inclusion and 0.609 and 0.573 in the case of crack were suggested on the basis of fractal dimension and Lyapunov exponent. Proposed chaoral post-process system in this study can enhances precision rate of ultrasonic pattern recognition results from defect signals of weld zone, such as slag inclusion and crack.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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