This study aims to characterize the multiple cracking behavior of HTPP-ECC (High tenacity polypropylene fiber reinforced engineered cementitious composites) by Digital Image Correlation (DIC) Method. Digital images have been captured from a dogbone shaped HTPP-ECC specimen exhibiting 3.1% tensile ductility under loading. Images analyzed by VIC-2D software and ${\varepsilon}_{xx}$ strain maps have been obtained. Crack widths were computed from the ${\varepsilon}_{xx}$ strain maps and crack width distributions were determined throughout the specimen. The strain values from real LVDTs were also compared with virtual LVDTs digitally attached on digital images. Results confirmed that it is possible to accurately monitor the initiation and propagation of any single crack or multiple cracks by DIC at the whole interval of testing. Although the analysis require some post-processing operations, DIC based crack analysis methodology can be used as a promising and versatile tool for quality control of HTPP-ECC and other strain hardening composites.
Kim, Wha-Jung;Lee, Jae-Min;Kim, Ji-Sik;Lee, Chang Joon
Smart Structures and Systems
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v.10
no.6
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pp.547-555
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2012
Measuring crack length in concrete fracture test is not a trivial problem due to high speed crack propagation. In this study, mechanoluminascent (ML) material, which emits visible light under stress condition, was employed to visualize crack propagation during concrete fracture test. Three-point bending test was conducted with a notched concrete beam specimen. The cracking images due to ML phenomenon were recorded by using a high speed camera as a function of time and external loadings. The experimental results successfully demonstrated the capability of ML material as a promising visualization tool for concrete crack propagation. In addition, an interesting cracking behavior of concrete bending fracture was observed in which the crack propagated fast while the load decreased slowly at early fracture stage.
A novel method for recognition, characterization, and quantification of deterioration in bridge components and laboratory concrete samples is presented in this paper. The proposed scheme is based on grey level co-occurrence matrix texture analysis using Haar's discrete wavelet transform on concrete imagery. Each image is described by a subset of band-filtered images containing wavelet coefficients, and then reconstructed images are employed in characterizing the texture, using grey level co-occurrence matrices, of the different types and degrees of damage: map-cracking, spalling and steel corrosion. A comparative study was conducted to evaluate the efficiency of the supervised maximum likelihood and unsupervised K-means classification techniques, in order to classify and quantify the deterioration and its extent. Experimental results show both methods are relatively effective in characterizing and quantifying damage; however, the supervised technique produced more accurate results, with overall classification accuracies ranging from 76.8% to 79.1%.
The majority of research that has been performed on cracking potential of concrete by shrinkage has assumed that concrete acts as a homogeneous material. However, with this approach, it is not able to evaluate the micro-cracking behavior in concrete due to autogenous shrinkage under unrestrained boundary condition (free boundary condition) nor to understand the cracking behavior properly because of the heterogeneous nature of concrete. To better understand the micro-cracking behavior of concrete induced by autogenous shrinkage, series of experiments were performed measuring the length change and acoustic emission energy. As an analytical approach, this research uses an object oriented finite element analysis code (OOF code) to simulate the behavior of the concrete on a meso-scale. The concrete images used in the simulations were directly obtained from mortar samples. From the experiments and simulation results, it was able to better understand the micro-cracking behaviour of concrete due to shrinking of paste phase and internal restraint by aggregates.
The experiments have been conducted on Kaolinite in laboratory to investigate the development of shrinkage cracking and propose a simple model. Image analysis method consisting of control point selection(CPS) technique is used to process and analyze images of soil cracking captured by a digital camera. The distributions of crack length increment and crack area increment vary as a three-step process. These steps are regarded as stages of soil cracking. They are in turn primary crack, secondary crack and shrinkage crack stages. In case of crack area, the primary and secondary stages end at normalized gravimetric water content(NGWC) of 0.92 and 0.70 for different specimen thicknesses respectively. In addition, the primary stage in case of crack length also ends at NGWC of 0.92 while the secondary stage stops at NGWC of 0.79, 0.82, and 0.85 for the sample thicknesses of 0.5, 1.0, and 2.0 cm respectively Based on the experimental results, the distributions of crack length increment and crack area increment appear to be linear with a decrease of NGWC. Therefore, the development of shrinkage cracking is proposed typically by a simple model functioned by a combination of three linear expressions.
In order to capture the fast crack propagation in an unmanipulated concrete fracture test, we employed mechanoluminascent(ML) material, which emits visible light when stressed, as a crack visualization tool. Three-point bending fracture test setup, a paint type ML material and a high speed camera were used to capture the images of fast moving cracks. The maximum size of coarse aggregates of concrete was used as an experimental parameter. The crack images, loading, and crack mouth opening displacement were successfully recorded as a function of time elapsed. From the test results, several interesting cracking behavior in the unmanipulated fracture test was observed in such that (1) the crack moves fast while the load is slowly decreased after the maximum loading, and (2) the crack in concrete with larger coarse aggregates moves faster than the others.
The dislocation density in strain-hardened Alloy 690 was analyzed using scanning transmission electron microscopy (STEM) to study the relationship between the local plastic strain and susceptibility to primary water stress corrosion cracking (PWSCC) in nuclear power plants. The test material was cold-rolled at various thickness reduction ratios from 10% to 40% to simulate the strain-hardening condition of plant components. The dislocation densities were measured at grain boundaries (GB) and in grain interiors of strain-hardened specimens from STEM images. The dislocation density in the grain interior monotonically increased as the strain-hardening proceeded, while the dislocation density at the GB increased with strain-hardening up to 20% but slightly decreases upon further deformation to 40%. The decreased dislocation density at the GB was attributed to the formation of deformation twins. After the PWSCC growth test of strain-hardened Alloy 690, the fraction of intergranular (IG) fracture was obtained from fractography. In contrast to the change in the dislocation density with strain-hardening, the fraction of IG fracture increased remarkably when strain-hardened over 20%. From the results, it was suggested that the PWSCC growth behavior of strain-hardened Alloy 690 not only depends on the dislocation density, but also on the microstructural defects at the GB.
Thin films of yttria-stabilized zirconia (YSZ) nanoparticles were prepared using a low-temperature deposition and crystallization process involving successive ionic layer adsorption and reaction (SILAR) or SILAR-Air spray Plus (SILAR-A+) methods, coupled with hydrothermal (175 ℃) and furnace (500 ℃) post-annealing. The annealed YSZ films resulted in crystalline products, and their phases of monoclinic, tetragonal, and cubic were categorized through X-ray diffraction analysis. The morphologies of the as-prepared films, fabricated by SILAR and SILAR-A+ processes, including hydrothermal dehydration and annealing, were characterized by the degree of surface cracking using scanning electron microscopy images. Additionally, the thicknesses of the YSZ thin films were compared by removing diffusion layers such as spectator anions and water accumulated during the air spray plus process. Crack-free YSZ thin films were successfully fabricated on glass substrates using the SILAR-A+ method, followed by hydrothermal and furnace annealing, making them suitable for application in solid oxide fuel cells.
Nondestructive evaluation methods play an important role in ensuring component integrity and safety in many industries. Operator fatigue can play a critical role in the reliability of such methods. This is important for inspecting high value assets or assets with a high consequence of failure, such as aerospace and nuclear components. Recent advances in convolution neural networks can support and automate these inspection efforts. This paper proposes using residual neural networks (ResNets) for real-time detection of corrosion, including iron oxide discoloration, pitting and stress corrosion cracking, in dry storage stainless steel canisters housing used nuclear fuel. The proposed approach crops nuclear canister images into smaller tiles, trains a ResNet on these tiles, and classifies images as corroded or intact using the per-image count of tiles predicted as corroded by the ResNet. The results demonstrate that such a deep learning approach allows to detect the locus of corrosion via smaller tiles, and at the same time to infer with high accuracy whether an image comes from a corroded canister. Thereby, the proposed approach holds promise to automate and speed up nuclear fuel canister inspections, to minimize inspection costs, and to partially replace human-conducted onsite inspections, thus reducing radiation doses to personnel.
A newly developed method based on energy is presented to study the damage pattern of FRP material. Basalt fiber reinforced polymer (BFRP) is employed to monitor the damage under fatigue loading. In this study, acoustic emission technique (AE) combined with scanning electronic microscope (SEM) technique is employed to monitor the damage evolution of the BFRP specimen in an approximate continuous scanning way. The AE signals are analyzed based on the wavelet transform, and the analyses are confirmed by SEM images. Several damage patterns of BFRP material, such as matrix cracking, delamination, fiber fracture and their combinations, are identified through the experiment. According to the results, the cumulative energy (obtained from wavelet coefficients) of various damage patterns are closely related to the damage evolution of the BFRP specimens during the entire fatigue tests. It has been found that the proposed technique can effectively distinguish different damage patterns of FRP materials and describe the fatigue damage evolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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