Yazdanpanah, O.;Seyedpoor, S.M.;Bengar, H. Akbarzadeh
Structural Engineering and Mechanics
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v.53
no.4
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pp.725-744
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2015
In this paper, a new damage indicator based on mode shape data is introduced to identify damage in beam structures. In order to construct the indicator proposed, the mode shape, mode shape slope and mode shape curvature of a beam before and after damage are utilized. Mode shape data of the beam are first obtained here using a finite element modeling and then the slope and curvature of mode shape are evaluated via the central finite difference method. In order to assess the robustness of the proposed indicator, two test examples including a simply supported beam and a two-span beam are considered. Numerical results demonstrate that using the proposed indicator, the location of single and multiple damage cases having different characteristics can be accurately determined. Moreover, the indicator shows a better performance when compared with a well-known indicator found in the literature.
Most existing damage detection methods based on curvature should investigate the indicator value changes between the intact and damaged state. However, the 'footprint' in the intact state is usually not available for most actual beams. Therefore, a new damage localization indicator called Difference of Nearby Difference Curvature Indicator (DNDCI) was introduced for single-span beams. This indicator does not require prior information of the intact beam and is sensitive to the damage occurs on or nearby the measuring points. Practical and detailed application method of DNDCI has been proposed. Besides the idealized simply supported beams, it was validated by example that DNDCI is also applicable to the actual single-span beams supported by bearings.
The key to detecting damage to civil engineering structures is to find an effective damage indicator. The damage indicator should promptly reveal the location of the damage and accurately identify the state of the structure. We propose to use the distance measures of low-order AR models as a novel damage indicator. The AR model has been applied to parameterize dynamical responses, typically the acceleration response. The premise of this approach is that the distance between the models, fitting the dynamical responses from damaged and undamaged structures, may be correlated with the information about the damage, including its location and severity. Distance measures have been widely used in speech recognition. However, they have rarely been applied to civil engineering structures. This research attempts to improve on the distance measures that have been studied so far. The effect of varying the data length, number of parameters, and other factors was carefully studied.
A two-stage method for damage detection in truss systems is proposed. In the first stage, a modal residual vector based indicator (MRVBI) is introduced to locate the potentially damaged elements and reduce the damage variables of a truss structure. Then, in the second stage, a differential evolution (DE) based optimization method is implemented to find the actual site and extent of damage in the structure. In order to assess the efficiency of the proposed damage detection method, two numerical examples including a 2D-truss and 3D-truss are considered. Simulation results reveal the high performance of the method for accurately identifying the damage location and severity of trusses with considering the measurement noise.
The damage localization of the structural system using the natural frequency measurement only is proposed. The existing methods use the changes of mode shape, strain mode shape or curvature mode shape before and after the damage occurrence as these shapes carry the geometric information of the structure. Basically, the change of natural frequencies of the structure can be used as the indicator of the damage occurrence but not as the indicator of the damage location as the natural frequency changes does not carry the geometric information of the structure. In this research, the feedback scope method that measures the natural frequency changes of the structure with and without the feedback Ioo...
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.32
no.7
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pp.611-617
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2015
In the development of a vibration-based condition monitoring system in gearbox, one of the most important research topics is a quantitative analysis and test of the effect of gear damage on vibration of gearbox. This paper presents the evaluation result of vibration condition indicator according to the gear tooth damage through the vibration test of gearbox. The dynamic load test was performed with high speed railway (KTX)'s gearbox. The vibration of gearbox was measured according to a rotational speed change with the common gear fault modes, such as pitting and tooth breakage. The characteristics and the possibility of applying of vibration condition indicator on condition monitoring system were analyzed. As a result, the value of most condition indicator is gradually increased with the severity of gear faults. The NA6 indicator shows a low variation with the rotational speed change and high sensitivity in accordance with the gear fault.
An efficient method is proposed here to identify multiple damage cases in structural systems using the concepts of flexibility matrix and strain energy of a structure. The flexibility matrix of the structure is accurately estimated from the first few mode shapes and natural frequencies. Then, the change of strain energy of a structural element, due to damage, evaluated by the columnar coefficients of the flexibility matrix is used to construct a damage indicator. This new indicator is named here as flexibility strain energy based index (FSEBI). In order to assess the performance of the proposed method for structural damage detection, two benchmark structures having a number of damage scenarios are considered. Numerical results demonstrate that the method can accurately locate the structural damage induced. It is also revealed that the magnitudes of the FSEBI depend on the damage severity.
In this paper a new multi-step damage detection approach is provided. In the first step, condensed modal residual vector based indicator (CMRVBI) has been proposed to locate the suspected damaged elements of structures that have rotational degrees of freedom (DOFs). The CMRVBI is a new indicator that uses only translational DOFs of the structures to localize damaged elements. In the next step, salp swarm algorithm is applied to quantify damage severity of the suspected damaged elements. In order to assess the performance of the proposed approach, a numerical example including a three-layer square laminated composite plate is studied. The numerical results demonstrated that the proposed CMRVBI is effective for locating damage, regardless of the effect of noise. The efficiency of proposed approach is also compared during both steps. The results demonstrate that in noisy condition, the damage identification approach is capable for the studied structure.
The purpose of this study is to examine green consumer behavior (green product purchasing behavior and green consumption life) affected by demographical characteristics, and cognition degree of green life (cognition of a green indicator, a green life catalyst system, and environmental problems). It's also to promote strategy and suggest effective activation plans for the vitalization of green consumer behavior. To carry out the task, verification of credibility, multiple regression analysis, two-step cluster analysis, and multinomial logistic analysis were used. The results are as follows: First, the factors that effect green product purchasing behavior were gender, age, cognitive of a green indicator, carbon points system, electricity peak hour system, and seriousness of environmental damage due to lifestyle. Second, the factors that effect green lifestyle were gender, age, carbon grade indicator system, cognition of a green system, and the seriousness of environmental damage due to lifestyle. Third, the comparative group characteristic analysis showed low rates for careless green consumer behavior groups compared to the passive green consumer behavior groups in cognition of a green indicator, green system, and environmental problems. For active green consumer behavior groups, the analysis showed high rates in cognition of carbon grades, eco-labeling, electricity peak hour system, and environmental damage due to lifestyle. In order to encourage green consumer behavior, it's evident that cognition of a green indicator, a green life catalyst system, and environmental problems need to be improved through strategic education and continuous encouragement.
Kim, Sung-Joon;Jin, Ming-Ji;Jeon, Yong-Tae;Shin, Seon-Mi;Choe, Yong-Seung;Won, Chan-Hee
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.21
no.1
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pp.93-104
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2012
In this research LCA methodology was adapted and analyzed in quantifying estimation of estuarine environment. The analysed objects of estuarine environment were construction methods, facility, and input material into water, and estuarine ecosystem. In this research the function of LCA of estuarine environment was river with the view of controling water, utilizing water, and hydrophilic function. According to the result of research, environmental damage indicator of facility was decreased 346 Pt from 453 Pt at pre-maintenance to 107 pt at post-maintenance. Among raw and subsidiary materials, remicon, stone-netting bag, and pebbles were showing heavy environmental load in the order. Evironmental impact of input material into water system was analyzed from 1,827 Pt environmental load before construction to 1,080 Pt of post-maintenance, and damage indicator was improved at 747 Pt. Water quality was improved from 1,827 Pt (before construction) to 1,080 Pt(after construction), and ecosystem was improved after maintenance. Environmental indicator in ecosystem was analyzed 427 Pt(before construction) to 348 Pt(after construction), and damage indicator of Sumnjingang riverine system was improved as much as 79 Pt. In the conclusion, estuarine environmental monitoring through LCA in the area of facility, input material into water and ecosystem showed that close-to-nature stream was 1,172 Pt better than artificial stream in environmental aspects.
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