This paper proposes a deep convolutional long short-term memory (ConvLSTM)-based crack growth prediction technique for predictive maintenance of structures. Since cracks are one of the critical damage types in a structure, their regular inspection has been mandatory for structural safety and serviceability. To effectively establish the structural maintenance plan using the inspection results, crack propagation or growth prediction is essential. However, conventional crack prediction techniques based on mathematical models are not typically suitable for tracking complex nonlinear crack propagation mechanism on civil structures under harsh environmental conditions. To address the technical issue, a field data-driven crack growth prediction technique using ConvLSTM is newly proposed in this study. The proposed technique consists of the four steps: (1) time-series crack image acquisition, (2) target image stabilization, (3) deep learning-based crack detection and quantification and (4) crack growth prediction. The performance of the proposed technique is experimentally validated using a concrete mock-up specimen by applying step-wise bending loads to generate crack growth. The validation test results reveal the prediction accuracy of 94% on average compared with the ground truth obtained by field measurement.
본 논문은 교량의 예방적 유지관리 효과를 생애주기비용 절감 측면에서 분석 하였다. 예방적 유지관리는 현재 실시되고 있는 대응적 유지관리 전략과 대비 되는 유지관리 전략으로 교량의 열화지연을 통해 궁극적으로는 교량의 사용수명을 연장 시키며 생애주기비용을 절감시키는 유지관리 전략이다. 이러한 예방적 유지관리 효과를 분석하기 위해 교량의 공용연수에 따른 건전도 점수 변화 모델과 FHWA 자료를 바탕으로 한 국내 고속도로 교량의 건전도 점수에 따른 보수 보강 비용 모델을 제시 하였다. 제시한 복수의 모델과 국내외 참고 문헌을 바탕으로 제안된 예방적 유지관리 항목(청소와 도장)의 비용과 주기를 활용하여 사용수명 100년까지의 표준교량($1,730m^2$/교량) 당 생애주기 비용과 향후 20년간의 고속도로 총 유지관리 비용을 산정 하였다. 분석 결과 100년간 예방적 유지관리 활동으로 인해 교량 당 5억원의 절감효과를 볼 수 있으며 현재 예방적 유지관리 활동을 실시할 경우 20년 후(2035년)에는 총 1,837억원, 즉 연간 약 92억원의 비용 절감효과를 볼 수 있는 것으로 분석 되었다.
국내 수출입 물동량의 증가와 해운산업의 발달에 따라 항만시설물의 사용빈도 또한 증가 추세에 있으나, SOC의 해운항만부문의 투입 정부예산은 감축되어 왔다. 증가하는 사용빈도에 반하여 줄고 있는 예산으로 인해 항만시설물의 체계적이고 효율적인 유지관리 및 운영이 필요하다. 효율적인 유지관리 시스템 구축을 위해서 항만시설물이 위치한 지역, 구조물의 형태 및 취급화종, 시공 및 유지관리 수준과 같은 특성을 고려한 열화모델 개발이 필요하다. 항만시설물의 열화모델 개발은 시설물의 열화요인 분석과 열화데이터 수집 및 열화 모델 개발의 과정으로 수행하였다. 열화 모델 개발기법은 변수 특성에 따른 시간 의존적 상태변화를 반영할 수 있는 결정론적 방법인 다중 회귀분석과 변동성이 큰 자료들의 상태이력을 반영할 수 있는 확률론적 방법인 마코브 체인 이론을 이용하였다. 각 방법을 통해 잔교식 구조물과 블록식 구조물의 Project level의 상태 열화모델을 제시하였다.
This paper considers redundancy optimization problems of multi-level systems and reviews existing papers which proposed various optimization models and used different algorithms in this research area. Three different mathematical models are studied: Multi-level redundancy allocation (MRAP), multiple multi-level redundancy allocation, and availability-based MRAP models. Many meta-heuristics are applied to find optimal solutions in the several optimization problems. We summarized key idea of meta-heuristics applied to the existing MARP problems. Two extended models (MRAP with interval reliability of units and an integrated optimization problem of MRAP and preventive maintenance) are studied and further research ideas are discussed.
This article identifies and addresses current limitations on the use of numerical models for validation and/or calibration of damage detection methodologies that are based on the analysis of the high frequency response of the structure to identify the occurrence of abrupt anomalies. Distributed-plasticity non-linear fiber-based models in combination with experimental data from a full-scale reinforced concrete column test are used to point out current modeling techniques limitations. It was found that the numerical model was capable of reproducing the global and local response of the structure at a wide range of inelastic demands, including the occurrences of rebar ruptures. However, when abrupt sudden damage occurs, like rebar fracture, a high frequency pulse is detected in the accelerations recorded in the structure that the numerical model is incapable of reproducing. Since the occurrence of such pulse is fundamental on the detection of damage, it is proposed to add this effect to the simulated response before it is used for validation purposes.
Reliability growth is defined as the positive improvement in a reliability parameter over a period of time due to implementation of corrective actions to system design, operation or maintenance procedures, or the associated manufacturing process. In recent, the importance of reliability growth management has emerged in the military authority and industries. For effective application of reliability growth models, it is necessary to understand their characteristics and differences. This paper presents the concepts of reliability growth management and compares the features of reliability tracking and projection models centered on MIL-HDBK-189C for selecting the appropriate model for an one-shot system under development.
The Primary purpose of this study is to investigate factors and variables which have significant effects on user satisfaction with recreational facilities in Taejong-Dae recreational complex, thereby establishing indices of planning and development of urban parks and open space. To test the causal models of this research, the date were gathered by self-administered questionnaires from 967 households in Pusan City which were selected by the multi-stage probability sampling methood. The analysis of the multi-stage primarily consists of two phase : The first analysis dealt exploratory factor analysis which identified major factors involved in satisfaction with recreational activities and facilities in Taejong-Dae recreational complex and the second analysis tested the fit of the causal models of this research by employing LISREL methodology. There are three advantages of using LISREL over other multivariate analysis methods : First, measurement error is allowed and calculated in LISREL, otherwise there is a risk of seriously misleading estimates of coefficients ; Second, LISREL deals with latent variables or unmeasured variables ; Third, it enables to test causal relations among variables. The factors analysis identified that five factors are involved in satisfaction with recreational facilities. The five factors of satisfaction with recreational facilities are space for repose and relaxation, active recreation facilities such as pool and zoo, physical exercise facility, convenience and maintenance facility, and linear facility, and linear facility for walking. The second phase analysis tested the fit of the causal models for satisfaction with recreational facilities to the data and identified statistically significant causal linkage among overall satisfaction with Taejong-Dae recreational complex, other endogenous factors and exogenous variables. Overall fits of both causal models were very good. Among endogenous factors, facility for repose and relaxation. linear facility for walking, active recreation facility, facility for convenience and maintenance were identified as having significant effects on overall satisfaction. Exogenous variables which have significant effects on endogenous variables wer also identified. These significant relationships indicate important factors and variables that should be considered in planning and development of the recreational complex. On the basis of these significant causal relationships, implications for planning and the delovepment of Taejong-Dae recreational complex were suggested.
본 연구의 목적은 비선형 동적해석을 통한 국내 비보강 조적조의 내진성능을 평가하는데 있다. 보다 정밀한 내진성능 평가를 위해 조적벽체의 파괴모드를 고려한 비선형 이력모델을 이용하고자 하나, 선행연구의 비선형 이력모델은 정적반복가력해석에 대한 검증만이 수행되었다. 이에 본 연구에서는 진동대실험과 동적해석 결과를 비교하여 제안한 비보강 조적조 비선형 해석모델의 신뢰성을 검증한 다음, 국내 비보강 조적조 건축물의 비선형 동적해석을 수행하고 결과를 분석하여 내진성능을 평가하였다. 그 결과, 1층의 조적조 건축물의 경우 개구부율에 관계없이 비교적 지진피해가 작은 반면, 2층 이상의 국내 비보강 조적조 건축물의 대부분이 국내에 발생가능한 지진에 취약하였다.
철근콘크리트 구성요소에 대한 비탄성 거동 모델 개발은 철근콘크리트 구조물에 대한 성능기반 내진평가의 정밀도 향상에 있어 매우 중요한 요소로 본 연구에서는 지진과 같은 불규칙 반복 하중에 대한 철근콘크리트 구조물의 비선형 동적응답을 예측함에 있어 콘크리트 구성모델의 특성에 따른 민감도를 고찰하고자 하였다. 해석결과에 따르면 구속된 코어 콘크리트 모델과 일반 콘크리트의 구성모델은 동적응답에 큰 영향을 끼치지 않았으나 철근의 경우에 층간변위와 관련하여 구성모델에 따른 동적거동은 매우 민감하게 응답하는 것으로 나타났으며, 몇 개 층에서의 층간변위는 그 차이가 철근 구성모델 선택에 따라 2배 이상 차이 나는 것으로 나타났다. 따라서 Non-ductile과 Ductile 골조 공히 비선형 동적해석을 수행하는데 있어 정밀한 철근 구성모델의 선택은 매우 중요한 것으로 사료된다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.700-706
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2009
Bridges are vital components of any road network which demand crucial and timely decision-making for Maintenance, Repair and Rehabilitation (MR&R) activities. Bridge Management Systems (BMSs) as a decision support system (DSS), have been developed since the early 1990's to assist in the management of a large bridge network. Historical condition ratings obtained from biennial bridge inspections are major resources for predicting future bridge deteriorations via BMSs. Available historical condition ratings in most bridge agencies, however, are very limited, and thus posing a major barrier for obtaining reliable future structural performances. To alleviate this problem, the verified Backward Prediction Model (BPM) technique has been developed to help generate missing historical condition ratings. This is achieved through establishing the correlation between known condition ratings and such non-bridge factors as climate and environmental conditions, traffic volumes and population growth. Such correlations can then be used to obtain the bridge condition ratings of the missing years. With the help of these generated datasets, the currently available bridge deterioration model can be utilized to more reliably forecast future bridge conditions. In this paper, the prediction accuracy based on 4 and 9 BPM-generated historical condition ratings as input data are compared, using deterministic and stochastic bridge deterioration models. The comparison outcomes indicate that the prediction error decreases as more historical condition ratings obtained. This implies that the BPM can be utilised to generate unavailable historical data, which is crucial for bridge deterioration models to achieve more accurate prediction results. Nevertheless, there are considerable limitations in the existing bridge deterioration models. Thus, further research is essential to improve the prediction accuracy of bridge deterioration models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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