Cable systems are a construction of elements carrying only tension and no compression or bending in membrane structure. Tensile membrane structures are most often used as roofs as they can economically and attractively span large distances. But cable systems have weaknesses to vibration by earthquake, wind and vehicle loads. Damage detection of cable systems by using existing safety diagnosis is difficult to detect the characteristic change of overall structural action. If cable snaps are occurred to cable release and tear in tension structures, these are set up a vibration. So, we used piezo-electric materials, and The principle of operation of a piezoelectric sensor is that a physical dimension, transformed into a force, acts on two opposing faces of the sensing element. In this study, the development on test method of cable system is proposed and tested by tensile strength using piezo-electric materials.
Panzera, Ivan;Morelli, Francesco;Salvatore, Walter
Earthquakes and Structures
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제18권1호
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pp.129-145
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2020
Seismic resilience is a key feature for buildings that play a strategic role within the community. In this framework, not only the structural and non-structural elements damage but also the protracted structural dysfunction can contribute significantly to overall seismic damage and post-seismic crisis situations. Reduction of the residual and peak displacements and energy dissipation by replaceable elements are some effective aspects to pursue in order to enhance the resilience. Control systems able to adapt their response based on the nature of events, such as active or semi-active, can achieve the best results, but also require higher costs and their complexity jeopardizes their reliability; on the other hand, a passive control system is not able to adapt but its functioning is more reliable and characterized by lower costs. In this study it is proposed a strategy for the optimization of the dissipative capacity of a seismic resistant system obtained placing in parallel two different groups dissipative Re-Centering Devices, specifically designed to enhance the energy dissipation, one for the low and the other for the high intensity earthquakes. In this way the efficiency of the system in dissipating the seismic energy is kept less sensitive to the seismic intensity compared to the case of only one group of dissipative devices.
This study focuses on the concept of multi-scale wireless sensor networks for damage detection in civil infrastructure systems by first over viewing the general network philosophy and attributes in the areas of data acquisition, data reduction, assessment and decision making. The data acquisition aspect includes a scalable wireless sensor network acquiring acceleration and strain data, triggered using a Restricted Input Network Activation scheme (RINAS) that extends network lifetime and reduces the size of the requisite undamaged reference pool. Major emphasis is given in this study to data reduction and assessment aspects that enable a decentralized approach operating within the hardware and power constraints of wireless sensor networks to avoid issues associated with packet loss, synchronization and latency. After over viewing various models for data reduction, the concept of a data-driven Bivariate Regressive Adaptive INdex (BRAIN) for damage detection is presented. Subsequent examples using experimental and simulated data verify two major hypotheses related to the BRAIN concept: (i) data-driven damage metrics are more robust and reliable than their counterparts and (ii) the use of heterogeneous sensing enhances overall detection capability of such data-driven damage metrics.
Nondestructive evaluation (NDE) is an important task of civil engineering structure monitoring and inspection, but minor damage such as small cracks in local structure is difficult to observe. If cracks continued expansion may cause partial or even overall damage to the structure. Therefore, monitoring and detecting the structure in the early stage of crack propagation is important. The crack detection technology based on machine vision has been widely studied, but there are still some problems such as bad recognition effect for small cracks. In this paper, we proposed a deep learning method based on sweep signals to evaluate concrete surface crack with a width less than 1 mm. Two convolutional neural networks (CNNs) are used to analyze the one-dimensional (1D) frequency sweep signal and the two-dimensional (2D) time-frequency image, respectively, and the probability value of average damage (ADPV) is proposed to evaluate the minor damage of structural. Finally, we use the standard deviation of energy ratio change (ERVSD) and infrared thermography (IRT) to compare with ADPV to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. The experiment results show that the method proposed in this paper can effectively predict whether the concrete surface is damaged and the severity of damage.
A seismic damaged bridge may be hit again by a strong aftershock or another earthquake in a short interval before the repair work has been done. However, discussions about the impact of the unrepaired damages on the residual earthquake resistance of a steel bridge are very scarce at present. In this paper, nonlinear time-history analysis of a steel arch bridge was performed using multi-scale hybrid model. Two strong historical records of main shock-aftershock sequences were taken as the input ground motions during the dynamic analysis. The strain response, local deformation and the accumulation of plasticity of the bridge with and without unrepaired seismic damage were compared. Moreover, the effect of earthquake sequence on crack initiation caused by low-cycle fatigue of the steel bridge was investigated. The results show that seismic damage has little impact on the overall structural displacement response during the aftershock. The residual local deformation, strain response and the cumulative equivalent plastic strain are affected to some extent by the unrepaired damage. Low-cycle fatigue of the steel arch bridge is not induced by the earthquake sequences. Damage indexes of low-cycle fatigue predicted based on different theories are not exactly the same.
In this paper, overall planning and design procedure for the marine transportation are examined. For this purpose, marine transportation analysis for the North Nemba deck structure has been carried out. The results of analysis with the rigid barge transportation are compared to those with the barge considering its flexibility. The environmental conditions, especially waves, are shown to be the most important factor which affected on the structural strength, deformation and fatigue damage.
Girgin, Sadik Can;Misir, Ibrahim Serkan;Kahraman, Serap
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제11권2호
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pp.229-245
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2017
Post-earthquake observations revealed that seismic performance of beam-column connections in precast concrete structures affect the overall response extensively. Seismic design of precast reinforced concrete structures requires improved beam-column connections to transfer reversed load effects between structural elements. In Turkey, hybrid beam-column connections with welded components have been applied extensively in precast concrete industry for decades. Beam bottom longitudinal rebars are welded to beam end plates while top longitudinal rebars are placed to designated gaps in joint panels before casting of topping concrete in this type of connections. The paper presents the major findings of an experimental test programme including one monolithic and five precast hybrid half scale specimens representing interior beam-column connections of a moment frame of high ductility level. The required welding area between beam bottom longitudinal rebars and beam-end plates were calculated based on welding coefficients considered as a test parameter. It is observed that the maximum strain developed in the beam bottom flexural reinforcement plays an important role in the overall behavior of the connections. Two additional specimens which include unbonded lengths on the longitudinal rebars to reduce that strain demands were also tested. Strength, stiffness and energy dissipation characteristics of test specimens were investigated with respect to test variables. Seismic performances of test specimens were evaluated by obtaining damage indices.
Abhishek Subedi;Wen Tang;Tarutal Ghosh Mondal;Rih-Teng Wu;Mohammad R. Jahanshahi
Smart Structures and Systems
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제31권4호
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pp.335-349
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2023
Bridges constantly undergo deterioration and damage, the most common ones being concrete damage and exposed rebar. Periodic inspection of bridges to identify damages can aid in their quick remediation. Likewise, identifying components can provide context for damage assessment and help gauge a bridge's state of interaction with its surroundings. Current inspection techniques rely on manual site visits, which can be time-consuming and costly. More recently, robotic inspection assisted by autonomous data analytics based on Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) has been viewed as a suitable alternative to manual inspection because of its efficiency and accuracy. To aid research in this avenue, this study performs a comparative assessment of different architectures, loss functions, and ensembling strategies for the autonomous segmentation of bridge components and damages. The experiments lead to several interesting discoveries. Nested Reg-UNet architecture is found to outperform five other state-of-the-art architectures in both damage and component segmentation tasks. The architecture is built by combining a Nested UNet style dense configuration with a pretrained RegNet encoder. In terms of the mean Intersection over Union (mIoU) metric, the Nested Reg-UNet architecture provides an improvement of 2.86% on the damage segmentation task and 1.66% on the component segmentation task compared to the state-of-the-art UNet architecture. Furthermore, it is demonstrated that incorporating the Lovasz-Softmax loss function to counter class imbalance can boost performance by 3.44% in the component segmentation task over the most employed alternative, weighted Cross Entropy (wCE). Finally, weighted softmax ensembling is found to be quite effective when used synchronously with the Nested Reg-UNet architecture by providing mIoU improvement of 0.74% in the component segmentation task and 1.14% in the damage segmentation task over a single-architecture baseline. Overall, the best mIoU of 92.50% for the component segmentation task and 84.19% for the damage segmentation task validate the feasibility of these techniques for autonomous bridge component and damage segmentation using RGB images.
There are great needs of simple but reliable mechanical nonlinear behavior analysis and performance evaluation method for frames constructed by steel and concrete composite beams or columns when the structures subjected extreme loads, such as earthquake loads. This paper describes an approach of simplified macro-modelling for composite frames consisting of steel-concrete composite beams and CFST columns, and presents the performance evaluation procedure based on the pushover nonlinear analysis results. A four-story two-bay composite frame underground is selected as a study case. The establishment of the macro-model of the composite frame is guided by the characterization of nonlinear behaviors of composite structural members. Pushover analysis is conducted to obtain the lateral force versus top displacement curve of the overall structure. The identification method of damage degree of composite frames has been proposed. The damage evolution and development of this composite frame in case study has been analyzed. The failure mode of this composite frame is estimated as that the bottom CFST columns damage substantially resulting in the failure of the bottom story. Finally, the seismic performance of the composite frame with high strength steel is analyzed and compared with the frame with ordinary strength steel, and the result shows that the employment of high strength steel in the steel tube of CFST columns and steel beam of composite beams benefits the lateral resistance and elasticity resuming performance of composite frames.
While establishing adequate load paths in the light-frame wood structures is critical to maintain the overall structural integrity and avoid significant damage under extreme wind events, the understanding of the load paths is limited by the high redundant nature of this building type. The objective of the current study is to evaluate the system effects and investigate the load paths in the wood structures especially the older buildings for a better performance assessment of the existing building stock under high winds, which will provide guidance for building constructions in the future. This is done by developing building models with configurations that are suspicious to induce failure per post damage reconnaissance. The effect of each configuration to the structural integrity is evaluated by the first failure wind speed, amajor indicator beyond the linear to the nonlinear range. A 3D finite-element (FE) building model is adopted as a control case that is modeled using a validated methodology in a highly-detailed fashion where the nonlinearity of connections is explicitly simulated. This model is then altered systematically to analyze the effects of configuration variations in the model such as the gable end sheathing continuity and the gable end truss stiffness, etc. The resolution of the wind loads from scaled wind tunnel tests is also discussed by comparing the effects to wind loads derived from large-scale wind tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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