Ground vibration is one of the most undesirable effects induced by blast operation in mountain tunnels, which could cause negative impacts on the residents living nearby and adjacent structures. The ground vibration effects can be well represented by peak particle velocity (PPV) and corner frequency ($f_c$) on the ground. In this research, the PPV and the corner frequency of the mountain surface above the large-span tunnel of the new Badaling tunnel are observed by using the microseismic monitoring technique. A total of 53 sets of monitoring results caused by the blast inside tunnel are recorded. It is found that the measured values of PPV are lower than the allowable value. The measured values of corner frequency are greater than the natural frequencies of the Great Wall, which will not produce resonant vibration of the Great Wall. The vibration effects of associated parameters on the PPV and corner frequency which include blast charge, rock mass condition, and distance from the blast point to mountain surface, are studied by regression analysis. Empirical formulas are proposed to predict the PPV and the corner frequency of the Great Wall and surface structures due to blast, which can be used to determine the suitable blast charge inside the tunnel.
Based on monitoring data collected from the Nanjing Dashengguan Bridge over the last five years, this paper systematically investigates the effects of temperature field and train loadings on the structural responses of this long-span high-speed railway bridge, and establishes the early warning thresholds for various structural responses. Then, some lessons drawn from the structural health monitoring system of this bridge are summarized. The main context includes: (1) Polynomial regression models are established for monitoring temperature effects on modal frequencies of the main girder and hangers, longitudinal displacements of the bearings, and static strains of the truss members; (2) The correlation between structural vibration accelerations and train speeds is investigated, focusing on the resonance characteristics of the bridge at the specific train speeds; (3) With regard to various static and dynamic responses of the bridge, early warning thresholds are established by using mean control chart analysis and probabilistic analysis; (4) Two lessons are drawn from the experiences in the bridge operation, which involves the lacks of the health monitoring for telescopic devices on the beam-end and bolt fractures in key members of the main truss.
For large-scale 5MW offshore wind turbines, the discrete equation of fluid domain and the motion equation of structural domain with geometric nonlinearity were built, the three-dimensional modeling of the blade considering fluid-structure interaction (FSI) was achieved by using Unigraphics (UG) and Geometry modules, and the numerical simulation and the analysis of the vibration characteristics for wind turbine structure under rotating effect were carried out based on ANSYS software. The results indicate that the rotating effect has an apparent effect on displacement and Von Mises stress, and the response and the distribution of displacement and Von Mises stress for the blade in direction of wingspan increase nonlinearly with the equal increase of rotational speeds. Compared with the single blade model, the blade vibration period of the whole machine model is much longer. The structural coupling effect reduces the response peak value of the blade displacement and Von Mises stress, and the increase of rotational speed enhances this coupling effect. The maximum displacement difference between two models decreases first and then increases along wingspan direction, the trend is more visible with the equal increase of rotational speed, and the boundary point with zero displacement difference moves towards the blade root. Furthermore, the Von Mises stress difference increases gradually with the increase of rotational speed and decreases nonlinearly from the blade middle to both sides. The results can provide technical reference for the safe operation and optimal design of offshore wind turbines.
하나의 프레스로 여러 종류의 부품을 소량으로 생산하는 중 소형 공장에서는 부품 생산 과정에 발생하는 소리가 다양하게 나타난다. 이에 우리는 제품의 생산 순간의 소리를 인식하여 제품의 양 불량을 판별하는 시스템을 계층형 시간적 메모리(HTM Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발하였다. HTM 이론은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시킨 이론이다. 이는 실세계에 대한 시공간적인 패턴을 계층적으로 기억하는 것으로 기존의 인식 기술보다 여러 경우에 인식률이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 우리는 이 HTM 기술을 소리 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량 판별 시스템을 개발하였다. 개발 결과를 검증하기 위해 실제 공장에서 부품 생산 순간의 다양한 소리들을 녹음하고, 소리 HTM 네트워크를 구성한 후, 학습과 훈련을 반복하여 해당 부품의 불량여부를 판정하도록 하였다. 그 결과 잡음이 많은 생산 현장에서도 판정의 정확도가 높은 것으로 확인하였다.
A Bridge Navigational Watch Alarm System (hereafter 'BNWAS') is to monitor and detect if an officer of watch(hereafter 'OOW') keeps a sharp lookout on the bridge. The careless lookout of an OOW could lead to marine accidents. For this reason on June 5th, 2009, IMO decided that a ship is equipped with a BNWAS. However, an existing BNWAS gives the OOW a lot of inconvenience and stress in its operation. It requires that the OOW should press reset buttons to confirm their alert watch on the bridge at every three to twelve minute. Many OOWs have complained that at some circumstances they cannot focus on their bridge activities including watch-keeping due to a lots of resetting inputs of BNWAS. Accordingly, IMO has allowed the use of a motion sensor as a resetting device. The motion sensor detects the movements of human body on the bridge and subsequently sends reset signals directly to BNWAS automatically. As a result, OOWs can work uninterrupted. However, some of classification societies and flag authorities have a slightly different stance on the use of motion sensor as a resetting method for BNWAS. The reason is that the motion sensor may trigger false reset signals caused by the motion of objects on the bridge, especially a slight movement such as toss and turn of human body which can extend the period of careless watch. As a basic study to minimize the false reset signals, this paper proposes a simple configuration of BNWAS, which consists of only three motion sensors associated with 'AND' and 'OR' logic gates. Additionally, several considerations are also proposed for the implementation of motion sensors. This study found that the proposed configuration which consists of three motion sensors is better than an existing one by reducing false reset signals caused by a slight movement of human body in one's sleep. The proposed configuration in this paper filters false reset signals and is simple to be implemented on existing vessels. In addition, it can be easily installed just by a basic electrical knowledge.
In this paper, the WEKA platform was used to mine and analyze measured data of floor failure depth and a prediction system of floor failure depth was developed with Java. Based on the standardization and discretization of 35-set measured data of floor failure depth in China, the grey correlation degree analysis on five factors affecting the floor failure depth was carried out. The correlation order from big to small is: mining depth, working face length, floor failure resistance, mining thickness, dip angle of coal seams. Naive Bayes model, neural network model and decision tree model were used for learning and training, and the accuracy of the confusion matrix, detailed accuracy and node error rate were analyzed. Finally, artificial neural network was concluded to be the optimal model. Based on Java language, a prediction system of floor failure depth was developed. With the easy operation in the system, the prediction from measured data and error analyses were performed for nine sets of data. The results show that the WEKA prediction formula has the smallest relative error and the best prediction effect. Besides, the applicability of WEKA prediction formula was analyzed. The results show that WEKA prediction has a better applicability under the coal seam mining depth of 110 m~550 m, dip angle of coal seams of 0°~15° and working face length of 30 m~135 m.
Castano, Fernando;Haber, Rodolfo E.;Mohammed, Wael M.;Nejman, Miroslaw;Villalonga, Alberto;Lastra, Jose L. Martinez
Smart Structures and Systems
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제26권4호
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pp.495-506
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2020
Monitoring of complex processes faces several challenges mainly due to the lack of relevant sensory information or insufficient elaborated decision-making strategies. These challenges motivate researchers to adopt complex data processing and analysis in order to improve the process representation. This paper presents the development and implementation of quality monitoring framework based on a model-driven approach using embedded artificial intelligence strategies. In this work, the strategies are applied to the supervision of a microfabrication process aiming at showing the great performance of the framework in a very complex system in the manufacturing sector. The procedure involves two methods for modelling a representative quality variable, such as surface roughness. Firstly, the hybrid incremental modelling strategy is applied. Secondly, a generalized fuzzy clustering c-means method is developed. Finally, a comparative study of the behavior of the two models for predicting a quality indicator, represented by surface roughness of manufactured components, is presented for specific manufacturing process. The manufactured part used in this study is a critical structural aerospace component. In addition, the validation and testing are performed at laboratory and industrial levels, demonstrating proper real-time operation for non-linear processes with relatively fast dynamics. The results of this study are very promising in terms of computational efficiency and transfer of knowledge to manufacturing industry.
In recent years, the stability, safety and comfort of trains has received increased attention. The mechanical characteristics and differential settlement of the foundation are the main problems studied in high-speed railway research. The mechanical characteristics and differential settlement of the foundation are greatly affected by the ground treatment. Additionally, the effects of train load and earthquakes have a great impact. The dynamic action of the train will increase the vibration acceleration of the foundation and increase the cumulative deformation, and the earthquake action will affect the stability of the substructure. Earthquakes have an important practical significance for the dynamic analysis of the railway operation stage; therefore, considering the impact of earthquakes on the railway substructure stability has engineering significance. In this paper, finite element model of the CFG (Cement Fly-ash Gravel) pile + cement-soil compacted pile about composite foundation is established, and manual numerical incentive method is selected as the simulation principle. The mechanical characteristics and differential settlement of CFG pile + cement-soil compacted pile about composite foundation under train load are studied. The results show: under the train load, the neutral point of the side friction about CFG pile is located at nearly 7/8 of the pile length; the vertical dynamic stress-time history curves of the cement-soil compacted pile, CFG pile and soil between piles are all regular serrated shape, the vertical dynamic stress of CFG pile changes greatly, but the vertical dynamic stress of cement-soil compacted pile and soil between piles does not change much; the vertical displacement of CFG pile, cement-soil compacted pile and soil between piles change very little.
Amoroso, Francesco;Pecora, Rosario;Ciminello, Monica;Concilio, Antonio
Smart Structures and Systems
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제16권3호
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pp.383-399
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2015
Today, as railways increase their capacity and speeds, it is more important than ever to be completely aware of the state of vehicles fleet's condition to ensure the highest quality and safety standards, as well as being able to maintain the costs as low as possible. Operation of a modern, dynamic and efficient railway demands a real time, accurate and reliable evaluation of the infrastructure assets, including signal networks and diagnostic systems able to acquire functional parameters. In the conventional system, measurement data are reliably collected using coaxial wires for communication between sensors and the repository. As sensors grow in size, the cost of the monitoring system can grow. Recently, auto-powered wireless sensor has been considered as an alternative tool for economical and accurate realization of structural health monitoring system, being provided by the following essential features: on-board micro-processor, sensing capability, wireless communication, auto-powered battery, and low cost. In this work, an original harvester device is designed to supply wireless sensor system battery using train bogie energy. Piezoelectric materials have in here considered due to their established ability to directly convert applied strain energy into usable electric energy and their relatively simple modelling into an integrated system. The mechanical and electrical properties of the system are studied according to the project specifications. The numerical formulation is implemented with in-house code using commercial software tool and then experimentally validated through a proof of concept setup using an excitation signal by a real application scenario.
The vibrations caused by metro operation propagate through surrounding soil, further induce secondary vibrations of the nearby underground structures and adjacent buildings. In order to investigate the effects of vibrations caused by metro on use performance of buildings, vibration experiment of Chengdu museum was carried out firstly. Then, the coupling tunnel-soil-structure finite element model was established with software ANSYS detailedly, providing a useful tool for investigating the vibration performances of structures. Furthermore, the dynamic responses and vibration predictions of museum building were obtained respectively by the whole process time-domain analysis and frequency-domain analysis, which were compared with the vibration reference values of museum. Quantitative analyses of the museum building performance were carried out, and the possible tendency and changing laws of vibration level with floors were proposed. Finally, the related vibration isolation measures were compared and discussed. The tests and analysis results show that: The vertical vibration responses almost increased with the increasing of building floors, while weak floors existed for the curve of horizontal vibration; The vertical vibrations were larger than the horizontal vibrations, indicating the vibration performances of building caused by metro were characterized with vertical vibrations; The frequencies of the museum corresponding to the peak vibration levels were around 6~17Hz; The damping effect of structure with 33m-span cantilever on vertical vibration was obvious, however, the damping effect of structure with foundation vibration isolators was not obvious.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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