Recently, there has been enormous damage due to river floodings caused by localized heavy rains. The direct discharge triggered by those torrential rains inflicts severe property damage on the residents of nearby areas. To minimize the possibility of river floodings in case of heavy rains and to predict the possible damage, the management of existing rainfall and water level observatories should be checked and prediction methods based on the characteristics of water usage and floodgate of nearby rivers must be further analyzed. Therefore, this research analyzed the water level change predictions on different spots with a regression equation of rainfall and water levels, using the observation data of the water level observatory in Jeongseon-gun, Gangwon Province and the rainfall observatory which are located on the upper region of the Han river.
Coating of Hot-dip galvannealed steel consists of various Fe-Zn intermetallic compounds. Since the coating is hard and there for is very brittle, the surface of steel sheet is easy to be ruptured during second manufacturing processing. This is called as powdering. In addition, forming equipment might be polluted with debris by powdering. Therefore, various research have been carried out to prohibit powdering fur improving the quality of GA steel. This paper carried out finite element analysis combined with damage model which simulate the failure of local layer of hot-dip galvannealed steel surface during v-bending test. Since the mechanical property of intermetallic compound was unknown exactly, we used the properties calculated from measurements. The specimen was divided into substrate, coating layer and interface layer. Local failure at coating layer or interface layer was simulated when elemental strain reached a prescribed strain.
This study was performed to verify that the impact vibration test on the damaged concrete pier can be adopted for assessment of the bridge substructure integrity. Using the experimental modal analysis, the dynamic property changes of the concrete pier are investigated according to the damage levels which are modeled by the loss of cross section area of the pier body. As a result of the impact vibration test, it is found that the natural frequency of the bridge substructure is reduced due to the damage on the pier such as loss of cross section area, and the natural frequency can be used for assessment of the integrity index.
The electrical effects of dry-etch on n-type GaN by an inductively coupled $Cl_2/CH_4/H_2/Ar$ plasma were investigated as a function of ion energy, by means of ohmic and Schottky metallization method. The specific contact resistivity(${\rho}_c$) of ohmic contact was decreased, while the leakage current in Schottky diode was increased with increasing ion energy due to the preferential sputtering of nitrogen. At a higher rf power, an additional effect of damage was found on the etched sample, which was sensitive to the dopant concentration in terms of the ${\rho}_c$ of ohmic contact. This was attributed to the effects such as the formation of deep acceptor as well as the electron-enriched surface layer within the depletion layer. Furthermore, thermal annealing process enhanced the ohmic and Schottky property of heavily damaged surface.
Chromium material is commonly used for fusion plasma facing applications because of the low neutron activation property. The Monte Carlo method is one of the useful ways to investigate the ion-target interactions. In this study, Chromium target irradiated by protons was investigated using Monte Carlo based simulation tools. In this context, the calculations of radiation damage on Chromium material irradiated with protons at 17.9 and 22.3 MeV energies were carried out using GEANT4 and SRIM codes. Besides, the cross sections for proton interaction with Chromium target were calculated by the TALYS 1.9 code using CTM + FGM, BSFGM, and GSFM level densities. As a result, GEANT4, SRIM and TALYS 1.9 codes provide a suitable tool for the predictions of radiation damage and cross cross section with proton irradiation.
Moradipour, Parviz;Chan, Tommy H.T.;Gallag, Chaminda
Structural Engineering and Mechanics
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제54권1호
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pp.105-119
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2015
Structural damage detection using modal strain energy (MSE) is one of the most efficient and reliable structural health monitoring techniques. However, some of the existing MSE methods have been validated for special types of structures such as beams or steel truss bridges which demands improving the available methods. The purpose of this study is to improve an efficient modal strain energy method to detect and quantify the damage in complex structures at early stage of formation. In this paper, a modal strain energy method was mathematically developed and then numerically applied to a fixed-end beam and a three-story frame including single and multiple damage scenarios in absence and presence of up to five per cent noise. For each damage scenario, all mode shapes and natural frequencies of intact structures and the first five mode shapes of assumed damaged structures were obtained using STRAND7. The derived mode shapes of each intact and damaged structure at any damage scenario were then separately used in the improved formulation using MATLAB to detect the location and quantify the severity of damage as compared to those obtained from previous method. It was found that the improved method is more accurate, efficient and convergent than its predecessors. The outcomes of this study can be safely and inexpensively used for structural health monitoring to minimize the loss of lives and property by identifying the unforeseen structural damages.
본 연구에서는 풍력발전기 타워의 효과적인 상태 모니터링을 위하여 타워의 고유진동수 및 모드형상을 이용한 손상추정기법을 제안하였다. 풍력발전기에 대한 동력학 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 타워의 거동을 시뮬레이션하고 결과를 이용하여 타워의 모드특성을 추정하였다. 다양한 손상에 의한 타워의 고유진동수와 모드형상의 변화를 모드특성 추정 프로그램을 이용하여 해석적으로 구하여 훈련패턴을 생성하고 이를 이용하여 신경망을 훈련시켰다. 복수 손상 경우를 포함한 10가지 손상경우에 대한 모드특성을 훈련된 신경망에 입력하여 손상을 추정하였으며, 모든 손상 경우에 대하여 비교적 정확하게 손상위치와 손상정도를 판정할 수 있었다. 단, 미소 손상의 경우 손상정도가 약간 과소평가되는 경향을 보였으나 손상위치는 합리적으로 추정됨을 알 수 있었다. 향후, 미소 손상 추정결과의 정확성을 개선하고, 실험을 통하여 제안된 기법을 검증할 계획이다.
The safety problems of giant hydraulic structures such as dams caused by terrorist attacks, earthquakes, and wars often have an important impact on a country's economy and people's livelihood. For the national defense department, timely and effective assessment of damage to or impending damage to dams and other structures is an important issue related to the safety of people's lives and property. In the field of damage assessment and vulnerability analysis, it is usually necessary to give the damage assessment results within a few minutes to determine the physical damage (crack length, crater size, etc.) and functional damage (decreased power generation capacity, dam stability descent, etc.), so that other defense and security departments can take corresponding measures to control potential other hazards. Although traditional numerical calculation methods can accurately calculate the crack length and crater size under certain combat conditions, it usually takes a long time and is not suitable for rapid damage assessment. In order to solve similar problems, this article combines simulation calculation methods with machine learning technology interdisciplinary. First, the common concrete gravity dam shape was selected as the simulation calculation object, and XFEM (Extended Finite Element Method) was used to simulate and calculate 19 cracks with different initial positions. Then, an LSTM (Long-Short Term Memory) machine learning model was established. 15 crack paths were selected as the training set and others were set for test. At last, the LSTM model was trained by the training set, and the prediction results on the crack path were compared with the test set. The results show that this method can be used to predict the crack propagation path rapidly and accurately. In general, this article explores the application of machine learning related technologies in the field of mechanics. It has broad application prospects in the fields of damage assessment and vulnerability analysis.
산사태는 전 세계적으로 매년 큰 재산 피해를 야기하는 자연 재해로 알려져 있다. 국내에서도 기후 변화의 영향으로 산사태 피해가 증가하는 경향을 보이고 있으며, 이로 인한 피해를 줄이기 위해서는 산사태를 증가시키는 인자들을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 충청북도 충주시에서 발생한 산사태 피해에 영향을 미치는 변수들의 중요도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 모델을 활용하여 14개의 인자들 사이의 중요도를 분석하였다. 연구 결과, 모델의 성능은 AUC가 0.87로 높은 정확도를 보이며, 변수 중요도는 경사 방향, 경사, 계곡까지의 직선 거리, 고도 순으로 정해졌으며, 이는 경사방향과 경사 등의 지형인자가 암종과 유효토심과 같은 지질과 토양인자보다 산사태 피해에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다. 이 연구 결과는 산사태 피해 예측지도의 제작 및 산사태 피해 감소에 초점을 맞춘 연구에 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
교통시설물의 위험요소는 안전피해의 규모 및 종류 등 복잡한 제반요소에 영향을 받기 때문에 안전개념에 기초한 분석이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 교통안전시설에 대한 정성적 및 정량적 위험도분석 방법을 제시하고 이를 가치평가에 도입할 수 있는 절차를 제안하였다. 또한 정량적 분석을 위해 교통사고 데이터 및 이를 분석한 EPDO(Equivalent Property Damage Only)를 이용하여 사고빈도와 피해정도 및 사고요인별로 Event Tree를 작성하여 제시하였으며 이를 이용하여 중앙분리대 비교 1안(140cm) 및 비교 2안(127cm)에 대한 위험지수를 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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