Crushers are equipment that crush natural stones, to produce aggregates used at construction sites. As the crusher proceeds, the inner liner becomes worn, causing the size of the aggregate produced to gradually increase. The vision sensor-based aggregate analysis system analyzes the size and distribution of aggregates in production, in real time through image analysis. This study developed an algorithm that can segmentate aggregates in images in real time. using image preprocessing technology combining various filters and morphology techniques, and aggregate region characteristics such as convex hull and concave hull. We applied the developed algorithm to fine aggregate, intermediate aggregate, and thick aggregate images to verify their performance.
The presence of water inside concrete structures is an essential condition for the deterioration of the structures. The free water in the concrete pores and micro-cracks is the culprit for the durability related problems, such as alkali-aggregate reaction, carbonation, freeze-thaw damage, and corrosion of steel reinforcement. To ensure the integrity and safe operation of the concrete structures, it is very important to monitor water seepage inside the concrete. This paper presents the experimental investigation of water seepage monitoring in a concrete slab using piezoelectric-based smart aggregates. In the experimental setup, an $800mm{\times}800mm{\times}100mm$ concrete slab was fabricated with 15 SAs distributed inside the slab. The water seepage process was monitored through interrogating the SA pairs. In each SA pair, one SA was used as actuator to emit harmonic sine wave, and the other was used as sensor to receive the transmitted stress wave. The amplitudes of the received signals were able to indicate the water seepage process inside the concrete slab.
Structural health monitoring is important for the safety of lives and asset management. In this study, numerical models were developed for the piezoresistive behavior of smart concrete based on finite element (FE) method. Finite element models were calibrated with experimental data collected from compression test. The compression test was performed on smart concrete cube specimens with 75 mm dimensions. Smart concrete was made of cement CEM II 42.5 R, silica fume, fine and coarse crushed limestone aggregates, brass fibers and plasticizer. During the compression test, electrical resistance change and compressive strain measurements were conducted simultaneously. Smart concrete had a strong linear relationship between strain and electrical resistance change due to its piezoresistive function. The piezoresistivity of the smart concrete was modeled by FE method. Twenty-noded solid brick elements were used to model the smart concrete specimens in the finite element platform of Ansys. The numerical results were determined for strain induced resistivity change. The electrical resistivity of simulated smart concrete decreased with applied strain, as found in experimental investigation. The numerical findings are in good agreement with the experimental results.
Construction development and greenhouse gas emissions have globally required a strategic management to take some steps to stain and maintain the environment. Nowadays, recycled aggregates, in particular ceramic waste, have been widely used in concrete structures due to the economic and environmentally friendly solution, requiring the knowledge of recycled concrete. Also, one of the materials used as a substitute for concrete cement is wollastonite mineral to decrease carbon dioxide (CO2) from the cement production process by reducing the concrete consumption in concrete. The purpose of this study is to investigate the effect of wollastonite on the mechanical properties and durability of conventional composite concrete, containing recycled aggregates such as compressive strength, tensile strength (Brazilian test), and durability to acidic environment. On the other hand, in order to determine the strength and durability of the concrete, 5 mixing designs including different wollastonite values and recovered aggregates including constant values have been compared to the water - cement ratio (w/c) constant in all designs. The experimental results have shown that design 5 (containing 40% wollastonite) shows only 6.1% decrease in compressive strength and 4.9% decrease in tensile strength compared to the control plane. Consequently, the use of wollastonite powder to the manufacturing of conventional structural concrete containing recycled ceramic aggregates, in addition to improving some of the properties of concrete are environmentally friendly solutions, providing natural recycling of materials.
In this paper, we propose a strategy to distribute the energy consumption over the network. The proposed strategy is based on geographic routing. We use a smart base station that maintains the residual energy and location information of sensor nodes and selects a head node and an anchor node using this information. A head node gathers and aggregates data from the sensor nodes in a target region that interests the user. An anchor node then transmits the data that was forwarded from the head node back to the smart base station. The smart base station extends network lifetime by selecting an optimal head node and an optimal anchor node. We simulate the proposed protocol and compare it with the LEACH protocol in terms of energy consumption, the number of dead nodes, and a distribution map of dead node locations.
기존 대부분의 3D 콘크리트 프린팅 연구는 모르타르를 재료로 활용하고 있다. 다만, 굵은 골재를 포함한 콘크리트에 비해 모르타르를 사용할 경우에는 높은 바인더 함량과 잔골재량으로 인하여 경제성이 저하될 수 밖에 없다. 따라서, 3D 프린팅 기술의 건설산업 적용 확대를 위해서는 굵은 골재를 사용한 콘크리트 3D 프린팅에 대한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 굵은 골재가 포함된 3D 프린팅 용 콘크리트의 배합설계 프로세스를 제안하고자 하였다. 다양한 문헌연구 및 배합실험을 참고하여 3D 프린팅에 적합한 배합을 도출하였으며, 출력실험을 통하여 압출성을 검증하였다. 콘크리트 배합의 증점제(Viscosity modifying agent, VMA) 함량을 출력실험의 변수로 설정하였으며, 출력된 필라멘트의 치수 적합성, 골재분포도, 표면 품질을 평가하여 압출성능을 검증하였다. 실험결과, VMA의 함량이 높은 배합이 더 우수한 치수 적합성과 표면 품질을 보였으며, VMA 함량이 다름에도 불구하고 모든 배합에서 골재분포가 균등하게 나타났다. 실험결과를 바탕으로 굵은 골재가 포함된 콘크리트의 압출성을 향상 시킬 수 있는 배합설계 프로세스를 도출하였다.
The load-carrying capacity and structural behavior of concrete-filled steel tube (CFST) structures is highly influenced by the grouting compactness in the steel tube. Due to the invisibility of the grout in the steel tube, monitoring of the grouting progress in such a structure is still a challenge. This paper develops an active sensing approach with combined piezoceramic-based smart aggregates (SA) and piezoceramic patches to monitor the grouting compactness of CFST bridge structure. A small-scale steel specimen was designed and fabricated to simulate CFST bridge structure in this research. Before casting, four SAs and two piezoceramic patches were installed in the pre-determined locations of the specimen. In the active sensing approach, selected SAs were utilized as actuators to generate designed stress waves, which were detected by other SAs or piezoceramic patch sensors. Since concrete functions as a wave conduit, the stress wave response can be only detected when the wave path between the actuator and the sensor is filled with concrete. For the sake of monitoring the grouting progress, the steel tube specimen was grouted in four stages, and each stage held three days for cement drying. Experimental results show that the received sensor signals in time domain clearly indicate the change of the signal amplitude before and after the wave path is filled with concrete. Further, a wavelet packet-based energy index matrix (WPEIM) was developed to compute signal energy of the received signals. The computed signal energies of the sensors shown in the WPEIM demonstrate the feasibility of the proposed method in the monitoring of the grouting progress.
본 연구에서는 제강 슬래그 (fine steel slag aggregates, FSSAs) 혼입량에 따른 스마트 보수재료 (smart repair materials, SRMs)의 전기역학적 거동을 조사하였다. SRMs는 보수 품질을 스스로 진단하고 보수 부위의 손상을 자체적으로 감지할 수 있다. FSSAs는 SRMs에 모래 중량 대비 0% (FSSA00), 25% (FSSA25), 그리고 50% (FSSA50) 치환되어 혼입되었다. SRMs의 전기저항률은 일반적으로 압축 응력이 증가함에 따라 감소하였다: 재령 7시간 기준 FSSA25의 전기저항률은 압축 응력이 0에서 22.57 MPa로 증가함에 따라 78.16에서 63.68 kΩ-cm으로 감소하였다. FSSAs의 모래 중량 대비 치환율이 0%에서 25%로 증가함에 따라 재령 7시간 기준 응력 민감도 (stress sensitivity coefficient, SSC)는 매트릭스 내 부분적인 전도성 경로 수의 증가로 인해 0.471에서 0.828 %/MPa로 증가하였다. 하지만, 치환율이 50%까지 증가함에 따라 부분적인 전도성 경로들의 일부가 연속적인 전도성 경로로 변화하여 SSC는 0.828에서 0.649 %/MPa로 감소하였다. SRMs는 보수 부위의 전기저항률만을 측정하는 것으로 보수 품질을 진단하고 보수 부위의 추가 손상을 스스로 감지할 수 있을 뿐만 아니라 구조물의 역학적 성능을 빠르게 회복시킬 수 있을 것으로 기대한다.
Nosrati, A.;Zandi, Y.;Shariati, M.;Khademi, K.;Aliabad, M. Darvishnezhad;Marto, A.;Mu'azu, M.A.;Ghanbari, E.;Mahdizadeh, M.B.;Shariati, A.;Khorami, M.
Smart Structures and Systems
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제22권4호
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pp.425-432
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2018
Predicting the compressive strength of concrete has been considered as the initial phase across the cement production processing. The current study has focused on the integration of the concrete compressive strength in 28 days with the mix of the major oxides and fine aggregates as an experimental formula through the use of two types of Portland cement resulting the compressive strength of the concrete highly dependent on time.
콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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