Light losses in optical fibers are investigated by a fiber optic OTDR (Optical Time Domain Reflectometry) sensor system to develop fiber optic probes for structural strain measurement. The sensing fibers are manufactured 3 kinds of fibers: one is single mode fiber, and second is multimode fiber, and the third is low-cladding-index fiber. Fiber bending tests are performed to determine the strain sensitivity according to the strain of gage length of optical fibers. In the result of this experiments, the strain sensitivity of the single mode fiber was shown the highest value than others. The fiber optic strain probe was manufactured to verify the feasibility of the structural strain measurement. In this test, the fiber optic strain probe of the OTDR sensor could be easily made by the single mode fiber.
Since a few decade ago, there has been a demand on the safety monitoring of civil infrastructures, such as bridges, in order to prevent possibly occurrable disaster due to human negligence. The main cause for a failure or collapse of structures is absolutely a structural crack. For the reason, it is necessary to monitor the propagation of a structural crack. But a crack in bridges is gradually propagating with the traffic loads through the long term. There are lots of sensors to monitor structural cracks on bridges, but much information about them was not given so far. Therefore, in this study, the experimental comparison for long-term monitoring sensors, especially, strain measurement sensors, in terms of duration, temperature dependency, accuracy was made extensively.
Qiu, Daohong;Yu, Yuehao;Xue, Yiguo;Su, Maoxin;Zhou, Binghua;Gong, Huimin;Bai, Chenghao;Fu, Kang
Geomechanics and Engineering
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제30권3호
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pp.313-324
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2022
With the development of the economy, people's utilization of underground space are also improved, and a large number of cities have begun to build subways to relieve traffic pressure. The choice of subway station construction method is crucial. If an inappropriate construction method is selected, it will not only waste costs but also cause excessive deformation that may also threaten construction safety. In this paper, a subway station construction scheme selects model based on the AHP-fuzzy comprehensive evaluation. The rationality of the model is verified using numerical simulation and monitoring measurement data. Firstly, considering the economy and safety, a comprehensive evaluation system is established by selecting several indicators. Then, the analytic hierarchy process is used to determine the weight of the evaluation index, and the dimensionless membership in the fuzzy comprehensive evaluation method is used to evaluate the advantages and disadvantages of the construction method. Finally, the method is applied to Liaoyang east road station of Qingdao metro Line 2, and the results are verified by numerical simulation and monitoring measurement data. The results show that the model is scientific, practical and applicable.
This paper aims to develop a SI(structural identification) technique using the kinetic energy optimization technique(KEOT) and the direct matrix updating method(DMUM) to decide on optimal location of sensors and to update FE model respectively, which ultimately contributes to a composition of more effective SHM. Owing to the characteristic structural flexing behavior of cable bridges, which makes them vulnerable to any vibration, systematic and continuous structural health monitoring (SHM) is pivotal for them. Since it is necessary to select optimal measurement locations with the fewest possible measurements and also to accurately assess the structural state of a bridge for the development of an effective SHM, a SI technique is as much important to accurately determine the modal parameters of the current structure based on the data optimally obtained. In this study, the KEOT was utilized to determine the optimal measurement locations, while the DMUM was utilized for FE model updating. As a result of experiment, the required number of measurement locations derived from KEOT based on the target mode was reduced by approximately 80 % compared to the initial number of measurement locations. Moreover, compared to the eigenvalue of the modal experiment, an improved FE model with a margin of error of less than 1 % was derived from DMUM. Finally, the SI technique for long-span bridges proposed in this study, which utilizes both KEOT and DMUM, is proven effective in minimizing the number of sensors while accurately determining the structural dynamic characteristics.
For the success of a structural integrity management, it is essential to acquire structural response data at some critical locations with limited number of sensors. In this study, the structural response of numerical model was estimated by data fusion approach based on the Kalman filter known as stochastic recursive filter. Firstly, transient direct analysis was conducted to calculate the acceleration and strain of the numerical standing beam model, then the noise signals were mixed to generate the numerical measurement signals. The acceleration measurement signal was provided to the Kalman filter as an information on the external load, and the displacement measurement, which was transformed from the strain measurement by using strain-displacement conversion relationship, was provided into the Kalman filter as an observation information. Finally, the Kalman filter estimated the displacement by combining both displacements calculated from each numerically measured signal, then the estimated results were compared with the results of the transient direct analysis.
A Wind and Structural Health Monitoring System (WASHMS) has been installed in the Tsing Ma suspension Bridge in Hong Kong with one of the objectives being the verification of analytical processes used in wind-resistant design. On 2 August 1997, Typhoon Victor just crossed over the Bridge and the WASHMS timely recorded both wind and structural response. The measurement data are analysed in this paper to obtain the mean wind speed, mean wind direction, mean wind inclination, turbulence intensity, integral scale, gust factor, wind spectrum, and the acceleration response and natural frequency of the Bridge. It is found that some features of wind structure and bridge response are difficult to be considered in the currently used analytical process for predicting buffeting response of long suspension bridges, for the Bridge is surrounded by a complex topography and the wind direction of Typhoon Victor changes during its crossing. It seems to be necessary to improve the prediction model so that a reasonable comparison can be performed between the measurement and prediction for long suspension bridges in typhoon prone regions.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.709-720
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2017
In healthcare and medical research, many important variables have a measurement error such as body mass index and laboratory data. It is also not easy to collect samples of large size because of high cost and long time required to collect the target patient satisfied with inclusion and exclusion criteria. Beside, the demand for solving a complex scientific problem has highly increased so that a semiparametric regression approach could be of substantial value solving this problem. To address the issues of measurement error, small domain and a scientific complexity, we conduct a multivariable Bayesian smoothing under structural measurement error covariate in this article. Specifically we enhance our previous model by incorporating other useful auxiliary covariates free of measurement error. For the regression spline, we use a radial basis functions with fixed knots for the measurement error covariate. We organize a fully Bayesian approach to fit the model and estimate parameters using Markov chain Monte Carlo. Simulation results represent that the method performs well. We illustrate the results using a national survey data for application.
Park, Hyo Seon;Kim, Doyoung;Lim, Su Ah;Oh, Byung Kwan
Smart Structures and Systems
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제19권6호
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pp.679-694
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2017
The complexity, enlargement and irregularity of structures and multi-directional dynamic loads acting on the structures can lead to unexpected structural behavior, such as torsion. Continuous torsion of the structure causes unexpected changes in the structure's stress distribution, reduces the performance of the structural members, and shortens the structure's lifespan. Therefore, a method of monitoring the torsional behavior is required to ensure structural safety. Structural torsion typically occurs accompanied by displacement, but no model has yet been developed to measure this type of structural response. This research proposes a model for measuring dynamic torsional response of structure accompanied by displacement and for identifying the torsional modal parameter using vision-based displacement measurement equipment, a motion capture system (MCS). In the present model, dynamic torsional responses including pure rotation and translation displacements are measured and used to calculate the torsional angle and displacements. To apply the proposed model, vibration tests for a shear-type structure were performed. The torsional responses were obtained from measured dynamic displacements. The torsional angle and displacements obtained by the proposed model using MCS were compared with the torsional response measured using laser displacement sensors (LDSs), which have been widely used for displacement measurement. In addition, torsional modal parameters were obtained using the dynamic torsional angle and displacements obtained from the tests.
This paper developed measurement indices for intellectual capital of public R&D organizations and investigated causal relationships among the components. We developed 10 measurement factors and 37 indicators and confirmed the reliability of these measurements. We offered an alternative to the existing model for searching causal relationships. From our survey research, using the structural equation model, we found a new relationship. In contrast to the existing model, we found a cycling relationship among three variables: human capital causes structural capital, structural capital causes relational capital, and relational capital causes human capital.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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