During the tunnel construction the major failure mode can be categorized as: tunnel failure just after the tunnel excavation without support, failure after application of shotcrete and finally failure after setting the concrete lining. The failure mode just after the tunnel excavation without support, can be further classified as : bench failure, crown failure, face failure, full face failure, failure due to weak strata and failure due to overburden. Moreover the failure after application of shotcrete is classified as heading face failure, settlement of shotcrete support, local failure of shotcrete lining and invert shotcrete. To find out the major causes of tunnel collapse, the investigation was done in case of the second phase of Seoul subway construction. The investigation results depicted that the major causes of tunnel collapse were due to the weak layer of rock/fault and sudden influx of ground water from the tunnel crown. While the investigation results of the mountain road tunnels construction have shown that the major causes of tunnel failure were inadequate analysis of tunnel face mapping results, intersection of faults and limestone cavities. In this paper some recent measurement in order to mitigate such tunnel collapse are presented
This experimental study is mainly investigated on the mean cutting forces and AE(acoustic emission) parameters in order to detect and estimate the tool failure in the pachinig of SUS304 by face milling Mean cutting forces and AE parameters can detect the tool failure in face milling. Effective detection parameters are AE RMS, AE energy, AE count, AE duration, and z-direction mean cutting force. From the analysis of cutting tool failure detection, the tool failure of face milling is caused by sudden increasing of the cutting force.
Cardiovascular disease is at present the leading cause of deth in the United States and other in dustrilized countries. A major contributing factor of cardiovascular disease is essential hypertension. Untreated, essential hypertension is considered a risk factor for sudden death due to myocardial infarctions, as well as a risk factor for cerebral vascular disease, renal failure and congestive heart failure. During the last decade, significant progress has been made in the basic knowledge of the pathogenesis of hypertension as well as in the development of new antihypertensive drugs.
The wavelet transform is a popular tool for studying intermittent and localized phenomena in signals. In this study the wavelet transform of cutting force signals was conducted for the detection of a tool failure in turning process. We used the Daubechies wavelet analyzing function to detect a sudden change in cutting signal level. A preliminary stepped workpiece which had intentionally a hard condition was cut by the inserted cermet tool and a tool dynamometer obtained cutting force signals. From the results of the wavelet transform, the obtained signals were divided into approximation terms and detailed terms. At tool failure, the approximation signals were suddenly increased and the detailed signals were extremely oscillated just before tool failure.
Clostridium novyi (C. novyi) is a gram positive, non-capsulated, motile, obligatory anaerobe that produces endospores. Both C. novyi type A and B produce a bacteriophage encoded lethal alpha toxin which belongs to a family of large clostridial cytotoxins. These large clostridial cytotoxins of C. novyi bind to the uncharacterized receptors on host vascular endothelial cells, which leads to the loss of integrity of the vascular endothelium with subsequent edema, refractory hypotension, organ failure, and sudden death. A total of 13 sudden death cases were submitted to Chonbuk National University-Veterinary Diagnostic Center between June and October, 2015. The samples, mainly liver, were collected in sterile vials after necropsy and processed within 12~24 hours for diagnosis, isolation and identification of C. novyi. All of the 4 gram positive samples showed amplification by PCR. Out of 4 positive samples, 3 were detected to be C. novyi type B and 1 was detected as C. novyi type A. Based on the 16S rDNA sequence analysis, 1 case (150564) showed 99% similarity with C. novyi type A while other 3 cases (150388, 150557 and 150775) presented 99% similarity with C. novyi type B. Based on the results, C. novyi was found to be prevalent in Korean pig farms and causes sudden death to finishing pigs or sows during summer season. Thus, C. novyi should be considered for differential diagnosis on sudden death cases during the summer season.
A series of Brazilian tests under diameter compression for disc specimens was carried out to investigate the strength and failure behavior by using acoustic emission (AE) and photography monitoring technique. On the basis of experimental results, load-displacement curves, AE counts, real-time crack evolution process, failure modes and strength property of granite specimens containing two pre-existing holes were analyzed in detail. Two typical types of load-displacement curves are identified, i.e., sudden instability (type I) and progressive failure (type II). In accordance with the two types of load-displacement curves, the AE events also have different responses. The present experiments on disc specimens containing two pre-existing holes under Brazilian test reveal four distinct failure modes, including diametrical splitting failure mode (mode I), one crack coalescence failure mode (mode II), two crack coalescences failure mode (mode III) and no crack coalescence failure mode (mode IV). Compared with intact granite specimen, the disc specimen containing two holes fails with lower strength, which is closely related to the bridge angle. The failure strength of pre-holed specimen first decreases and then increases with the bridge angle. Finally, a preliminary interpretation was proposed to explain the strength evolution law of granite specimen containing two holes based on the microscopic observation of fracture plane.
미소파괴음(Acoustic Emission, AE)과 미소지진음(Microseismic event, MS event)은 응력의 재분배에 의한 균열이 생성될 때 나오는, 순간적인 에너지 방출에 의한 탄성파이다. AE/MS 이벤트는 일반적으로 대규모의 파괴에 앞서 그 발생이 현저해지는 경향이 있다. 이들은 계측영역의 주파수 대역에 따라 구분되며, MS이벤트에 비해 상대적으로 고주파의 AE 신호는 보다 미세한 파괴를 검출할 수 있다. 일반적으로 암반구조물은 파괴되기까지 작은 변형이 발생하여 종래에 사용되고 있는 변위계측으로는 그 전조현상을 포착하기 어렵기 때문에 국부적인 파괴나 갑작스러운 파괴에 대한 사전예측이 어려운 현실이다. 그러나 AE/MS 이벤트의 파형을 측정할 수 있는 경우 암반구조물의 파괴를 사전에 예측할 수 있으며, 초동이 명확한 경우 미세한 파괴위치지점과 함께 파괴메커니즘의 규명도 가능하다. 본 보고에서는 AE/MS 이벤트에 대한 기본이론과 함께 이들 활용한 계측기술 개발현황과 적용사례 등을 소개한다.
The design methodologies for carbon fiber sheet(CFS) strengthening of RC structures are not well established yet because the structural behavior of strengthened RC structures is more complex than that of unstrengthened ones. Even though the research for the methods using CFS has beed studied, the strengthening effects and structural behaviors of strengthened structures are not systematized yet. The purpose of this study is to carry out the experimental studies on three kinds of half scale RC slab bridges and to investigate the behavior of RC slab bridges from the experimental results. Typical flexural failure occurs in the non-strengthening slab like general RC slab bridges, and also the flexural failure occurs in the all area strengthened slab with sudden rip-off failure of strengthening material by punching shear. For the case of strip type strengthened slab, flexural failure occurs, with rip-off of second strip at the base of loading point. Strengthening effect on the slab using CFS is that the strength is increased upto 7~15 percent and the crack pattern is changed.
The wavelet transform is a popular tool fer studying intermittent and localized phenomena in signals. In this study the wavelet transform of cutting force signals was conducted for the detection of a tool failure in turning process. We used the Daubechies wavelet analyzing function to detect a sudden change in cutting signal level. A preliminary stepped workpiece which had intentionally a hard condition was cut by the inserted cermet tool and a tool dynamometer obtained cutting force signals. From the results of the wavelet transform, the obtained signals were divided into approximation terms and detailed terms. At tool failure, the approximation signals were suddenly increased and the detailed signals were extremely oscillated just before tool failure.
In this study, using in-process tool failure detecting system by AE method in turning machining, we measured AE signal from the tool, and the surface roughness of workpiece and then compared it with tool wear. As a result, we found that tool failure can be predicted by means of surface roughness of the workpiece and it can be predicted more precisely by the arithmetical average roughness (Ra) than by the maximum height of irregularities (Rmax) of the workpiece. Also, we found that we could judge whether it was sudden failure or the wear by means of the shape of AE signal and the range distri- bution of power spectrum frequency when tool danage was happened.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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