The corona in oil, the surface discharge in oil, the void discharge which could be in a transformer were imitated by using three electrodes with different shapes and the frequency bands of each ultrasonic signal were measured. After emitting artificial noises toward the transformer, only ultrasonic signals were extracted by frequency filtering, from the ultrasonic signals with noises at partial discharge. As a result, it was confirmed that the ultrasonic signals due to the corona in oil, the surface discharge in oil, the void discharge could be distinguished from the noises.
In this paper, we obtained the data, which is required in training the neural network and diagnosing the degradation degree, by introducing the AE detection that is effective method in ordinary degradation diagnosis on activation. Automatic detection system to detect acoustic. As the results of generalization tests by appling neural network to the unknown AE patterns obtained from specimens, firstly as to evaluate an objective performance of neural network, the recognition ratio for no-void specimen is appeared. Also, in the evaluation for the adaptability of neural network with a untrained type of no-void specimen, it is confirmed that the result appears.
It is essential to develop a large capacity, non-contact nondestructive inspection system having high reliability to investigate repaired and strengthened structures. Nowadays, an infrared camera is widely used in non-contact nondestructive inspection system. Because an infrared camera is sensitive to the surrounding environment, it is necessary to improve a sensitivity of thermal image information and a relationship between defects and thermal image information. In this papaer, presented is an optimum void detection chart for the optimum conditions to detect infrared rays from inside and outside defects like voids and cracks in concrete structures using extensive computer simulation. Sensitivity studies are performed with respect to variables influencing the temperature distribution such as heating temperature, heating time, and geometries of defect, etc. It may be stated that it could be successfully utilized for the non-contact nondestructive inspection system to detect defects in concrete structures.
We propose a new method for detecting voids behind tunnel concrete linings using the impact-echo method that is based on continuous wavelet transform (CWT) and a convolutional neural network (CNN). We first collect experimental data using the impact-echo method and then convert them into time-frequency images via CWT. We provide a CNN model trained using the converted images and experimentally confirm that our proposed model is robust. Moreover, it exhibits outstanding performance in detecting backfill voids and their status.
In recent years, it has been found that one of the most significant factors in the reduction of the life of concrete pavements is the presence of voids beneath the slab. In the design of pavement, it is assumed that there is a full support through the length of the pavement. When a void develops, this assumption is no longer vaild. With increasing void size, traffic loads have a very a significant increase in stress. Thus, the combination of existing voids and increasing traffic loads results in significant pavement life reduction. Basea on the results of an experimental deflection using Dynaflect device and a theoretical one on the pavement model, this study presents a rational evaluation technique for detecting voids beneath the plain reinforced concrete pavement.
Existence of void or delamination inside building foundation or tunneling lining can cause serious problems in structural safety. Therefore, 0probing of such voids in architectural and civil structures is an important process in evaluating the overall integrity of the structures. In this study, the radar method has been examined in its use in detecting voids inside concrete specimens. The dimensions of the specimens are 1,000 mm(width) $\times$ 600 mm (height) $\times$ 140 mm (thickness). A void is embedded inside concrete specimens with the dimensions of 200 mm(width) $\times$ 600 mm (height) $\times$ 50 mm (thickness). Concrete cover depth of 30 mm, 60 mm is studied for comparison. In both cases, the voids is located with 1 GHz antenna.
최근 도심 내 지반침하 사고가 증가하면서 지하공동 분포의 정밀한 조사를 위하여 지표레이다 탐사가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 지표레이다 탐사 자료의 일반적인 해석은 기초적인 자료처리만 적용된 후, 주관적인 분석이 수행되기 때문에 해석 결과의 신뢰도 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 이 연구에서는 영상처리 분야 기술 중에 하나인 모서리 탐지 기법을 지표레이다 탐사 자료의 공동 및 파이프와 같은 강력한 회절원에 의한 이벤트에 적용시켜 그 특성을 분석하였다. 분석을 위하여 공동 또는 매설관로 등에 대해 얻어진 지표레이다 탐사 현장자료에 영상처리 기술을 적용하였다. 그 결과, 모서리 탐지 기법을 이용하여 공동 또는 매설관로 등의 회절원에 의한 주요 이벤트들이 효과적으로 분리되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 급격한 경사를 가지며 기록되는 강력한 회절원에 의한 이벤트와 달리 지반침하를 일으키는 공동은 비교적 넓은 규모를 가지고 있어 완만한 경사 이벤트로 기록되기 때문에 진폭변화에 따른 방향성 분석을 통해 회절원에 의한 이벤트들과 효과적으로 분리할 수 있었다. 효과적으로 분리된 결과들을 바탕으로 해석을 수행하게 되면 지하공동 분석 시 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것이라고 생각한다. 향후, 이러한 기법들이 많은 현장자료에 대해 검증을 거친다면 방대한 양의 지표레이다 탐사 자료 해석의 반자동화에도 기여할 수 있을 것이라고 기대된다.
Deterioration of pavements or tunnels primarily from the existence of voids under the pavements or tunnel linings. To detect these voids effectively by non-destructive testes, a method using radar was proposed. In this research, the detection of shape of voids by radar image processing is investigate. The experiments and simulation were conducted to detect voids in or under concrete pavements for tunnel linings) with reinforcing bars. From the results, the fundamental algorithm for tracing the voids, improving the horizontal resolution of the object image and detecting shape of objects, was verified.
Detection of square shape voids with size 30$\times$20$\times$5cm and 20$\times$20$\times$20cm in concrete were carried out by ultrasonic image processing technique. The advantages and limitations of this technique for non-destructive inspection of square shape voids in concrete are investigated. In this study, it has been verified that the semi-direct measurement method is more effective than the other methods for detecting the voids in concrete using ultrasonic image processing method.
무선 센서 네트워크에서 선택적 활성화 기법은 객체를 감지하고 추적하는데 있어 에너지를 절약하기 위해 사용되는 기법이다. 최근 산불, 유해가스와 같은 연속객체를 추적하는데 선택적 활성화 기법을 사용한 프로토콜들이 제안되었는데 이들은 연속객체의 모양을 예측을 통해 그 객체의 경계 지역만 활성화하는 방법을 사용한다. 이 방법은 균일한 분포로 설치되어 있는 센서 네트워크에서는 잘 동작한다. 하지만, 현실적으로 랜덤하게 분포되어지는 무선 센서 네트워크에는 그대로 적용할 수 없다. 활성화 메시지는 순차적으로 전달되는데, 예측된 다음 경계 지역이 보이드 지역 내부에 위치했을 때, 이 활성화 메시지는 예측된 지역으로 전달될 수 없다. 이 때문에 센서가 적절한 시간에 활성화 되지 못하게 되고 센서는 많은 감지 오류를 유발하게 된다. 더욱이, 한번 활성화 제어가 실패하면 다음 활성화 제어도 실패할 확률이 매우 높다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 강건한 연속객체 추적을 위한 연결된 선택적 활성화 기법을 제안한다. 제안된 프로토콜은 네트워크 설정시 보이드 지역 정보 수집 후 그 정보를 고려하여 센서를 활성화 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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