Objective of this paper is to introduce a new technology known as prognostics and health management (PHM) which enables a real-time life prediction for safety critical systems under extreme loading conditions. In the PHM, Bayesian framework is employed to account for uncertainties and probabilities arising in the overall process including condition monitoring, fault severity estimation and failure predictions. Three applications - aircraft fuselage crack, gearbox spall and battery capacity degradation are taken to illustrate the approach, in which the life is predicted and validated by end-of-life results. The PHM technology may allow new maintenance strategy that achieves higher degree of safety while reducing the cost in effective manner.
In this research work, nonlinear thermal buckling behavior of functionally graded (FG) plates is explored based a new higher-order shear deformation theory (HSDT). The present model has just four unknowns, by using a new supposition of the displacement field which enforces undetermined integral variables. A shear correction factor is, thus, not necessary. A power law distribution is employed to express the disparity of volume fraction of material distributions. Three kinds of thermal loading, namely, uniform, linear, and nonlinear and temperature rises over z-axis direction are examined. The non-linear governing equations are resolved for plates subjected to simply supported boundary conditions at the edges. The results are approved with those existing in the literature. Impacts of various parameters such as aspect and thickness ratios, gradient index, type of thermal load rising, on the non-dimensional thermal buckling load are all examined.
Irregularities in the structure are crucial factors in screening structural vulnerability under extreme loadings. Numerical analyses were carried out considering wind and seismic loadings for four structures with discrete irregularity: continuous and discontinuous beams with varied story levels, and L-shaped irregular buildings. Structural responses such as maximum displacements, bending moments, axial forces, torsions, and story drifts are evaluated as per the criteria and limits defined by ACI 318. The outcomes indicate that the frame system with beam discontinuity on the upper half of the height exhibits the best structural performance. The results also indicate that the asymmetrical design of the L-shaped model makes it more susceptible to damage when subjected to strong lateral loading conditions.
The seamless integration of the architecture and structure of a tall building plays a key role in establishing a recognizable and iconic design. The structural system developed for Shenzhen Rural Commercial Bank Headquarters (SRCBH) utilizes enhanced structural innovations unique to the tower's geometry to improve structural and sustainability performance. SRCBH utilizes a steel diagrid system pulled outside of the enclosure line with diaphragm forces resolved primarily by corner diagonal beams. During the design process the structural systems underwent performance based design and optimization for wind and seismic loading. Resiliency was prioritized for structural design as well as fire resistance. More closely integrating the structure of a building with its architecture and sustainability goals can lead to unique and innovative towers with a timeless expression.
The fuel consumption of marine diesel engines holds paramount importance in contemporary maritime transportation and shapes energy efficiency strategies of ocean-going vessels. Nonetheless, a noticeable gap in knowledge prevails concerning the influence of ship hull conditions and propeller roughness on fuel consumption. This study bridges this gap by utilizing artificial intelligence techniques in Matlab, particularly convolutional neural networks (CNNs) to comprehensively investigate these factors. We propose a time-series prediction model that was built on numerical simulations and aimed at forecasting ship hull and propeller conditions. The model's accuracy was validated through a meticulous comparison of predictions with actual ship-hull and propeller conditions. Furthermore, we executed a comparative analysis juxtaposing predictive outcomes with navigational environmental factors encompassing wind speed, wave height, and ship loading conditions by the fuzzy clustering method. This research's significance lies in its pivotal role as a foundation for fostering a more intricate understanding of energy consumption within the realm of maritime transport.
High and intermittent loading cycles induce fatigue damage to transmission components, resulting in premature gearbox failure. To identify gearbox defects, numerous vibration-based diagnostics techniques, using several artificial intelligence (AI) algorithms, have recently been presented. In this paper, an optimized deep belief network (DBN) model for gearbox problem diagnosis was designed based on time-frequency visual pattern identification. To optimize the hyperparameters of the model, a particle swarm optimization (PSO) approach was integrated into the DBN. The proposed model was tested on two gearbox datasets: a wind turbine gearbox and an experimental gearbox. The optimized DBN model demonstrated strong and robust performance in classification accuracy. In addition, the accuracy of the generated datasets was compared using traditional ML and DL algorithms. Furthermore, the proposed model was evaluated on different partitions of the dataset. The results showed that, even with a small amount of sample data, the optimized DBN model achieved high accuracy in diagnosis.
감쇠비는 현수교에 있어서 교량진동을 평가하기 위한 중요한 동적 요소 중 하나이다. 하지만, 실재 현수교에서 계측된 상시 진동신호로부터 감쇠비를 직접적으로 추정하는 것은 현실적으로 매우 어려운 일이다. 뿐만 아니라, 한정된 계측자료를 이용하여 추정된 감쇠비로부터 공기역학적 감쇠와 마찰 감쇠를 구분하는 것은 더욱 어렵다. Macdonald는 2005년 발표한 자료에서 공기역학적 감쇠성능은 풍속에 따라 선형적으로 증가한다고 하였으며, Park등은 감쇠성능은 진동의 크기에 따라 변화할 수 있다고 하였다. 따라서 본 논문에서는 이러한 감쇠비, 풍속, 진동의 크기 사이의 관계를 연구하여, 추정 감쇠비로부터 공기역학적 감쇠와 마찰 감쇠를 구분하고자 하였다. 본 논문에서 감쇠비 추정대상으로는 전라남도 고흥에 위치한 소록대교를 선택하였으며, 감쇠비 추정에는 Hilbert 변환법을 이용한 방법과 확장형 칼만필터를 이용하였다. 또한 두 방법으로 추정된 감쇠비들을 상호 비교를 실시하였다. 그 결과, 상시진동 자료와 차량재하실험으로부터 얻어진 자료를 이용하여 추정된 감쇠비와 풍속, 그리고 가속도의 크기를 이용하여 추정 감쇠비로부터 공기역학적 감쇠 성능과 마찰 감쇠 성능의 구분이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
풍력 터빈 시스템의 성능에서 블레이드는 매우 중요한 역할을 하지만 복잡하고 불규칙적인 하중에 의한 손상에 취약하며 유지 보수 비용도 많이 든다. 따라서 블레이드 제조를 완료한 후에 결함을 찾아내고 일정 기간 사용한 후에 블레이드 손상을 찾아내는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 풍력 터빈 블레이드의 주재료인 유리섬유와 탄소섬유 패널에서 내부 결함을 검출할 수 있는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 블레이드 제조 또는 작동 중에 발생할 수 있는 복합재료의 섬유 파단을 모사하기 위해 적층된 재료의 중간층에 직경 5 mm의 홀을 가공한 후에, 비접촉 측정 기술인 이미지 상관법(digital image correlation, DIC)을 사용하여 내부 결함을 검출하였다. 인장시험기를 사용하여 가공된 시편에 인장 하중을 가하면서 이미지 상관법 시스템으로 변화되는 시편의 이미지를 저장하고 분석하였다. 유리섬유 복합재료 시편에서는 인장 하중 방향으로 5%의 변형률부터 내부 결함이 검출되었으며 탄소섬유의 경우에는 1%의 변형률부터 내부 결함이 검출되었다. 재료 특성에 따라 내부 결함 주변에 일정 수준의 변형률 차이가 발생함에 따라 결함이 검출됨을 이미지 상관법 시스템으로 증명하였다.
본 연구에서는 철도 교량 위를 주행하는 철도 소음에 의한 고층 공동주택 거주민들의 철도 소음 피해를 최소화할 뿐 아니라, 방음시설에 미치는 풍하중 및 자중을 동시에 감소시키는 방안으로 터널형 방음벽의 벽면부 개방을 검토하였다. 광음향기법, 전산 유체 역학 및 구조 역학을 이용하여 방음 효과, 유동 효과 및 구조 경량화가 고려된 터널형 방음벽 설계 및 효과를 예측하였다. 해석결과, 벽면부를 부분 개방하여 경량화 및 풍하중 감소 효과를 얻을 수 있었으며, 방음시설의 풍하중은 최대 30% 감소되었다. 부분 개방으로 인해 철도소음의 피해가 특정 높이에서 증가하기 때문에 이를 보완하기 위하여 개방된 부분에 소음기 형태의 음향 루우버 설치를 검토하였다. 음향 루우버의 경우 기존 방음재료의 차음성능과 유사한 성능이 존재하도록 개공율에 따른 유동 해석과 차음성능 해석을 수행하였다. 개공율 30~40% 개방 시, 차음성능 10dB를 만족하며 풍하중이 약 25% 저감되는 것으로 분석되었다. 결과적으로 터널형 방음벽의 벽면부 개방과 음향 루우버 설치는 경량화 및 풍하중에는 긍정적인 효과를 보여주며, 부분 개방과 함께 적절한 방음 재료와 방음설계가 동시에 적용될 경우, 거주민들이 요구하는 5-10dB 수준의 소음저감 효과가 나타나는 것으로 분석되었다.
이 논문에서는 지진 하중을 받는 꼬인 삼각대 지지구조를 갖는 해상풍력발전기의 지진 신뢰성 해석 방법을 제시한다. 수평하중에 대해서 면외 변위가 발생하는 꼬인 삼각대지지 구조의 기하학적 특성과 지반의 비선형성을 포함한 지반-말뚝 상호작용을 고려하기 위한 구조물의 3차원 동적 유한요소 모델을 제시하였다. 지진신뢰성 평가를 위해 재현주기별 인공지진파를 사용한 시간이력 해석을 통해 말뚝 두부의 수평변위로 정의된 한계 상태식에 대하여 파괴확률을 산정하였다. 비선형 시간이력해석에 의한 한계상태식 평가를 고려하여 효율적으로 신뢰성 해석을 하기 위해 Markov Chain Monte Carlo 샘플링 방법을 적용한 부분집합 시뮬레이션 방법의 적용을 제시하였다. 제시한 방법은 2차원 모델 및 정적해석만으로는 정확한 결과를 도출할 수 없는 꼬인 삼각대 지지구조를 갖는 해상풍력발전기의 신뢰성 평가 및 설계기준 개발에 활용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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