KR101155162B1 - Development of evaluation method to determine the frequency-asphalt modulus curve - Google Patents

Development of evaluation method to determine the frequency-asphalt modulus curve Download PDF

Info

Publication number
KR101155162B1
KR101155162B1 KR1020100027739A KR20100027739A KR101155162B1 KR 101155162 B1 KR101155162 B1 KR 101155162B1 KR 1020100027739 A KR1020100027739 A KR 1020100027739A KR 20100027739 A KR20100027739 A KR 20100027739A KR 101155162 B1 KR101155162 B1 KR 101155162B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
determining
phase
delay time
frequency
detector
Prior art date
Application number
KR1020100027739A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20110108512A (en
Inventor
박형춘
Original Assignee
충남대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 충남대학교산학협력단 filed Critical 충남대학교산학협력단
Priority to KR1020100027739A priority Critical patent/KR101155162B1/en
Publication of KR20110108512A publication Critical patent/KR20110108512A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101155162B1 publication Critical patent/KR101155162B1/en

Links

Images

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Ceramic Engineering (AREA)
  • Architecture (AREA)

Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법은, 아스팔트 공시체의 온도를 측정하는 단계; 상기 아스팔트 공시체의 한 단면에 충격을 주어 P파를 발생시킨 후 상기 아스팔트 공시체의 양단면에 부착된 제1 감지기 및 제2 감지기를 통해 얻어진 신호에 대하여 하모닉 웨이브릿 변환(Harmonic Wavelet Transform)을 수행하는 단계; 상기 하모닉 웨이브릿 변환을 통해 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)가 최대가 되는 국부적인 영역의 신호만을 선택 사용하여 주파수에 따른 P파 속도(또는 탄성 계수)의 변화를 나타내는 분산 곡선을 결정하는 단계; 상기 분산 곡선의 결정 단계를 상기 아스팔트 공시체의 온도를 바꿔가면서 반복 수행하여 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 결정하는 단계; 상기 다수의 분산 곡선 중에 적어도 세 개 이상의 분산 곡선을 사용하여 전이 함수를 결정하는 단계; 및 상기 전이 함수를 통해 상기 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 미리 설정된 기준 온도에 해당되는 분산 곡선으로 이동시키는데 필요한 수평 이동거리를 산출하고 상기 수평 이동거리에 의거하여 상기 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 상기 기준 온도에 해당되는 분산 곡선으로 이동시켜 마스터 커브를 결정하는 단계를 포함한다.Method for determining the asphalt elastic modulus for each frequency for determining the master curve according to an embodiment of the present invention, measuring the temperature of the asphalt specimen; Impacting one section of the asphalt specimen to generate a P wave, and then performing a harmonic wavelet transform on the signals obtained through the first and second detectors attached to both ends of the asphalt specimen. step; Determining a dispersion curve indicating a change in P wave velocity (or modulus of elasticity) according to frequency using only a signal in a local region where the signal-to-noise ratio is maximized through the harmonic wavelet transformation. ; Determining the dispersion curve corresponding to each temperature by repeatedly performing the determination of the dispersion curve while changing the temperature of the asphalt specimen; Determining a transfer function using at least three or more dispersion curves of the plurality of dispersion curves; And calculating a horizontal movement distance required to move the dispersion curve corresponding to each temperature to the dispersion curve corresponding to a preset reference temperature through the transition function, and dispersing the temperature corresponding to each temperature based on the horizontal movement distance. Moving a curve to a dispersion curve corresponding to the reference temperature to determine a master curve.

Description

마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법{Development of evaluation method to determine the frequency-Asphalt modulus curve}Development of evaluation method to determine the frequency-Asphalt modulus curve}

본 발명은 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온도 및 주파수 변화에 따른 아스팔트 물성치 변화를 나타내는 마스터 커브를 결정하고 임의의 현장 온도에서의 주파수-탄성 계수 곡선을 전이 함수를 사용하여 마스터 커브를 평행 이동하여 결정할 수 있도록 하는 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for determining asphalt elastic modulus by frequency for determining a master curve, and more particularly, to determine a master curve representing a change in asphalt properties according to temperature and frequency change, and a frequency-elastic coefficient curve at an arbitrary site temperature. The present invention relates to a frequency-based asphalt elastic modulus determination method for determining a master curve by using a transition function.

아스팔트 혼합물은 점탄성(Visco-Elastic) 특성을 보이는 재료로서 계절 변화에 따른 다양한 온도 변화와 차량의 종류 및 주행 속도에 따라 다양한 크기 및 재하 속도(주파수)를 가지는 하중을 받게 된다. 아스팔트와 같은 점탄성 재료는 이러한 온도 변화 및 하중 재하율(주파수)에 따라 물성치가 변화한다. 따라서 온도 및 주파수 변화에 따른 아스팔트 재료의 물성치 산정이 필요하다. 이러한 온도 및 주파수 변화에 따른 아스팔트 물성치 변화는 마스터 커브로 표현된다.Asphalt mixture is a material exhibiting visco-elastic properties and is subjected to loads having various sizes and loading speeds (frequency) according to various temperature changes according to seasonal changes and types and speeds of vehicles. Viscoelastic materials, such as asphalt, change their properties according to these temperature changes and load loading rates (frequency). Therefore, it is necessary to estimate the physical properties of asphalt materials according to temperature and frequency changes. Asphalt property changes according to temperature and frequency changes are represented by master curves.

마스터 커브는 기준 온도에서 결정된 주파수-탄성 계수 곡선이다. 임의의 현장 온도에서의 주파수-탄성 계수 곡선은 전이 함수(shifting factor)를 사용하여 마스터 커브를 평행 이동하여 결정한다. 이러한 마스터 커브는 아스팔트 포장체 설계의 중요한 입력 자료이며 건설된 아스팔트 포장체의 피로 균열에 의한 손상 평가 등과 같은 유지 관리에 매우 중요하게 사용된다.The master curve is a frequency-elastic coefficient curve determined at the reference temperature. The frequency-elastic coefficient curve at any field temperature is determined by parallel shifting the master curve using a shifting factor. These master curves are important input data for asphalt pavement design and are very important for maintenance such as fatigue assessment of constructed asphalt pavement.

마스터 커브의 결정을 위한 시험 방법은 NCHRP Project 9-19에 의해 개발된 AASHTO TP62-03에 주어져 있다. 아스팔트 공시체(지름 10cm, 높이 15cm 원기둥)를 사용하여 5개의 온도(-10℃, 4.4℃, 21.1℃, 37.8℃, 54.4℃)와 5개의 가진 주파수(25, 10.5, 1.0, 0.5, 0.1HZ)에 대해 실험을 수행한다. 시험은 각각의 온도에서 UTM과 같은 일축 압축 시험기를 사용하며, 주어진 5개의 가진 주파수를 가지는 연속적인 사인 함수 형태의 동적 가진을 순차적으로 가하고 LVDT를 사용하여 각 주파수별 변형량을 측정, 가해진 응력과 변형량 사이의 관계식을 사용하여 미소 변형율에서의 탄성 계수를 결정한다.Test methods for the determination of master curves are given in AASHTO TP62-03 developed by NCHRP Project 9-19. Using asphalt specimens (10 cm diameter, 15 cm high cylinder), five temperatures (-10 ° C, 4.4 ° C, 21.1 ° C, 37.8 ° C, 54.4 ° C) and five excitation frequencies (25, 10.5, 1.0, 0.5, 0.1HZ) Perform the experiment on. The test uses a uniaxial compression tester such as UTM at each temperature, sequentially applying dynamic excitation in the form of a continuous sinusoidal function with five given excitation frequencies and measuring the strain at each frequency using the LVDT. The relationship between is used to determine the modulus of elasticity at the small strain.

이러한 실험을 통해 각 온도에서 주파수별 탄성 계수값들을 결정한 후 전이 함수(shifting factor)를 결정한다. 각각의 온도에서 결정된 주파수-탄성 계수 곡선을 수평으로 평행 이동시키면 서로 일치한다. 전이 함수는 임의의 온도에서 얻어진 주파수-탄성 계수 곡선을 얼마만큼 수평이동 시켜야 기준 온도에서의 주파수-탄성 계수 곡선과 일치하나를 나타낸다. 전이 함수는 도 1의 사각 박스 영역과 같이 서로 다른 온도에서 결정된 탄성 계수가 같은 값을 가지는 영역의 데이터를 사용하여 결정할 수 있다. Through these experiments, the elastic modulus values for each frequency are determined and then the shifting factor is determined. The horizontal parallel translation of the determined frequency-elastic coefficient curves at each temperature coincides with each other. The transition function indicates that the frequency-elastic coefficient curve obtained at an arbitrary temperature coincides with the frequency-elastic coefficient curve at the reference temperature. The transition function may be determined using data of a region in which elastic modulus determined at different temperatures, such as the rectangular box region of FIG. 1, has the same value.

일단 전이함수가 결정되면, 모든 주파수-탄성 계수 곡선을 기준 온도(T2)로 이동시켜 최종적으로 마스터 커브를 완성한다. 완성된 마스터 커브와 전이 함수를 이용하여 임의의 온도에서의 주파수-탄성 계수 곡선의 결정이 가능하다.Once the transition function is determined, all frequency-elastic coefficient curves are shifted to the reference temperature T 2 to finally complete the master curve. Using the completed master curve and the transition function, it is possible to determine the frequency-elastic coefficient curve at any temperature.

AASHTO TP62-03에 주어져 있는 마스터 커브 결정 시험법은 시험 과정 및 장비가 복잡하고 어렵다. 시험 비용은 고가이며, 시험 시간 또한 많이 걸린다. 이러한 시험의 어려움은 실제 마스터 커브의 사용에 장애로 작용한다. 특히 국내의 경우 이러한 실험 장비의 문제로 인해 실제 현장에서의 마스터 커브의 결정 및 사용이 극히 미비한 실정이다. 이러한 기존 방법이 가지는 여러 문제점을 해결하고자 탄성파 전파 특성을 이용한 비파괴 시험을 이용하는 방법들이 연구되고 있다. The master curve determination assay given in AASHTO TP62-03 is complex and difficult in the testing process and equipment. The cost of the test is expensive and the test time is also very long. The difficulty of this test is an obstacle to the use of the actual master curve. In particular, in Korea, due to the problem of the experimental equipment, the determination and use of the master curve in the actual field is extremely poor. In order to solve various problems of the existing methods, methods using nondestructive testing using elastic wave propagation characteristics have been studied.

최근의 시도로 초음파 이용 비파괴 검사기법(Ultrasonic test)과 충격 공진기법(Impact resonance method)을 사용하는 방법이 있다. 이러한 방법은 1~2개의 감지기(가속도계)와 하나의 가진원으로 구성되는 매우 간단한 시험장비를 사용하여 저비용의 신속한 실험이 가능하나, 두 방법 모두 주어진 하나의 온도에서 주파수를 바꾸어 가며 실험을 수행할 수 없으며, 오직 하나의 주파수에서 탄성 계수를 결정할 수 있다. Recent attempts include the use of ultrasonic using non-destructive testing (Ultrasonic test) and impact resonance method (Impact resonance method). This method allows for low-cost, rapid experiments using very simple test equipment consisting of one or two detectors (accelerometers) and one excitation source, but both methods can be used to perform experiments with varying frequencies at a given temperature. It is not possible to determine the elastic modulus at only one frequency.

따라서, 아스팔트 거동평가에 있어 중요한 요소인 온도에 따른 물성 변화를 반영하는 전이 함수를 결정할 수 없으며, 마스터 커브 결정시 전이 함수를 가정하여 사용하여야 한다. 또한, 마스터 커브 결정에 사용할 수 있는 데이터 개수가 적어 정밀한 마스터 커브 결정이 어렵다. Therefore, it is not possible to determine the transition function that reflects the change of physical properties with temperature, which is an important factor in the evaluation of asphalt behavior, and it is necessary to assume the transition function when determining the master curve. In addition, since the number of data that can be used for determining the master curve is small, precise master curve determination is difficult.

대한민국 등록특허 10-0564329에 개시된 "아스팔트 혼합물의 소성변형거동 분석을 위한 화상처리기법"은 아스팔트 혼합물의 소성변형특성을 측정하는 방법에 관한 것으로 하중을 받아 변형하는 아스팔트 혼합물 시편의 골재들의 이동상태를 단계별로 촬영된 시편사진을 이용하여 화상처리기술을 적용하여 시험시편 표면에 발생하는 전체적인 변형량을 측정한다. 이를 통해 아스팔트 포장의 소성변형 특성을 평가할 수 있지만 아스팔트 거동평가에 있어 중요한 요소인 온도의 영향을 반영할 수 없는 문제점이 있다."Image processing method for the analysis of plastic deformation behavior of asphalt mixture" disclosed in Republic of Korea Patent Registration 10-0564329 relates to a method of measuring the plastic deformation characteristics of asphalt mixtures to determine the movement state of aggregates of asphalt mixture specimens Using the photographed specimens taken in stages, the image processing technique is applied to measure the total amount of deformation occurring on the surface of the test specimen. Through this, it is possible to evaluate the plastic deformation characteristics of the asphalt pavement, but there is a problem that can not reflect the influence of temperature, which is an important factor in the evaluation of asphalt behavior.

본 발명에서는 기존 방법들의 문제점과 한계점을 해결하고자 아스팔트의 마스터 커브 결정에 HWAW(Harmonic Wavelet Analysis of Waves)방법을 적용한다. HWAW방법은 파의 분산 곡선(주파수-위상 속도 곡선 또는 주파수-탄성 계수 곡선)을 결정하는 방법으로 개발되었다. 따라서, 마스터 커브의 결정을 위한 아스팔트 재료의 주파수-탄성 계수 곡선 결정에 바로 적용이 가능하다. In the present invention, HWAW (Harmonic Wavelet Analysis of Waves) method is applied to determine the master curve of asphalt to solve the problems and limitations of the existing methods. The HWAW method was developed to determine the dispersion curve of a wave (frequency-phase velocity curve or frequency-elastic coefficient curve). Therefore, it is possible to apply directly to the determination of the frequency-elastic coefficient curve of asphalt material for the determination of the master curve.

HWAW방법은 기존 비파괴 시험법과 유사한 간단한 시험장비를 사용하여 저비용으로 신속한 실험이 가능하며 동시에 기존 비파괴 시험법과 달리 하나의 주파수가 아닌 주파수 대역에서 탄성계수의 결정이 가능하다. 따라서 온도를 바꾸어 가며 실험을 수행하여 전이 함수를 결정할 수 있으며, 마스터 커브 결정에 사용할 수 있는 데이터 개수가 많아 정밀한 마스터 커브의 결정이 가능하다.The HWAW method can be quickly tested at low cost by using simple test equipment similar to the existing non-destructive test method, and at the same time, it is possible to determine the elastic modulus at the frequency band instead of one frequency. Therefore, it is possible to determine the transition function by performing experiments by changing the temperature, and it is possible to accurately determine the master curve due to the large number of data that can be used to determine the master curve.

본 발명에서는 다양한 비파괴 시험법들 중 본 출원인에 의해 최근 개발된 최신 신호처리기법인 HWAW(Harmonic Wavelet Analysis of Waves)방법을 사용하여 마스터 커브를 결정을 위한 아스팔트 재료의 주파수에 따른 탄성 계수 결정시스템을 제시한다. 본 발명에서는 아스팔트 재료의 주파수에 따른 탄성 계수 결정을 위한 데이터 해석 기법을 이용하고 이를 이용한 자동화된 데이터 획득?분석용 GUI(Graphic User Interface) 프로그램을 활용하여 현장에서 손쉽게 사용할 수 있는 실험 시스템을 제공한다. In the present invention, using the Harmonic Wavelet Analysis of Waves (HWAW) method, which is the latest signal processing method recently developed by the present applicant among various non-destructive testing methods, the elastic modulus determination system according to the frequency of asphalt material for determining the master curve is presented. do. The present invention provides an experimental system that can be easily used in the field by using a data analysis technique for determining the elastic modulus according to the frequency of asphalt material and using an automated data acquisition and analysis GUI program. .

본 발명은 상기와 같은 종래 기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 하모닉 웨이브릿(Harmonic Wavelet) 변환을 사용하는 방법으로 HWAW방법과 HW-Phase spectrum을 사용한 위상각 전개 방법을 이용하여 두 개의 감지기를 통과하는 파의 주파수별 P파 속도를 결정함으로써 신뢰성을 가진 분산 곡선의 결정을 가능케 하는 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention has been made to improve the prior art as described above, the method using the harmonic wavelet (Harmonic Wavelet) transform method using the HWAW method and the phase angle expansion method using the HW-Phase spectrum through two detectors It is an object of the present invention to provide a method for determining asphalt elastic modulus by frequency for determining a master curve which enables the determination of a dispersion curve with reliability by determining a P wave velocity for each frequency of a wave.

상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법은 아스팔트 공시체의 온도를 측정하는 단계; 상기 아스팔트 공시체의 한 단면에 충격을 주어 P파를 발생시킨 후 상기 아스팔트 공시체의 양단면에 부착된 제1 감지기 및 제2 감지기를 통해 얻어진 신호에 대하여 하모닉 웨이브릿 변환(Harmonic Wavelet Transform)을 수행하는 단계; 상기 하모닉 웨이브릿 변환을 통해 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)가 최대가 되는 국부적인 영역의 신호만을 선택 사용하여 주파수에 따른 P파 속도(또는 탄성 계수)의 변화를 나타내는 분산 곡선을 결정하는 단계; 상기 분산 곡선의 결정 단계를 상기 아스팔트 공시체의 온도를 바꿔가면서 반복 수행하여 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 결정하는 단계; 상기 다수의 분산 곡선 중에 적어도 세 개 이상의 분산 곡선을 사용하여 전이 함수를 결정하는 단계; 및 상기 전이 함수를 통해 상기 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 미리 설정된 기준 온도에 해당되는 분산 곡선으로 이동시키는데 필요한 수평 이동거리를 산출하고 상기 수평 이동거리에 의거하여 상기 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 상기 기준 온도에 해당되는 분산 곡선으로 이동시켜 마스터 커브를 결정하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object and solve the problems of the prior art, the method for determining the asphalt elastic modulus for each frequency for determining the master curve according to an embodiment of the present invention comprises the steps of measuring the temperature of the asphalt specimen; Impacting one section of the asphalt specimen to generate a P wave, and then performing a harmonic wavelet transform on the signals obtained through the first and second detectors attached to both ends of the asphalt specimen. step; Determining a dispersion curve indicating a change in P wave velocity (or modulus of elasticity) according to frequency using only a signal in a local region where the signal-to-noise ratio is maximized through the harmonic wavelet transformation. ; Determining the dispersion curve corresponding to each temperature by repeatedly performing the determination of the dispersion curve while changing the temperature of the asphalt specimen; Determining a transfer function using at least three or more dispersion curves of the plurality of dispersion curves; And calculating a horizontal movement distance required to move the dispersion curve corresponding to each temperature to the dispersion curve corresponding to a preset reference temperature through the transition function, and dispersing the temperature corresponding to each temperature based on the horizontal movement distance. Moving a curve to a dispersion curve corresponding to the reference temperature to determine a master curve.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법에서 상기 제1 감지기 및 제2 감지기는 가속도계인 것을 특징으로 한다.In addition, the first sensor and the second sensor in the frequency-specific asphalt elastic modulus determination method for determining the master curve according to an embodiment of the present invention is characterized in that the accelerometer.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법에서 상기 하모닉 웨이브릿 변환을 통해 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)가 최대가 되는 국부적인 영역의 신호만을 선택 사용하여 주파수에 따른 P파 속도(또는 탄성 계수)의 변화를 나타내는 분산 곡선을 결정하는 단계는, 하모닉 웨이브릿 함수(Wm ,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 그룹지체시간(tg 1, tg 2) 및 위상지체시간(tph 1, tph 2)을 결정하는 단계; 상기 그룹지체시간 및 위상지체시간의 결정 단계를 반복 수행하여 전체 주파수 대역에 대한 그룹지체시간 및 위상지체시간을 결정하는 단계; 및 상기 아스팔트 공시체의 길이, 그룹지체시간, 및 위상지체시간을 이용하여 그룹속도(Vgr)와 위상속도(Vph)를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the method for determining the asphalt elastic modulus for each frequency to determine the master curve according to an embodiment of the present invention, only the signal in the local region where the signal to noise ratio is maximized through the harmonic wavelet transformation is selected. Determining a variance curve representing a change in the P wave velocity (or modulus of elasticity) with respect to frequency corresponds to the center frequency ((m + n) π) of the harmonic wavelet function W m , n (ω) Determining a group delay time t g 1 , t g 2 and a phase delay time t ph 1 , t ph 2 ; Determining the group delay time and phase delay time for the entire frequency band by repeating the determination of the group delay time and the phase delay time; And calculating a group velocity (V gr ) and a phase velocity (V ph ) by using the length of the asphalt specimen, the group delay time, and the phase delay time.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법에서 상기 하모닉 웨이브릿 함수(Wm ,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 그룹지체시간(tg 1, tg 2) 및 위상지체시간(tph 1, tph 2)을 결정하는 단계는, 상기 제1 감지기 및 제2 감지기에서의 상기 그룹지체시간(tg 1, tg 2)을 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1, am , n 2 )의 크기가 최대가 되는 시간으로 결정하는 단계; 상기 제1 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1)의 위상 정보로부터 상기 그룹지체시간(tg 1)에 해당하는 위상값(θ1)을 결정하는 단계; 상기 제2 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 2)의 위상 정보로부터 상기 그룹지체시간(tg 2)의 좌측에 위치하며 상기 위상값(θ1)을 가지는 여러 개의 시간 중 상기 그룹지체시간(tg 2)에 가장 근접한 시간(tL) 및 상기 그룹지체시간(tg 2)의 우측에 위치하며 상기 위상값(θ1)을 가지는 여러 개의 시간 중 상기 그룹지체시간(tg 2)에 가장 근접한 시간(tR)을 결정하는 단계; 및 상기 제1 감지기에 대한 위상지체시간(tph 1)을 상기 제1 감지기에 대한 그룹지체시간(tg 1)으로 결정하고 상기 제2 감지기에 대한 위상지체시간(tph 2)을 상기 가장 근접한 시간(tL, tR) 중 상기 제2 감지기에 대한 그룹지체시간(tg 2)에 보다 더 근접한 시간으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the group corresponding to the center frequency ((m + n) π) of the harmonic wavelet function (W m , n (ω)) in the frequency-specific asphalt elastic modulus determination method for determining the master curve according to an embodiment of the present invention Determining the delay time (t g 1 , t g 2 ) and phase delay time (t ph 1 , t ph 2 ), the group delay time (t g 1 , t in the first and second detectors) g 2 ) is the harmonic wavelet coefficient (a m , n 1 , a m , n 2) Determining a time at which the size of C) becomes maximum; Determining a phase value θ 1 corresponding to the group delay time t g 1 from phase information of the harmonic wavelet coefficients a m and n 1 for the first detector; The phase information of the harmonic wavelet coefficient (a m , n 2 ) for the second detector is located on the left side of the group delay time (t g 2 ) and has a phase value (θ 1 ). group delay time (t g 2) closest to the time (t L) and the group delay time (t g 2) the group delay time of several hours on the right side, and with the phase value (θ 1) (t in the determining a time t R closest to g 2 ); And determine the phase delay time t ph 1 for the first detector as the group delay time t g 1 for the first detector and the phase delay time t ph 2 for the second detector. Determining a time closer to the group lag time (t g 2 ) for the second detector among the adjacent times (t L , t R ).

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법에서 상기 하모닉 웨이브릿 변환을 통해 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)가 최대가 되는 국부적인 영역의 신호만을 선택 사용하여 주파수에 따른 P파 속도(또는 탄성 계수)의 변화를 나타내는 분산 곡선을 결정하는 단계는, 하모닉 웨이브릿 함수(Wm ,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 최대크기시간(tmax 1, tmax 2)을 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1, am , n 2 )의 크기가 최대가 되는 시간으로 결정하는 단계; 상기 제1 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1)의 위상 정보로부터 상기 최대크기시간(tmax 1)에 해당하는 위상값(φ1)을 결정하는 단계; 상기 제2 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 2)의 위상 정보로부터 상기 최대크기시간(tmax 2)에 해당하는 위상값(φ2)을 결정하는 단계; 상기 제2 감지기에 대한 위상값(φ2)을 이용하여 상기 제2 감지기에서의 복원된 접힌 형태의 시간-위상 함수(φRecover 2(t))를 결정하는 단계; 상기 시간-위상 함수 및 제1 감지기에 대한 위상값(φ1)을 이용하여 상기 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 위상차(φdiff(t))를 결정하는 단계; 상기 위상차(φdiff(t))의 결정 단계를 반복 수행하여 전체 주파수 대역에 대한 위상차를 결정하여 위상각 스펙트럼을 결정하는 단계; 상기 위상각 스펙트럼으로부터 실제 위상차(δ(f))를 결정하는 단계; 및 상기 실제 위상차를 이용하여 분산 곡선을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the method for determining the asphalt elastic modulus for each frequency to determine the master curve according to an embodiment of the present invention, only the signal in the local region where the signal to noise ratio is maximized through the harmonic wavelet transformation is selected. Determining a variance curve representing a change in the P wave velocity (or modulus of elasticity) with respect to frequency corresponds to the center frequency ((m + n) π) of the harmonic wavelet function W m , n (ω) The maximum magnitude time (t max 1 , t max 2 ) is the harmonic wavelet coefficient (a m , n 1 , a m , n 2 Determining a time at which the size of C) becomes maximum; Determining a phase value (φ 1 ) corresponding to the maximum size time (t max 1 ) from the phase information of the harmonic wavelet coefficients (a m , n 1 ) for the first detector; Determining a phase value φ 2 corresponding to the maximum magnitude time t max 2 from phase information of the harmonic wavelet coefficients a m and n 2 for the second detector; Determining a time-phase function (φ Recover 2 (t)) of the reconstructed folded form in the second detector using the phase value φ 2 for the second detector; Determining a phase difference φ diff (t) corresponding to the center frequency (m + n) π using the time-phase function and the phase value φ 1 for the first detector; Determining the phase angle spectrum by repeatedly performing the determination of the phase difference φ diff (t) to determine the phase difference for the entire frequency band; Determining an actual phase difference δ (f) from the phase angle spectrum; And determining a dispersion curve using the actual phase difference.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법에서 상기 전이 함수는 서로 겹치는 P파 속도(탄성 계수) 대역을 포함하는 적어도 세 개 이상의 분산 곡선과 아레니우스(Arrenius) 방법을 사용하여 결정되는 것을 특징으로 한다.In addition, in the method for determining the asphalt elastic modulus for each frequency for determining the master curve according to an embodiment of the present invention, the transition function includes at least three dispersion curves and Arenius including P-wave velocity (elastic coefficient) bands overlapping each other. It is characterized by using the Arrenius method.

본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법에 따르면, 간단한 시험 장비를 사용하여 저비용으로 신속한 실험이 가능하고 동시에 기존 비파괴 시험법과 달리 각각의 주어진 온도에서 하나의 주파수가 아닌 주파수 대역에서 탄성 계수의 결정이 가능하며 온도를 바꾸어 가며 실험을 수행하여 전이 함수를 결정할 수 있고 마스터 커브 결정에 사용할 수 있는 데이터 개수가 많아 정밀한 마스터 커브의 결정이 가능하다. According to the frequency-specific asphalt elastic modulus determination method for determining the master curve according to an embodiment of the present invention, it is possible to quickly experiment at a low cost by using a simple test equipment and at the same time, unlike the existing non-destructive testing method, one frequency at each given temperature It is possible to determine the modulus of elasticity in the non-frequency band, determine the transition function by performing experiments with varying temperatures, and precisely determine the master curve due to the large number of data available for determining the master curve.

도 1은 온도별 분산 곡선을 이용한 전이 함수의 결정을 도시한 도면.
도 2는 하모닉 웨이브릿 변환을 통한 시간영역 신호의 분해를 도시한 도면.
도 3은 시간 영역에서 분해된 각 주파수 성분의 위상속도 및 그룹속도의 결정을 도시한 도면.
도 4는 임의의 주파수(((m+n)π)에서의 그룹지체시간 및 위상지체시간의 결정을 도시한 도면.
도 5는 임의의 주파수(((m+n)π)에서의 최대크기시간의 결정을 도시한 도면.
도 6은 시간-위상 함수(φRecover 2(t)) 및 위상차의 결정을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법을 구현하기 위한 실험 구성을 도시한 도면.
1 is a diagram illustrating the determination of a transition function using a dispersion curve for each temperature.
2 is a diagram illustrating decomposition of a time domain signal through harmonic wavelet transformation.
3 shows determination of phase velocity and group velocity of each frequency component decomposed in the time domain;
4 shows determination of group delay time and phase delay time at an arbitrary frequency (((m + n) π).
Fig. 5 shows the determination of the maximum size time at any frequency (((m + n) π).
6 shows the determination of the time-phase function φ Recover 2 (t) and the phase difference.
7 is a view showing an experimental configuration for implementing the method for determining the asphalt elastic modulus for each frequency for determining the master curve according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 일실시예에 따르면, 감지기는 아스팔트 공시체의 양단면에 위치하며, 상부면에 쇠구슬을 사용하여 P파를 생성하기 위한 연직 가진을 가한다. 항상 일정한 위치에서 일정한 에너지의 가진을 가하기 위해 낙하 장치를 사용하여 쇠구슬을 자유 낙하시킬 수 있다.According to one embodiment of the invention, the detectors are located on both ends of the asphalt specimen, and a vertical excitation is applied to the upper surface to generate P waves by using a steel ball. In order to apply a constant energy excitation at a constant position, the drop may be freely dropped using a dropping device.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상술한 바와 같이, P파를 생성시키기 위한 가진원으로 쇠구슬을 이용할 수 있다. 가진원은 자연 주파수 주변에서 높은 에너지를 발생시킬 수 있어야 한다. 쇠구슬의 직경이 증가할수록 저주파 성분이 많이 발생하고 직경이 감소할수록 고주파 성분이 많이 발생하게 된다. According to one embodiment of the present invention, as described above, metal beads can be used as the excitation source for generating P waves. The excitation source must be able to generate high energy around natural frequencies. As the diameter of the iron beads increases, more low frequency components are generated, and as the diameter decreases, more high frequency components are generated.

예를 들어, 2cm 직경의 쇠구슬에 의해 발생하는 파 성분의 거의 대부분이 반사면이 있는 경우 오류가 발생하는 공진 주파수 아래 저주파 대역에 집중된다. 이에 반하여 1.5cm 직경의 쇠구슬의 경우 공진 주파수 부근에 거의 모든 에너지가 집중된다. For example, almost all of the wave components generated by a 2 cm diameter ball are concentrated in the low frequency band below the resonant frequency where the error occurs when there is a reflective surface. In contrast, in the case of a 1.5 cm diameter steel ball, almost all energy is concentrated near the resonance frequency.

본 발명의 일실시예에 따르면, 1.5cm 직경의 쇠구슬을 가진원으로 사용하는 것이 바람직하다. 감지기로는 PCB353B15 가속도계를 사용할 수 있다.According to one embodiment of the invention, it is preferable to use as a circle having a 1.5 cm diameter iron ball. The sensor can be a PCB353B15 accelerometer.

본 발명의 일실시예에 따르면, 2개의 계측 위치에서 계측된 시간영역의 신호를 사용하여 아스팔트 재료의 주파수에 따른 P파 속도(또는 탄성 계수) 곡선을 결정한다. 다중 반사면이 있는 경우 계측된 신호의 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 왜곡은 아스팔트와 같이 감쇄가 큰 경우 크지 않으며, 자연 주파수(또는 공진 주파수) 주변에서 왜곡의 정도는 최소가 된다.  According to one embodiment of the present invention, the P-wave velocity (or modulus of elasticity) curve according to the frequency of the asphalt material is determined using signals in the time domain measured at two measurement positions. In the presence of multiple reflecting surfaces, distortion of the measured signal can occur. Such distortion is not large when the damping is large, such as asphalt, and the degree of distortion is minimized around the natural frequency (or resonance frequency).

본 발명의 일실시예에 따르면, 아스팔트 공시체 표면에 가해진 연직 가진에 의해 체적파 특히 P파가 발생하여 공시체 내부를 따라 전파된다. 탄성 계수는 E=(밀도)×(P파 속도)2을 통해 결정될 수 있다. 따라서, 주파수에 따른 P파 속도 변화 곡선의 결정을 통해 아스팔트 재료의 주파수에 따른 탄성 계수 변화 곡선을 결정할 수 있다. According to one embodiment of the invention, volume waves, in particular P waves, are generated and propagated along the interior of the specimen by vertical excitation applied to the asphalt specimen surface. The elastic modulus can be determined via E = (density) × (P wave velocity) 2 . Therefore, it is possible to determine the elastic modulus change curve according to the frequency of the asphalt material by determining the P wave velocity change curve according to the frequency.

아스팔트 공시체의 양단면에 감지기를 설치하고 이 중 한 면에 충격을 주어 파를 발생시킨 후 감지기에서 신호를 계측하여 속도 측정에 사용할 수 있다. 이 때 공시체의 양단면은 반사면으로 작용하며 P파는 두 반사면 사이를 반복 진행한다. 반사면에서 반사되는 신호는 반사면에 입사하는 입력파와 위상은 같으나 진폭이 2배가 되며 아스팔트 공시체 내부를 따라 전파하는 파는 이동 거리가 증가함에 따라 댐핑에 의해 진폭이 점차적으로 감소된다. Detectors are installed on both sides of the asphalt specimen, and one of them can be shocked to generate waves, and then the signals can be measured by the detector and used for speed measurement. At this time, both ends of the specimen serve as reflecting surfaces, and P waves repeat between the two reflecting surfaces. The signal reflected from the reflecting surface is in phase with the input wave incident on the reflecting surface, but the amplitude is doubled, and the wave propagating along the inside of the asphalt specimen is gradually reduced in amplitude by damping as the moving distance increases.

감쇠비가 큰 경우 다중 반사에 의해 신호가 왜곡되더라도 자연 주파수에 해당하는 주파수 대역 부근(파장이 2×시료 길이 부근의 값을 가지는 파장 성분)을 중심으로 넓은 주파수 대역에서 측정된 신호의 왜곡 정도는 크지 않다. 따라서, 공시체 양단면 사이의 매질을 따라 전파되는 P파의 속도를 양단면에 설치된 감지기에서 계측된 신호를 사용하여 신뢰성 있게 결정할 수 있다.If the attenuation ratio is large, even if the signal is distorted by multiple reflections, the distortion of the signal measured in the wide frequency band around the frequency band corresponding to the natural frequency (wavelength component whose wavelength is around 2 × sample length) is not large. not. Therefore, the velocity of the P wave propagating along the medium between the two end faces of the specimen can be reliably determined using the signals measured by the detectors installed at both end faces.

다중 반사면이 있는 경우에도 아스팔트와 같이 감쇠비가 큰 경우 공시체 양단면에 감지기를 설치한 후 이 두 개의 감지기에서 계측된 신호를 사용하여 주파수별 P파 속도(또는 탄성 계수)를 효과적으로 측정할 수 있다.Even when there are multiple reflecting surfaces, if the damping ratio is large, such as asphalt, the detectors can be installed on both sides of the specimen, and then the signals measured by these two detectors can be used to effectively measure the P-wave velocity (or modulus of elasticity) for each frequency. .

도 2 및 도 3은 HWAW 방법의 기본 원리를 나타낸 것으로 도 2는 하모닉 웨이브릿 변환을 통한 시간영역 신호의 분해를 도시한 도면이고 도 3은 시간 영역에서 분해된 각 주파수 성분의 위상속도 및 그룹속도의 결정을 도시한 도면이다.2 and 3 illustrate the basic principle of the HWAW method. FIG. 2 is a diagram illustrating decomposition of a time domain signal through harmonic wavelet transformation, and FIG. 3 is a phase velocity and group velocity of each frequency component resolved in the time domain. The figure which shows the determination of.

HWAW방법은 매질을 통해 전파되는 파의 위상속도 및 그룹속도를 결정하는 방법으로 2개의 감지기 사이를 전파하는 파의 분산 곡선의 결정에 사용된다. HWAW방법은 각 감지기에서 얻어진 신호를 하모닉 웨이브릿 변환을 통해 각 주파수 성분으로 분해한 후 에너지 시간-주파수 지도에서 에너지가 집중된 영역, 즉 신호 대 잡음비가 최대가 되는 최대 에너지 선 주변의 국부적인 에너지 정보, 위상 정보만을 사용하여 분산 곡선을 결정한다. HWAW방법은 에너지가 집중된 국부적인 영역의 정보만을 이용하기 때문에 기존의 방법들에 비하여 실험 현장에 존재하는 배경 잡음의 영향을 매우 효과적으로 제거할 수 있다. 이러한 특징은 작은 에너지 소스를 사용하여 신뢰성 있는 분산 곡선 결정을 가능하게 한다.The HWAW method determines the phase velocity and group velocity of a wave propagating through a medium and is used to determine the dispersion curve of a wave propagating between two detectors. The HWAW method decomposes the signal obtained from each detector into each frequency component through harmonic wavelet transform, and then localized energy information around the energy-concentrated area in the energy time-frequency map, i.e. the maximum energy line with the highest signal-to-noise ratio. In addition, the dispersion curve is determined using only phase information. Since the HWAW method uses only the energy-intensive local area information, it is very effective to remove the effects of background noise present in the laboratory compared to the existing methods. This feature enables reliable dispersion curve determination using small energy sources.

HWAW방법을 사용한 아스팔트 재료의 주파수에 따른 P파 속도의 변화를 나타내는 분산 곡선의 결정 과정은 다음과 같다.The process of determining the dispersion curve showing the change of the P wave velocity with the frequency of asphalt material using the HWAW method is as follows.

아스팔트 공시체의 온도를 측정하는 단계; 제1 감지기 및 제2 감지기를 통해 얻어진 신호에 대하여 하모닉 웨이브릿 변환(Harmonic Wavelet Transform)을 수행하는 단계; 하모닉 웨이브릿 함수(Wm ,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 그룹지체시간(tg 1, tg 2) 및 위상지체시간(tph 1, tph 2)을 결정하는 단계; 상기 그룹지체시간 및 위상지체시간의 결정 단계를 반복 수행하여 전체 주파수 대역에 대한 그룹지체시간 및 위상지체시간을 결정하는 단계; 및 상기 아스팔트 공시체의 길이, 그룹지체시간, 및 위상지체시간을 이용하여 그룹속도(Vgr)와 위상속도(Vph)를 산출하는 단계를 포함한다.Measuring the temperature of the asphalt specimen; Performing a harmonic wavelet transform on the signal obtained through the first detector and the second detector; Group lag time (t g 1 , t g 2 ) and phase lag time (t ph 1 , t ph 2 ) corresponding to the center frequency ((m + n) π) of the harmonic wavelet function (W m , n (ω)) Determining; Determining the group delay time and phase delay time for the entire frequency band by repeating the determination of the group delay time and the phase delay time; And calculating a group velocity (V gr ) and a phase velocity (V ph ) by using the length of the asphalt specimen, the group delay time, and the phase delay time.

도 4의 (a)와 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 제1 감지기 및 제2 감지기에서의 상기 그룹지체시간(tg 1, tg 2)은 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1, am , n 2 )의 크기가 최대가 되는 시간이다. 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 상기 제1 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1)의 위상 정보로부터 상기 그룹지체시간(tg 1)에 대응하는 위상값이 θ1임을 알 수 있다.As shown in (a) and (b) of FIG. 4, the group lag times t g 1 and t g 2 in the first and second detectors are harmonic wavelet coefficients a m and n 1. , a m , n 2 ) Is the maximum time. As shown in (c) of FIG. 4 , a phase value corresponding to the group delay time t g 1 is θ 1 from the phase information of the harmonic wavelet coefficients a m and n 1 for the first detector. That Able to know.

도 4의 (d)에 도시된 바와 같이 상기 제2 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 2)의 위상 정보로부터 tL 및 tR을 결정한다. tL은 상기 그룹지체시간(tg 2)의 좌측에 위치하며 θ1을 위상값으로 가지는 여러 개의 시간 중 상기 그룹지체시간(tg 2)에 가장 근접한 시간이다. 또한, tR은 상기 그룹지체시간(tg 2)의 우측에 위치하며 θ1을 위상값으로 가지는 여러 개의 시간 중 상기 그룹지체시간(tg 2)에 가장 근접한 시간이다.As shown in FIG. 4D, t L and t R are determined from phase information of the harmonic wavelet coefficients a m and n 2 for the second detector. L t is the closest time to the group delay time (t g 2) of the number of times having the position and θ 1 on the left side of the group delay time (t g 2) a phase value. In addition, t R is the closest time to the group delay time (t g 2) of several hours with the position θ 1, and on the right side of the group delay time (t g 2) a phase value.

상기 제1 감지기에 대한 위상지체시간(tph 1)은 상기 제1 감지기에 대한 그룹지체시간(tg 1)과 동일하고 상기 제2 감지기에 대한 위상지체시간(tph 2)은 상기 가장 근접한 시간들(tL, tR) 중 상기 제2 감지기에 대한 그룹지체시간(tg 2)에 보다 더 근접한 시간으로 결정한다.The phase lag time t ph 1 for the first detector is equal to the group lag time t g 1 for the first detector and the phase lag time t ph 2 for the second detector is the closest. The time t L , t R is determined to be closer to the group lag time t g 2 for the second detector.

상기 아스팔트 공시체의 길이를 D라 하는 경우, 상기 그룹속도는

Figure 112010019695836-pat00001
이고 상기 위상속도는
Figure 112010019695836-pat00002
이다.When the length of the asphalt specimen is D, the group velocity is
Figure 112010019695836-pat00001
And the phase velocity is
Figure 112010019695836-pat00002
to be.

HW-Phase spectrum 방법은 2개의 신호들 사이에서 위상각 스펙트럼을 결정하기 위해 개발된 방법이다. 기존의 퓨리에 변환을 이용하여 위상각 스펙트럼을 결정하는 방법이 계측된 전체 시간 영역에 대한 신호를 사용하여 반사파와 같은 잡음이 존재하는 경우 신뢰성 있은 결과를 획득하는 것에 어려움이 있는데 반하여 HW-Phase spectrum 방법은 HWAW 방법과 마찬가지로 하모닉 웨이브릿 변환을 이용하여 전체 시간 영역 중 에너지가 집중된, 즉 신호 대 잡음비가 최대인 시간 영역의 신호만을 사용하기 때문에 반사파와 같은 잡음의 영향을 효과적으로 제거할 수 있다. The HW-Phase spectrum method is a method developed to determine the phase angle spectrum between two signals. The conventional method of determining the phase angle spectrum using the Fourier transform is difficult to obtain reliable results in the presence of noise such as reflected waves by using the signal for the entire measured time domain, whereas the HW-Phase spectrum method Like the HWAW method, the harmonic wavelet transform can effectively eliminate the effects of noise such as reflected waves because only the signals in the time domain where energy is concentrated in the entire time domain, that is, the signal-to-noise ratio is maximized, are used.

일단 HW-Phase spectrum 방법에 의한 위상각 스펙트럼이 결정되면 위상각 전개 방법에 의해 주파수별 속도를 쉽게 결정할 수 있다. HWAW 방법과 비교하여 잡음이 존재하는 경우 동일한 정도의 신뢰성을 가지는 분산 곡선의 결정이 가능하다. HW-Phase spectrum 방법을 사용한 아스팔트 재료의 주파수에 따른 P파 속도의 변화를 나타내는 분산 곡선의 결정 과정은 다음과 같다. Once the phase angle spectrum is determined by the HW-Phase spectrum method, the speed for each frequency can be easily determined by the phase angle expansion method. Compared with the HWAW method, it is possible to determine the dispersion curve with the same degree of reliability in the presence of noise. The process of determining the dispersion curve showing the change of P wave velocity with frequency of asphalt material using HW-Phase spectrum method is as follows.

아스팔트 공시체의 온도를 측정하는 단계; 제1 감지기 및 제2 감지기를 통해 얻어진 신호에 대하여 하모닉 웨이브릿 변환(Harmonic Wavelet Transform)을 수행하는 단계; 하모닉 웨이브릿 함수(Wm ,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 최대크기시간(tmax 1, tmax 2)을 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1, am , n 2 )의 크기가 최대가 되는 시간으로 결정하는 단계; 상기 제1 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1)의 위상 정보로부터 상기 최대크기시간(tmax 1)에 해당하는 위상값(φ1)을 결정하는 단계; 상기 제2 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 2)의 위상 정보로부터 상기 최대크기시간(tmax 2)에 해당하는 위상값(φ2)을 결정하는 단계; 상기 제2 감지기에 대한 위상값(φ2)을 이용하여 상기 제2 감지기에서의 복원된 접힌 형태의 시간-위상 함수(φRecover 2(t))를 결정하는 단계; 상기 시간-위상 함수 및 제1 감지기에 대한 위상값(φ1)을 이용하여 상기 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 위상차(φdiff(t))를 결정하는 단계; 상기 위상차(φdiff(t))의 결정 단계를 반복 수행하여 전체 주파수 대역에 대한 위상차를 결정하여 위상각 스펙트럼을 결정하는 단계; 상기 위상각 스펙트럼으로부터 실제 위상차(δ(f))를 결정하는 단계; 및 상기 실제 위상차를 이용하여 분산 곡선을 결정하는 단계를 포함한다.Measuring the temperature of the asphalt specimen; Performing a harmonic wavelet transform on the signal obtained through the first detector and the second detector; The maximum magnitude time (t max 1 , t max 2 ) corresponding to the center frequency ((m + n) π) of the harmonic wavelet function (W m , n (ω)) is determined by the harmonic wavelet coefficient (a m , n 1 , a m , n 2 Determining a time at which the size of C) becomes maximum; Determining a phase value (φ 1 ) corresponding to the maximum size time (t max 1 ) from the phase information of the harmonic wavelet coefficients (a m , n 1 ) for the first detector; Determining a phase value φ 2 corresponding to the maximum magnitude time t max 2 from phase information of the harmonic wavelet coefficients a m and n 2 for the second detector; Determining a time-phase function (φ Recover 2 (t)) of the reconstructed folded form in the second detector using the phase value φ 2 for the second detector; Determining a phase difference φ diff (t) corresponding to the center frequency (m + n) π using the time-phase function and the phase value φ 1 for the first detector; Determining the phase angle spectrum by repeatedly performing the determination of the phase difference φ diff (t) to determine the phase difference for the entire frequency band; Determining an actual phase difference δ (f) from the phase angle spectrum; And determining a dispersion curve using the actual phase difference.

도 5에 도시된 바와 같이, 상기 하모닉 웨이브릿 함수(Wm ,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 최대크기시간(tmax 1, tmax 2)은 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1, am,n 2 )의 크기가 최대가 되는 시간이다. 도 6은 시간-위상 함수(φRecover 2(t)) 및 위상차의 결정을 도시한 도면이다.As shown in FIG. 5, the maximum size times t max 1 and t max 2 corresponding to the center frequency (m + n) π of the harmonic wavelet function W m , n (ω) are harmonic wavelets. It is time when the magnitude | size of the coefficient (a m , n 1 , a m, n 2 ) becomes the maximum. Fig. 6 shows the determination of the time-phase function φ Recover 2 (t) and the phase difference.

상기 제2 감지기에서의 복원된 접힌 형태의 시간-위상 함수(φRecover 2(t))는 수학식 1을 통해 구현될 수 있다. The time-phase function φ Recover 2 (t) of the restored folded form in the second detector may be implemented through Equation 1.

Figure 112010019695836-pat00003
Figure 112010019695836-pat00003

상기 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 위상차(φdiff(t))는 수학식 2를 통해 구현될 수 있다.The phase difference φ diff (t) corresponding to the center frequency (m + n) π may be implemented through Equation 2.

Figure 112010019695836-pat00004
Figure 112010019695836-pat00004

상기 위상각 스펙트럼은 접힌(wrapped) 형태이며 실제 두 감지기 사이의 위상각차를 결정하기 위해서는 접힌 형태의 위상각에 적절한 수(점프 횟수)의 2π를 더하여 실제 위상차를 결정할 수 있다. 즉, 실제 위상차(δ(f))는

Figure 112010019695836-pat00005
로 구현될 수 있다. 이에, 분산 곡선은 수학식 3을 통해 구현될 수 있다.The phase angle spectrum is in a folded form, and in order to determine a phase angle difference between two detectors, the actual phase difference may be determined by adding 2π of an appropriate number (number of jumps) to the folded phase angle. That is, the actual phase difference δ (f) is
Figure 112010019695836-pat00005
It can be implemented as. Thus, the dispersion curve may be implemented through Equation 3.

Figure 112010019695836-pat00006
Figure 112010019695836-pat00006

아스팔트 재료의 주파수별 물성치(파속 또는 탄성 계수)를 표시해 주는 분산 곡선은 온도에 따라 변화한다. 따라서, 아스팔트 포장의 유지 관리 및 설계를 위해서는 온도에 따른 재료 물성의 변화를 결정하여야 한다. 일반적으로, 아스팔트 재료는 높은 온도?낮은 가진 주파수에서 가지는 탄성 계수값과 낮은 온도?높은 가진 주파수에서 가지는 탄성 계수값이 같다. 즉, 각각의 온도에서 결정된 분산 곡선을 수평 방향으로 평행 이동시키면 서로 일치하게 된다. The dispersion curve, which shows the properties (wave velocity or modulus) of each asphalt material by frequency, changes with temperature. Therefore, for maintenance and design of asphalt pavement, it is necessary to determine the change of material properties with temperature. In general, asphalt materials have the same modulus of elasticity at high temperature and low excitation frequencies as well as modulus at low temperature and high excitation frequencies. That is, when the dispersion curves determined at the respective temperatures are moved in parallel in the horizontal direction, they coincide with each other.

전이 함수는 각 개별 온도에서 결정된 분산 곡선을 기준 온도에 해당되는 분산 곡선으로 이동시키는데 필요한 수평 방향의 이동 거리(주파수 축상에서의 평행 이동거리)를 나타내는 함수로서 본 발명에서는 아레니우스(Arrenius) 방법을 사용하여 전이 함수를 결정한다. 수평 방향의 이동 거리, 온도, 및 주파수 사이의 관계는

Figure 112010019695836-pat00007
와 같다. 여기서, aT는 전이 함수이고, fT는 온도 T에서의 주파수이며, fT0은 기준 온도 T0에서의 주파수이다. 전이 함수는 온도만의 함수로서
Figure 112010019695836-pat00008
와 같은 2차식으로 모사할 수 있다.The transfer function is a function representing the horizontal moving distance (parallel moving distance on the frequency axis) required to move the dispersion curve determined at each individual temperature to the dispersion curve corresponding to the reference temperature. In the present invention, the Arrenius method is used. To determine the transition function. The relationship between travel distance, temperature, and frequency in the horizontal direction
Figure 112010019695836-pat00007
Same as Where a T is a transition function, f T is the frequency at temperature T, and f T0 is the frequency at reference temperature T 0 . The transition function is a function of temperature only
Figure 112010019695836-pat00008
Can be simulated in quadratic such as

전이 함수를 결정하기 위해서는 적어도 3개의 온도에서 결정된 분산 곡선이 필요하며, 이 3개의 분산 곡선은 서로 겹치는 P파 속도(또는 탄성 계수) 대역을 포함해야 한다. 서로 겹치는 속도 대역을 사용하여 기준 온도(분산 곡선을 가지는 다수의 온도 중 어느 하나)에 해당되는 분산 곡선과 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 일치시키기 위해 필요한 수평 이동량을 결정한다. To determine the transition function, a dispersion curve determined at at least three temperatures is required, which must include bands of P-wave velocity (or modulus of elasticity) that overlap each other. Velocity bands that overlap each other are used to determine the amount of horizontal shift required to match the dispersion curve corresponding to the reference temperature (one of the plurality of temperatures with the dispersion curve) and the dispersion curve corresponding to each temperature.

이 결정된 값들을 사용하여 2개의 미지수 A, B값을 결정하여 전이 함수를 결정한다. 전이 함수가 결정되면 임의의 온도에서 결정된 분산 곡선을 기준 온도의 분산 곡선으로 이동시키는데 필요한 수평 이동거리가 결정되며 이러한 수평 방향의 평행 이동을 통해 마스터 커브가 결정된다.Using these determined values, two unknown A and B values are determined to determine the transition function. Once the transition function is determined, the horizontal distance required to move the dispersion curve determined at any temperature to the dispersion curve at the reference temperature is determined and the master curve is determined through this horizontal parallel movement.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법을 구현하기 위한 실험 구성을 도시한 도면이다. 상기한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 간단한 시험 장비를 사용하여 저비용으로 신속한 실험이 가능하고 동시에 기존 비파괴 시험법과 달리 각각의 주어진 온도에서 하나의 주파수가 아닌 주파수 대역에서 탄성 계수의 결정이 가능하며 온도를 바꾸어 가며 실험을 수행하여 전이 함수를 결정할 수 있고 마스터 커브 결정에 사용할 수 있는 데이터 개수가 많아 정밀한 마스터 커브의 결정이 가능하다.7 is a view showing an experimental configuration for implementing a method for determining the asphalt elastic modulus for each frequency for determining the master curve according to an embodiment of the present invention. As described above, according to the present invention, it is possible to perform a quick experiment at low cost by using a simple test equipment, and at the same time, unlike the existing non-destructive testing method, it is possible to determine the elastic modulus in the frequency band instead of one frequency at each given temperature. We can determine the transition function by performing experiments by changing the number of points, and because of the large number of data that can be used to determine the master curve, precise master curve can be determined.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above-described embodiments, which can be variously modified and modified by those skilled in the art to which the present invention pertains. Modifications are possible. Accordingly, the spirit of the present invention should be understood only in accordance with the following claims, and all equivalents or equivalent variations thereof are included in the scope of the present invention.

Claims (6)

아스팔트 공시체의 온도를 측정하는 단계;
상기 아스팔트 공시체의 한 단면에 충격을 주어 P파를 발생시킨 후 상기 아스팔트 공시체의 양단면에 부착된 제1 감지기 및 제2 감지기를 통해 얻어진 신호에 대하여 하모닉 웨이브릿 변환(Harmonic Wavelet Transform)을 수행하는 단계;
상기 하모닉 웨이브릿 변환을 통해 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)가 최대가 되는 국부적인 영역의 신호만을 선택 사용하여 주파수에 따른 P파 속도(또는 탄성 계수)의 변화를 나타내는 분산 곡선을 결정하는 단계;
상기 분산 곡선의 결정 단계를 상기 아스팔트 공시체의 온도를 바꿔가면서 반복 수행하여 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 결정하는 단계;
상기 다수의 분산 곡선 중에 적어도 세 개 이상의 분산 곡선을 사용하여 전이 함수를 결정하는 단계; 및
상기 전이 함수를 통해 상기 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 미리 설정된 기준 온도에 해당되는 분산 곡선으로 이동시키는데 필요한 수평 이동거리를 산출하고 상기 수평 이동거리에 의거하여 상기 각각의 온도에 해당되는 분산 곡선을 상기 기준 온도에 해당되는 분산 곡선으로 이동시켜 마스터 커브를 결정하는 단계
를 포함하되,
상기 전이 함수는 서로 겹치는 P파 속도(탄성 계수) 대역을 포함하는 적어도 세 개 이상의 분산 곡선과 아레니우스(Arrenius) 방법을 사용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법.
Measuring the temperature of the asphalt specimen;
Impacting one end surface of the asphalt specimen to generate a P wave, and then performing a harmonic wavelet transform on the signals obtained through the first and second detectors attached to both ends of the asphalt specimen. step;
Determining a dispersion curve indicating a change in P wave velocity (or modulus of elasticity) according to frequency using only a signal in a local region where the signal-to-noise ratio is maximized through the harmonic wavelet transformation. ;
Determining the dispersion curve corresponding to each temperature by repeatedly performing the determination of the dispersion curve while changing the temperature of the asphalt specimen;
Determining a transfer function using at least three or more dispersion curves of the plurality of dispersion curves; And
The horizontal curve is required to move the dispersion curve corresponding to each temperature to the dispersion curve corresponding to a preset reference temperature through the transition function, and the dispersion curve corresponding to each temperature is calculated based on the horizontal movement distance. Determining a master curve by moving a to a dispersion curve corresponding to the reference temperature
Including,
The transition function is determined by using at least three dispersion curves including P-wave velocity (elastic coefficient) bands overlapping each other and the Arrenius method. How to decide.
제1항에 있어서,
상기 제1 감지기 및 제2 감지기는 가속도계인 것을 특징으로 하는 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법.
The method of claim 1,
The method of determining the asphalt elastic modulus for each frequency for determining the master curve, characterized in that the first detector and the second detector is an accelerometer.
제1항에 있어서,
상기 하모닉 웨이브릿 변환을 통해 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)가 최대가 되는 국부적인 영역의 신호만을 선택 사용하여 주파수에 따른 P파 속도(또는 탄성 계수)의 변화를 나타내는 분산 곡선을 결정하는 단계는,
하모닉 웨이브릿 함수(Wm,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 그룹지체시간(tg 1, tg 2) 및 위상지체시간(tph 1, tph 2)을 결정하는 단계;
상기 그룹지체시간 및 위상지체시간의 결정 단계를 반복 수행하여 전체 주파수 대역에 대한 그룹지체시간 및 위상지체시간을 결정하는 단계; 및
상기 아스팔트 공시체의 길이, 그룹지체시간, 및 위상지체시간을 이용하여 그룹속도(Vgr)와 위상속도(Vph)를 산출하는 단계
를 포함하되,
상기 하모닉 웨이브릿 함수(Wm,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 그룹지체시간(tg 1, tg 2) 및 위상지체시간(tph 1, tph 2)을 결정하는 단계는,
상기 제1 감지기 및 제2 감지기에서의 상기 그룹지체시간(tg 1, tg 2)을 하모닉 웨이브릿 계수(am,n 1, am,n 2)의 크기가 최대가 되는 시간으로 결정하는 단계;
상기 제1 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am,n 1)의 위상 정보로부터 상기 그룹지체시간(tg 1)에 해당하는 위상값(θ1)을 결정하는 단계;
상기 제2 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am,n 2)의 위상 정보로부터 상기 그룹지체시간(tg 2)의 좌측에 위치하며 상기 위상값(θ1)을 가지는 여러 개의 시간 중 상기 그룹지체시간(tg 2)에 가장 근접한 시간(tL) 및 상기 그룹지체시간(tg 2)의 우측에 위치하며 상기 위상값(θ1)을 가지는 여러 개의 시간 중 상기 그룹지체시간(tg 2)에 가장 근접한 시간(tR)을 결정하는 단계; 및
상기 제1 감지기에 대한 위상지체시간(tph 1)을 상기 제1 감지기에 대한 그룹지체시간(tg 1)으로 결정하고 상기 제2 감지기에 대한 위상지체시간(tph 2)을 상기 가장 근접한 시간(tL, tR) 중 상기 제2 감지기에 대한 그룹지체시간(tg 2)에 보다 더 근접한 시간으로 결정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법.
The method of claim 1,
Determining a dispersion curve indicating a change in P wave velocity (or modulus of elasticity) according to frequency using only a signal in a local region where the signal-to-noise ratio is maximized through the harmonic wavelet transformation. Is,
Group delay time (t g 1 , t g 2 ) and phase delay time (t ph 1 , t ph 2 ) corresponding to the center frequency ((m + n) π) of the harmonic wavelet function (W m, n (ω)) Determining;
Determining the group delay time and phase delay time for the entire frequency band by repeating the determination of the group delay time and the phase delay time; And
Calculating a group velocity (V gr ) and a phase velocity (V ph ) using the length of the asphalt specimen, the group delay time, and the phase delay time.
Including,
Group delay time (t g 1 , t g 2 ) and phase delay time (t ph 1 , t ph 2 ) corresponding to the center frequency ((m + n) π) of the harmonic wavelet function W m, n (ω) ) Is determined by
The group delay time (t g 1 , t g 2 ) in the first and second detectors is determined as a time at which the magnitude of the harmonic wavelet coefficients (a m, n 1 , a m, n 2 ) becomes maximum. Making;
Determining a phase value θ 1 corresponding to the group delay time t g 1 from phase information of the harmonic wavelet coefficient a m, n 1 for the first detector;
The phase information of the harmonic wavelet coefficient (a m, n 2 ) for the second detector is located on the left side of the group delay time (t g 2 ) and has a phase value (θ 1 ). group delay time (t g 2) closest to the time (t L) and the group delay time (t g 2) the group delay time of several hours on the right side, and with the phase value (θ 1) (t in the determining a time t R closest to g 2 ); And
The phase delay time t ph 1 for the first detector is determined as the group delay time t g 1 for the first detector, and the phase delay time t ph 2 for the second detector is determined to be the closest. Determining a time t L , t R that is closer to the group lag time t g 2 for the second detector.
Asphalt elastic modulus determination method for each frequency for determining the master curve comprising a.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 하모닉 웨이브릿 변환을 통해 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)가 최대가 되는 국부적인 영역의 신호만을 선택 사용하여 주파수에 따른 P파 속도(또는 탄성 계수)의 변화를 나타내는 분산 곡선을 결정하는 단계는,
하모닉 웨이브릿 함수(Wm ,n(ω))의 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 최대크기시간(tmax 1, tmax 2)을 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1, am , n 2 )의 크기가 최대가 되는 시간으로 결정하는 단계;
상기 제1 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 1)의 위상 정보로부터 상기 최대크기시간(tmax 1)에 해당하는 위상값(φ1)을 결정하는 단계;
상기 제2 감지기에 대한 상기 하모닉 웨이브릿 계수(am , n 2)의 위상 정보로부터 상기 최대크기시간(tmax 2)에 해당하는 위상값(φ2)을 결정하는 단계;
상기 제2 감지기에 대한 위상값(φ2)을 이용하여 상기 제2 감지기에서의 복원된 접힌 형태의 시간-위상 함수(φRecover 2(t))를 결정하는 단계;
상기 시간-위상 함수 및 제1 감지기에 대한 위상값(φ1)을 이용하여 상기 중심 주파수((m+n)π)에 해당하는 위상차(φdiff(t))를 결정하는 단계;
상기 위상차(φdiff(t))의 결정 단계를 반복 수행하여 전체 주파수 대역에 대한 위상차를 결정하여 위상각 스펙트럼을 결정하는 단계;
상기 위상각 스펙트럼으로부터 실제 위상차(δ(f))를 결정하는 단계; 및
상기 실제 위상차를 이용하여 분산 곡선을 결정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 마스터 커브 결정을 위한 주파수별 아스팔트 탄성계수 결정방법.
The method of claim 1,
Determining a dispersion curve indicating a change in P wave velocity (or modulus of elasticity) according to frequency using only a signal in a local region where the signal-to-noise ratio is maximized through the harmonic wavelet transformation. Is,
The maximum magnitude time (t max 1 , t max 2 ) corresponding to the center frequency ((m + n) π) of the harmonic wavelet function (W m , n (ω)) is determined by the harmonic wavelet coefficient (a m , n 1 , a m , n 2 Determining a time at which the size of C) becomes maximum;
Determining a phase value (φ 1 ) corresponding to the maximum size time (t max 1 ) from the phase information of the harmonic wavelet coefficients (a m , n 1 ) for the first detector;
Determining a phase value φ 2 corresponding to the maximum magnitude time t max 2 from phase information of the harmonic wavelet coefficients a m and n 2 for the second detector;
Determining a time-phase function (φ Recover 2 (t)) of the reconstructed folded form in the second detector using the phase value φ 2 for the second detector;
Determining a phase difference φ diff (t) corresponding to the center frequency (m + n) π using the time-phase function and the phase value φ 1 for the first detector;
Determining the phase angle spectrum by repeatedly performing the determination of the phase difference φ diff (t) to determine the phase difference for the entire frequency band;
Determining an actual phase difference δ (f) from the phase angle spectrum; And
Determining a dispersion curve using the actual phase difference
Asphalt elastic modulus determination method for each frequency for determining the master curve comprising a.
삭제delete
KR1020100027739A 2010-03-29 2010-03-29 Development of evaluation method to determine the frequency-asphalt modulus curve KR101155162B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100027739A KR101155162B1 (en) 2010-03-29 2010-03-29 Development of evaluation method to determine the frequency-asphalt modulus curve

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100027739A KR101155162B1 (en) 2010-03-29 2010-03-29 Development of evaluation method to determine the frequency-asphalt modulus curve

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110108512A KR20110108512A (en) 2011-10-06
KR101155162B1 true KR101155162B1 (en) 2012-06-12

Family

ID=45026077

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100027739A KR101155162B1 (en) 2010-03-29 2010-03-29 Development of evaluation method to determine the frequency-asphalt modulus curve

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101155162B1 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014213850B4 (en) * 2014-07-16 2018-01-18 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method and device for determining material properties
CN104614508B (en) * 2015-01-23 2016-04-13 长安大学 Assessment design parameter variability to make a variation sex method to compound dynamic modulus
CN117408095B (en) * 2023-12-15 2024-02-13 华南理工大学 Method for predicting fatigue life of asphalt at different temperatures

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005205599A (en) 2004-01-20 2005-08-04 Kinugawa Rubber Ind Co Ltd Method and apparatus for evaluating characteristics of thermoplastic elastomer, processing condition setting method, extrusion discharge amount control device and processing control method
JP2009222656A (en) 2008-03-18 2009-10-01 Yokohama Rubber Co Ltd:The Prediction method of hat generation of running belt, prediction method of running resistance force, prediction method of running heat generation of rotation body, and prediction method of rolling resistance

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005205599A (en) 2004-01-20 2005-08-04 Kinugawa Rubber Ind Co Ltd Method and apparatus for evaluating characteristics of thermoplastic elastomer, processing condition setting method, extrusion discharge amount control device and processing control method
JP2009222656A (en) 2008-03-18 2009-10-01 Yokohama Rubber Co Ltd:The Prediction method of hat generation of running belt, prediction method of running resistance force, prediction method of running heat generation of rotation body, and prediction method of rolling resistance

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
논문1 *
논문1*
논문2 *
논문2*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110108512A (en) 2011-10-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kudela et al. Impact induced damage assessment by means of Lamb wave image processing
Loutridis et al. Crack identification in double-cracked beams using wavelet analysis
Kudela et al. Identification of cracks in thin-walled structures by means of wavenumber filtering
Ohtsu et al. Stack imaging of spectral amplitudes based on impact-echo for flaw detection
CN102636568B (en) Finite element ultrasonic imaging method used for detecting defect in concrete
Chekroun et al. Analysis of coherent surface wave dispersion and attenuation for non-destructive testing of concrete
Ni et al. Evaluation of pile defects using complex continuous wavelet transform analysis
KR20090017769A (en) Method for non-destructive testing of concretestructure
Xu et al. Damage detection of ballastless railway tracks by the impact-echo method
KR101155162B1 (en) Development of evaluation method to determine the frequency-asphalt modulus curve
Yang et al. Depth detection of surface-breaking cracks in concrete plates using fundamental Lamb modes
Kim et al. Determination of dispersive phase velocities for SASW method using harmonic wavelet transform
Wang et al. Spectral element modelling of wave propagation with boundary and structural discontinuity reflections
CN102539541B (en) Method for non-contact wave velocity extraction of Rayleigh wave of anisotropic blocky material
CN102539543B (en) Double-layer plate Lamb wave non-contact wave speed extraction method
Joh et al. Pavement integrity assessed by leaky surface waves with wave group interpretation
Xu Delamination detection at web/flange junction of I-section composite beam with fiber optical interferometer sensor
Wiciak et al. Novel application of wavelet synchrosqueezed transform (WSST) in laser-vibrometer measurements for condition assessment of cementitious materials
Iodice et al. Exploiting spectral differences between two acoustic imaging methods for the in situ evaluation of surface-breaking cracks in asphalt
Choi et al. Frequency wave number–domain analysis of air-coupled impact-echo tests in concrete slab
Dan et al. Temperature effects compensation strategy for guided wave based structural health monitoring
Rosyidi et al. Wavelet-spectrogram analysis of surface wave technique for in situ pavement stiffness measurement
Ohtsu et al. Development of non-contact SIBIE procedure for identifying ungrouted tendon duct
Kim et al. Effect of input signal type and time delay in sensors on wave velocity in rock specimens
Kim et al. Travel-time tomographic imaging: Multi-frequency diffraction evaluation of a medium with a high-contrast inclusion

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150602

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160601

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170626

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180530

Year of fee payment: 7