• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.357-361
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• 2011

본 논문에서는 확률적 불확실성을 포함한 손상 장에서 강성저감 효과를 추정하는 방법을 제안하였다. 실제 교량 구조물에 분포된 손상 장은 매우 불확실하며 손상의 위치와 형상 또한 정확히 알 수 없는 경우가 많다. 그러나 대부분의 손상 추정 문제는 균열이나 손상의 위치와 형상을 기지의 주어진 정보로 가정하고 손상을 추정한다. 제안 기법에서는 이러한 손상의 위치와 형태가 본질적으로 불확실하다는 가정 하에 이 불확실성을 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 도입하여 기술한다. 교량에 국부적으로 발생된 손상은 교량의 요소강성의 저감 분포로 변환되어 손상이 발생한 전체 시스템의 강성을 표현하고 이를 통해 손상이 발생한 시스템의 전체 응답을 해석할 수 있게 된다. 수정 가우스 강성 저감 분포 함수는 손상 분포의 개략적 중심을 표현하는 평균 변수와 강성 저감의 비국소적 분포 특성을 묘사하는 표준편차 변수, 손상 중심의 손상 정도를 표현하는 강성저감 변수로 구성된다. 본 논문에서는 손상 장에서 손상의 위치나 형태에 대한 확률적 불확실성을 기술하는 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 포함한 유한요소모델을 정식화하여 제시한다. 또한 단일 또는 복합 균열로 인해 교량 구조물에 국부적인 손상이 야기된 경우에 대한 수치 예제를 통하여 균열 등에 대한 정보가 불확실하더라도 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 통해 강성 저감 효과가 분석될 수 있음을 확인하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.2
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• pp.233-238
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• 2020

Most deep learning (DL) approaches for bridge damage localization based on a structural health monitoring system commonly use supervised learning-based DL models. The supervised learning-based DL model requires the response data obtained from sensors on the bridge and also the label which indicates the damaged state of the bridge. However, it is impractical to accurately obtain the label data in fields, thus, the supervised learning-based DL model has a limitation in that it is not easily applicable in practice. On the other hand, an unsupervised learning-based DL model has the merit of being able to train without label data. Considering this advantage, this study aims to propose and theoretically validate a damage localization approach for bridges using a variational autoencoder, a representative unsupervised learning-based DL network: as a result, this study indicated the feasibility of VAE for damage localization.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.213-216
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• 2009

유한요소모델개선기법은 계측된 동특성을 모사하는 구조해석모델을 구하는 방법으로서 손상탐지 및 구조건전도감시를 위해 효과적으로 이용될 수 있다. 유한요소모델개선기법에는 다양한 종류의 동특성데이터가 사용될 수 있는데, 본 연구에서는 고유진동수와 모드형상을 사용한 경우와 고유진동수와 주파수응답함수를 사용한 경우를 각각 사용해 실험실 규모의 구조물의 손상 위치 및 손상정도를 추정하였다. 4층 철골조의 골조구조물로서 진동대를 이용하여 원구조물에 백색잡음 가진실험을 실시한 후 손상의 모사를 위해 1층 부분의 보 부재를 작은 단면의 부재로 교체하고 동일한 실험을 반복하였다. 보 부재 교체 전 후에 계측된 데이터와 두 종류의 모델개선기법을 각각 적용하여 손상탐지를 실시한 후 그 정확도를 분석하였다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.11 no.2 s.54
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• pp.69-79
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• 2007

In this paper, a technique to detect structural damage and estimate its severity using peaks and zeros of frequency response functions (FRFs) is developed. The peaks in FRFs represent the natural frequencies of the structure and the zeros provide additional information. The characteristics of peaks and zeros are defined and the calculation procedure to obtain the peaks and zeros from the relationship between frequency response function and stiffness and mass matrices are clearly explained. A structural system identification theory which is utilizing the sensitivity of stiffness of a structural member to eigenvalues, i.e., peaks and zeros, is established. The proposed method can identify damage location and its severity, with natural and zero frequencies, by estimating structural stiffness of the structure in the process of making a analytical model The accuracy and feasibility is demonstrated by numerical models of a spring-mass system and a beam structure.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.303-313
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• 1997

Though many techniques for the damage assessment of structures have been studied recently, most of them can be only applied to simple structures. Therefore, practical damage assessment techniques that evaluate the damage location and the damage state for large structures need to be developed. In this study, a damage assessment technique using a neural network is developed, in which the bilevel damage assessment procedure is proposed to evaluate the damage of a large structure from the limited monitoring data. The procedure is as follows ; first, for the rational selection of damage critical members, the members that affect the probability of failure or unusual structural behavior are selected by sensitivity analysis. Secondly, the monitoring points and the number of sensors that are sensitive to the damage severity of the selected members are also selected through the sensitivity analysis with a proposed sensitivity measurement format. The validity and applicability of the developed technique are demonstrated by various examples, and it has been shown that the practical information on the damage state of the selected critical members can be assessed even though the limited monitoring data have been used.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.1
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• pp.13-20
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• 2021

In this paper, a new algorithm is proposed to estimate the damage size by combining the reflected area with the reflected position and extracting contours in proportion to the maximum value of pixels from the visible image. The cumulative summation feature vector algorithm is used to obtain the area of the reflected signal. To get the position of the reflected signal, the signal correlation algorithm is used to decompose the reflected signal from the damage. The proposed algorithm is tested and validated for composite panels. Repetitive experiments are performed and it is confirm that the proposed algorithm is reproducible. Further, it is verified that the damage size can be estimated appropriately by the proposed algorithm.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.10 no.2 s.35
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• pp.279-290
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• 1998

An existing Damage Index Method is verified to demonstrate its feasibility for detecting structural damage in truss bridges (1) for which modal parameters are available for a few modes of vibration and (2) for which baseline modal information is not available from its as-built state. The theory of approach to detect locations of damage and to identify baseline modal model is summarized on the basis of system identification theory and modal sensitivity theory. The feasibility of the Damage Index Method is demonstrated using a numerical example of a truss bridge with 11 subsystems of 211 members and for which only two modes of vibration were recorded for post-damaged state.

• Computational Structural Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.24-38
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• 2003

• Magazine of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
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• v.17 no.4
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• pp.22-26
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• 2013

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.200-204
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• 2009

구조물의 건전도를 평가하기 위하여 계측된 데이터로부터 구조물의 동특성 변화를 분석하여 손상정도를 추정하는 방법이 많이 사용되고 있다. 최근, 다점 측정된 가속도 데이터로부터 구조물의 고유진동수 및 모드형상을 추출하고 이를 초기값과 비교하여 손상탐지를 실시함으로써 손상위치 및 손상정도를 추정하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법을 실제 적용하기 위해서는 계측시스템 구축에 많은 비용이 소요되며, 손상탐지를 위한 해석과정이 복잡하기 때문에 실시간에 가깝게 유용한 정보를 거주자에게 제공하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 실용적인 계측유지관리 시스템을 구축할 수 있도록 구조물의 손상도에 따른 동적특성의 변화를 사전에 예측하여 실제 계측된 동적특성에 대한 관리 한계치를 제공하는 방안을 제시하고자 한다.