구조물의 특성치를 결정하기 위하여 18층 규모의 사무용 건물 3동에 대하여 자연진동 조건하에서 동적계측실험을 수행하였다. 대상건물은 기본적으로 보-기둥 골조시스템에 횡하중을 보다 효율적으로 지지하기 위하여 추가적으로 코아가 배치된 혼합 구조형식을 나타낸다. 매층 마다 측정한 일련의 진동기록으로부터 고유진동수, 모드형태 및 감쇠율 등과 같은 모달계수를 추출하기 위하여 최신 주파수- 및 시간영역-기반 응답의존 시스템판별법인 FDD, pLSCF 및 SSI를 적용하였다. 3방법에 의하여 추출한 결과는 대체로 일치하였으나, 초기 FE 해석결과와 비교하여 저차 3개 고유진동수는 대략 1.2~1.7배나 되는 단단한 거동을 나타냈다. 진동응답으로부터 추출된 값, 기준에서 제시하는 약산식 및 FE해석에 의하여 산정된 고유주기를 비교하여 보면, FE결과가 가장 유연한 거동을 예측하였으며, 높이를 변수로 하는 약산식이 추출된 값에 가장 근접한 결과를 나타냈다. 이러한 차이는 현재의 실험 추출치에는 콘크리트 균열 등과 같은 강성저감 요인을 포함하고 있지 않으며, 또한 FE 해석치는 비구조체 및 사용된 재료의 실제성능 등과 관련된 강성증가 요소를 포함하고 있지 않기 때문이다.
본 논문에서는 토목구조물의 스마트 모니터링 시스템을 위한 MEMS 형식의 가속도 센서를 부착한 스마트 무선 센서 장치를 설계하고 제작하였다. 그리고 다양한 성능 실험을 통하여 장치의 성능을 평가하였다. 첫째 장치에 부착한 가속도 센서의 민감도와 분해능, 잡음을 평가하기 위한 실험을 실시하였다. 실험의 결과는 센서의 데이터 쉬트의 값과 비교하여 센서의 성능을 평가 하였다. 두 번째로는 무선 센서 장치를 이용하여 상시 가진을 받는 모형구조물의 동특성을 NExT와 ERA 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 이와 같이 분석된 동적 특성은 유한요소 해석 결과와 상호 비교하여 그 유용성을 입증하였고, 스마트 모니터링 시스템에 무선 센서 장치가 효과적으로 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
Deficient modes that cannot be always identified from different sets of measurement data may exist in the application of operational modal analysis such as the stochastic subspace identification techniques in large-scale civil structures. Based on a recent work using the long-term ambient vibration measurements from an instrumented cable-stayed bridge under different wind excitation conditions, a benchmark problem is launched by taking the same bridge as a test bed to further intensify the exploration of mode identifiability. For systematically assessing this benchmark problem, a recently developed SSI algorithm based on an alternative stabilization diagram and a hierarchical sifting process is extended and applied in this research to investigate several sets of known and blind monitoring data. The evaluation of delicately selected cases clearly distinguishes the effect of traffic excitation on the identifiability of the targeted deficient mode from the effect of wind excitation. An additional upper limit for the vertical acceleration amplitude at deck, mainly induced by the passing traffic, is subsequently suggested to supplement the previously determined lower limit for the wind speed. Careful inspection on the shape vector of the deficient mode under different excitation conditions leads to the postulation that this mode is actually induced by the motion of the central tower. The analysis incorporating the tower measurements solidly verifies this postulation by yielding the prevailing components at the tower locations in the extended mode shape vector. Moreover, it is also confirmed that this mode can be stably identified under all the circumstances with the addition of tower measurements. An important lesson learned from this discovery is that the problem of mode identifiability usually comes from the lack of proper measurements at the right locations.
Structural identification or St-Id is 'the parametric correlation of structural response characteristics predicted by a mathematical model with analogous characteristics derived from experimental measurements'. This paper describes a St-Id exercise on Humber Bridge that adopted a novel two-stage approach to first calibrate and then validate a mathematical model. This model was then used to predict effects of wind and temperature loads on global static deformation that would be practically impossible to observe. The first stage of the process was an ambient vibration survey in 2008 that used operational modal analysis to estimate a set of modes classified as vertical, torsional or lateral. In the more recent second stage a finite element model (FEM) was developed with an appropriate level of refinement to provide a corresponding set of modal properties. A series of manual adjustments to modal parameters such as cable tension and bearing stiffness resulted in a FEM that produced excellent correspondence for vertical and torsional modes, along with correspondence for the lower frequency lateral modes. In the third stage traffic, wind and temperature data along with deformation measurements from a sparse structural health monitoring system installed in 2011 were compared with equivalent predictions from the partially validated FEM. The match of static response between FEM and SHM data proved good enough for the FEM to be used to predict the un-measurable global deformed shape of the bridge due to vehicle and temperature effects but the FEM had limited capability to reproduce static effects of wind. In addition the FEM was used to show internal forces due to a heavy vehicle to to estimate the worst-case bearing movements under extreme combinations of wind, traffic and temperature loads. The paper shows that in this case, but with limitations, such a two-stage FEM calibration/validation process can be an effective tool for performance prognosis.
Modal parameters of a structure are commonly used quantities for system identification and damage detection. With a limited number of studies on the statistics assessment of modal parameters, this paper presents procedures to properly account for the uncertainties present in the process of extracting modal parameters. Particularly, this paper focuses on how to deal with the measurement error in an ambient vibration test and the modeling error resulting from a modal parameter extraction process. A bootstrap approach is adopted, when an ensemble of a limited number of noised time-history response recordings is available. To estimate the modeling error associated with the extraction process, a model prediction expansion approach is adopted where the modeling error is considered as an "adjustment" to the prediction obtained from the extraction process. The proposed procedures can be further incorporated into the probabilistic analysis of applications where the modal parameters are used. This study considers the effects of the measurement and modeling errors and can provide guidance in allocating resources to improve the estimation accuracy of the modal data. As an illustration, the proposed procedures are applied to extract the modal data of a damaged beam, and the extracted modal data are used to detect potential damage locations using a damage detection method. It is shown that the variability in the modal parameters can be considered to be quite low due to the measurement and modeling errors; however, this low variability has a significant impact on the damage detection results for the studied beam.
본 논문에서는 지점부 경계조건을 고려하여 단순보의 유한요소모델을 개선하는 기법을 제안하였다. 기존의 유한요소모델개선 기법은 주로 가속도 응답으로부터 추정된 동특성(고유진동수, 모드형상)을 이용하여 유한요소모델을 개선하였다. 이렇게 개선된 유한요소모델은 실제 구조물의 정적응답을 예측하기 어렵고, 잘못된 구조물의 물성치를 추정하는 문제가 발생한다. 제안된 기법은 먼저, 구조물의 처짐과 지점부 회전변위를 계측하여 지점부 경계조건을 간략화한 유한요소모델의 회전 스프링 강성을 정량적으로 추정한다. 회전 스프링 강성이 개선된 유한요소모델과 구조물의 동특성을 사용하여 구조물의 물성치를 추정함으로써 최종 개선된 유한요소모델을 구축된다. 제안된 유한요소모델 개선 기법과 기존 유한요소모델개선 기법을 수치해석 시뮬레이션을 통하여 비교 및 검증하였다.
This paper analyses the data collected from the $2^{nd}$ Jindo Bridge, a cable-stayed bridge in Korea that is a structural health monitoring (SHM) international test bed for advanced wireless smart sensors network (WSSN) technology. The SHM system consists of a total of 70 wireless smart sensor nodes deployed underneath of the deck, on the pylons, and on the cables to capture the vibration of the bridge excited by traffic and environmental loadings. Analysis of the data is performed in both the time and frequency domains. Modal properties of the bridge are identified using the frequency domain decomposition and the stochastic subspace identification methods based on the output-only measurements, and the results are compared with those obtained from a detailed finite element model. Tension forces for the 10 instrumented stay cables are also estimated from the ambient acceleration data and compared both with those from the initial design and with those obtained during two previous regular inspections. The results of the data analyses demonstrate that the WSSN-based SHM system performs effectively for this cable-stayed bridge, giving direct access to the physical status of the bridge.
이 연구에서는 철근콘크리트 건축물의 슬래브에 대해 화재 후 잔존 구조성능을 상온 시 내구성 진단과는 다르게, 고온특성을 보다 정확히 평가하기 위하여 전기로를 이용 800 ℃까지의 가열실험을 수행하였고 가열 전 후의 잔존 구조성능을 반발경도법과 초음파속도법 등의 비파괴 검사와 아울러 진동실험으로 구한 고유진동수로 처짐계산에 사용되는 강성을 평가하는 기법을 제안하였다. 반발경도를 이용한 압축강도 평가에서는 두꺼운 두께와 물/시멘트비(W/C)가 큰 실험체의 잔존 압축강도가 크게 나타났다. 콘크리트를 투과하는 초음파속도로 상온 대비 고온수열 콘크리트의 균질도를 평가하였으며 W/C와 부재 두께의 차이는 초음파 속도법의 결과에 큰 차이가 없는 것으로 판단되었다. 화재 피해 슬래브의 처짐 증가에 영향을 미치는 강성을 평가하기 위한 기법으로, 진동실험에 의해 고유진동수를 측정하고 이를 강성과의 관계식에 대입하였으며, 이를 슬래브 실험체에 적용해 본 결과 매우 합리적인 평가기법이 될 수 있음을 보여주었다. 또한, 고온 수열 후 부재의 잔존강도를 평가하기 위해 가열중과 가열 후 가력실험을 수행한 결과 800 ℃ 내력은 상온의 부재 내력에 비해 22%의 감소를 나타내었다.
본 연구는 단경간 교량의 정적하중입력/변위출력관계를 이용한 새로운 교량 유한요소모델 개선 방법을 제안하였고, 실내 모형교량 실험을 통해 검증하였다. 기존의 유한요소모델개선기법은 실험으로부터 얻어진 모드계수와 유한요소모델로부터 예측된 모드계수가 유사해지도록 유한요소모델을 개선하는데, 이 과정에서 구조계의 질량행렬에 대한 가정을 필요로 한다. 제안된 기법은 질량행렬을 가정하지 않고, 오히려 질량행렬 추정을 가능하게 하는 장점을 가진다. 제안된 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 정적 하중입력-변위응답으로부터 강성행렬을 개선하고, 둘째, 실측된 고유진동수를 이용하여 질량행렬을 개선한다. 실험검증을 위하여 실내 모형교량을 제작하였고, 제안된 기법을 이용하여 모형교량의 탄성계수를 추정하였으며, Universal Testing Machine으로 부터 얻어진 탄성계수와 비교하였다. 또한 기존의 유한요소모델개선기법으로 추정된 탄성계수와 비교하였다. 실험의 결과들로부터 제안된 기법이 합리적으로 탄성계수와 질량밀도를 추정하는 것이 관찰되었고, 기존의 유한요소모델개선기법은 고차모드를 사용했을 때 상대적으로 큰 오차를 주는 것이 관찰되었다. 추가적으로 유한요소모델링 오차에 대하여 토의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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