During deep excavation, changes in the state of stress in the ground mass around the excavation and subsequent ground losses inevitably occur. These changes in the stress and ground losses are reflected on surrounding ground in the form of ground movements, which eventually Impose strains onto nearby structures through translation, rotation, distortion, and possibly damage. A substantial portion of the cost of deep excavations in urban environments is, therefore, devoted to prevent ground movements. Prediction of ground movements and assessment of the risk of damage to adjacent structures has become an essential part of the planning, design, and construction of a deep excavation project in the urban environments. This paper presents excavation-induced ground movement characteristics as well as important issues related to excavation-induced building damage assessment.
The smart sensor technology has opened new horizons for assessing and monitoring structural health of civil infrastructure. Smart sensor's unique features such as onboard computation, wireless communication, and cost effectiveness can enable a dense network of sensors that is essential for accurate assessment of structural health in large-scale civil structures. While most research efforts to date have been focused on realizing wireless smart sensor networks (WSSN) on bridge structures, relatively less attention is paid to applying this technology to buildings. This paper presents a decentralized damage detection using the WSSN for building structures. An existing flexibility-based damage detection method is extended to be used in the decentralized computing environment offered by the WSSN and implemented on MEMSIC's Imote2 smart sensor platform. Numerical simulation and laboratory experiment are conducted to validate the WSSN for decentralized damage detection of building structures.
A quantitative approach for the retrofit prioritization of bridges is developed based on the damage risk of seismic vulnerable components. In the developed approach, seismic damage risk is estimated in the probabilistic perspectives with an analytical bridge model, which can consider various phenomena found in the seismic behaviors of girder-type bridges and damage models of various vulnerable components. Based on the total cost due to failure of structural components, weighting factors are proposed. Finally, the ranking index and retrofit priority of bridges are estimated from the overall damage risk and weighting factors of bridges. As a result, the retrofit priority of four PSC girder bridges is evaluated by using the proposed approach. The vulnerable components in need of seismic retrofit are selected accordingly. From simulated results, the validity of the proposed approach is verified by comparison with the existing approach. In addition, the proposed approach is found to be appropriate in evaluating the priority of existing bridges.
There is greater significance in identifying the incipient damages in structures at the time of their initiation as timely rectification of these minor incipient cracks can save huge maintenance cost. However, the change in the global dynamic characteristics of a structure due to these subtle damages are insignificant enough to detect using the majority of the current damage diagnostic techniques. Keeping this in view, we propose a hybrid damage diagnostic technique for detection of minor incipient damages in the structures. In the proposed automated hybrid algorithm, the raw dynamic signatures obtained from the structure are decomposed to uni-modal signals and the dynamic signature are reconstructed by identifying and combining only the uni-modal signals altered by the minor incipient damage. We use these reconstructed signals for damage diagnostics using ARMAX model. Numerical simulation studies are carried out to investigate and evaluate the proposed hybrid damage diagnostic algorithm and their capability in identifying minor/incipient damage with noisy measurements. Finally, experimental studies on a beam are also presented to compliment the numerical simulations in order to demonstrate the practical application of the proposed algorithm.
A damage-based seismic design procedure for steel frame structures is formulated as an optimization problem, in which minimization of the initial construction cost is treated as the objective of the problem. The performance constraint of the design procedure is to achieve "repairable" damage state for earthquake demands that are less severe than the design ground motions. The Park-Ang damage index is selected as the seismic damage measure for the quantification of structural damage. The charged system search (CSS) algorithm is employed as the optimization algorithm to search the optimum solutions. To improve the time efficiency of the solution algorithm, two simplifying strategies are adopted: first, SDOF idealization of multi-story building structures capable of estimating the actual seismic response in a very short time; second, fitness approximation decreasing the number of fitness function evaluations. The results from a numerical application of the proposed framework for designing a twelve-story 3D steel frame structure demonstrate its efficiency in solving the present optimization problem.
The purpose of this study is to develop an effective iterative two-stage method (ITSM) for structural damage identification of offshore platform structures. In each iteration, a new damage index, Modal Energy-Based Damage Index (MEBI), is proposed to help effectively locate the potential damage elements in the first stage. Then, in the second stage, the beetle antenna search (BAS) algorithm is used to estimate the damage severity of these elements. Compared with the well-known particle swarm optimization (PSO) algorithm and genetic algorithm (GA), this algorithm has lower computational cost. A modal energy based objective function for the optimization process is proposed. Using numerical and experimental data, the efficiency and accuracy of the ITSM are studied. The effects of measurement noise and spatial incompleteness of mode shape are both considered. All the obtained results show that under these influences, the ITSM can accurately identify the true location and severity of damage. The results also show that the objective function based on modal energy is most suitable for the ITSM compared with that based on flexibility and weighted natural frequency-mode shape.
Yujun Ye;Yikai Zhu;Bo Lei;Zhihai Weng;Hongchang Xu;Huaping Wan
Structural Monitoring and Maintenance
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제11권3호
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pp.203-217
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2024
Electro-mechanical impedance (EMI) technique is a low-cost structural damage detection method. It reflects structural damage through the change in admittance signal which contains the structural mechanical impedance information. The ambient temperature greatly affects the admittance signal, which hides the changes caused by structural damage and reduces the accuracy of damage identification. This study introduces a convolutional neural network to compensate for the temperature effect. The proposed method uses a framework that consists of a feature extraction network and a decoding network, and the original admittance signal with temperature information is used as the input. The output admittance signal is eliminated from the temperature effect, improving damage identification robustness. The admittance data simulated by the finite element model of the spatial grid structure is used to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that the proposed method has advantages in identification accuracy compared with the damage index minimization method and the principal component analysis method.
현 단계에서 자연재해로 인한 피해규모를 정확히 예측하고, 그에 대처하는 것은 어려운 실정이다. 그러나 재해대응 차원에서 피해 규모를 예측할 수 있다면 신속하게 대응하여 피해를 저감할 수 있다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 여러 가지 자연재해 중 풍랑에 관한 피해액예측함수를 개발하였다. 동해 및 제주 연안지역을 대상으로 국민안전처에서 발간하는 재해연보(1991~2014)의 풍랑 및 태풍피해 이력을 수집하였으며, 물가상승률을 반영하기 위해 2014년 기준으로 피해액을 환산하였다. 또한, 기상청 및 국립해양조사원 홈페이지에서 파고, 풍속, 조위, 파향, 파주기 등의 기상 자료를 수집하였다. 풍랑피해가 발생했을 때 연안지역의 특성을 반영하기 위해 2015년 국립해양조사연구원에서 발행한 연안재해노출지수(Coastal Disaster Index; CODI), 연안민감도지수(Coastal Sensitivity Index; COSI), 연안재해영향지수(Coastal Potential Impact Index; CPII)를 반영하였다. 피해 발생 시 기상현황, 지역특성을 나타내는 지수, 피해액과의 상관관계를 통해 풍랑피해액예측함수를 개발하였다.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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제2권1호
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pp.19-23
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2002
A reliability-based cost-benefit model for the risk management of oil platforms in the formulation of optimal decisions based on life-cycle consideration is proposed. The model is based on structural risk assessments and the integration of social issues and economics into the management decision process. Structural risks result from the platform's exposure to the random environmental loading associated with the offshore site where it is located. Several alternative designs of a typical platform are proposed and assessed from the cost-effectiveness viewpoint. This assessment is performed through the generation of cost/benefit relationships that are used, later on, to select the optimal design.
This study was conducted to investigate the correlation between the distribution chart and input data of the predicted 3-second gust and damage cost, by using the forecast field and analysis field of Regional Data Assimilation Prediction System (RDAPS) as initial input data of Korea risk assessment model (RAM) developed in the preceding study. In this study the cases of typhoon Rusa which caused occurred great damage to the Korean peninsula was analyzed to assess the suitability of initial input data. As a result, this study has found out that the distribution chart from the forecast field and analysis field predicted from the point where the effect due to the typhoon began had similarity in both 3-second gust and damage cost with the course of time. As a result of examining the correlation, the 3-second gust had over 0.8, and it means that the forecast field and analysis field show similar results. This study has shown that utilizing the forecast field as initial input data of Korea RAM could suit the purpose of pre-disaster prevention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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