Domaneschi, Marco;Limongelli, Maria Pina;Martinelli, Luca
Earthquakes and Structures
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제8권5호
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pp.1113-1126
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2015
A damage localization algorithm based on Operational Deformed Shapes and known as Interpolation Damage Detection Method, is herein applied to the finite element model of a cable stayed bridge for detecting and localizing damages in the stays and the supporting steel beams under the bridge deck. Frequency Response Functions have been calculated basing on the responses of the bridge model to low intensity seismic excitations and used to recover the Operational Deformed Shapes both in the transversal and in the vertical direction. The analyses have been carried in the undamaged configuration and repeated in several different damaged configurations. Results show that the method is able to detect the damage and its correct location, provided an accurate estimation of the Operational Deformed Shapes is available. Furthermore, the damage detection algorithm results effective also when damages coexist at the same time at several location of the cable-stayed bridge members.
Ghodrati Amiri, G.;Seyed Razzaghi, S.A.;Bagheri, A.
Smart Structures and Systems
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제7권2호
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pp.117-132
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2011
This paper is aimed at presenting two methods on the basis of pattern search and genetic algorithms to detect and estimate damage in plates using the modal data of a damaged plate. The proposed methods determine the damages of plate structures using optimization of an objective function by pattern search and genetic algorithms. These methods have been applied to two numerical examples, namely four-fixed supported and cantilever plates with and without noise in the modal data and containing one or several damages. The obtained results clearly reveal that the proposed methods can be viewed as a powerful and reliable method for structural damage detection in plates using the modal data.
The approach to damage detection and localization adopted in this paper is based on a statistical comparison of models built from the response time histories collected at different stages during the structure lifetime. Some of these time histories are known to have been recorded when the structural system was undamaged. The consistency of the models associated to two different stages, both undamaged, is first recognized. By contrast, the method detects the discrepancies between the models from measurements collected for a damaged situation and for the undamaged reference situation. The damage detection and localization is pursued by a comparison of the SSE (sum of the squared errors) histograms. The validity of the proposed approach is tested by applying it to the analytical benchmark problem developed by the ASCE Task Group on Structural Health Monitoring (SHM). In the paper, the results of the benchmark studies are presented and the performance of the method is discussed.
In this paper, a study of damage detection for 2-Dimensional Truss Structures using the parametric projection filter theory is presented. Many researchers are interested in inverse problem and one of solution procedures for inverse problems that are very effective is the approach using the filtering algorithm in conjunction with numerical solution methods. In filtering algorithm, the Kalman filtering algorithm is well known and have been applied to many kind of inverse problems. In this paper, the Parametric projection filtering in conjunction with structural analysis is applied to the identification of damages in 2-D truss structures. The natural frequency and modes of damaged truss model are adopted as the measurement data. The effectiveness of proposed method is verified through the numerical examples.
Electric vehicle use independent electricity of high voltage. if isolation of electricity is destructed, devices and people are considerably damaged. Therefore, detection of ground fault is necessary for electric vehicle. As the existing detection method of ground fault can not detect ground fault when isolation of both positive side and negative side of electricity is destructed, and change of voltage of electricity. This paper proposed detection method for ground fault of both two sides of electricity and change of voltage. The proposed method is verified by analysis of equivalent circuit.
Damage estimation methods are classified into two groups according to the dependence on the FE model : signal-based and model-based methods. Signal-based damage estimation methods are generally appropriate for detection of damage location, whereas not effective for estimation of damage severities. Model-based damage estimation methods are difficult to apply directly to the structures with a large number of the probable damaged members. It is difficult to obtain the exact model representing the real bridge behavior due to the modeling errors. The modeling errors even may exceed the modal sensitivity on damage. In this study, Model-based damage detection method which can effectively consider the modeling errors is suggested. Two numerical example analyses on a simple beam and a multi-girder bridge are presented to demonstrate the effectiveness of the presented method.
In this paper, damage assessment in wind-turbine towers using vibration-based artificial neural networks (ANNs) is numerically investigated. At first, a vibration-based ANNs algorithm is designed for damage detection in a wind turbine tower. The ANNs architecture consists of an input, an output, and hidden layers. Modal parameters of the wind turbine tower such as mode shapes and frequencies are utilized as the input and the output layer composes of element stiffness indices. Next, the finite element model of a real wind-turbine tower is established as the test structure. The natural frequencies and mode shapes of the test structure are computed under various damage cases of single and multiple damages to generate training patterns. Finally, the ANNs are trained using the generated training patterns and employed to detect damaged elements and severities in the test structure.
Moradipour, Parviz;Chan, Tommy H.T.;Gallag, Chaminda
Structural Engineering and Mechanics
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제54권1호
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pp.105-119
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2015
Structural damage detection using modal strain energy (MSE) is one of the most efficient and reliable structural health monitoring techniques. However, some of the existing MSE methods have been validated for special types of structures such as beams or steel truss bridges which demands improving the available methods. The purpose of this study is to improve an efficient modal strain energy method to detect and quantify the damage in complex structures at early stage of formation. In this paper, a modal strain energy method was mathematically developed and then numerically applied to a fixed-end beam and a three-story frame including single and multiple damage scenarios in absence and presence of up to five per cent noise. For each damage scenario, all mode shapes and natural frequencies of intact structures and the first five mode shapes of assumed damaged structures were obtained using STRAND7. The derived mode shapes of each intact and damaged structure at any damage scenario were then separately used in the improved formulation using MATLAB to detect the location and quantify the severity of damage as compared to those obtained from previous method. It was found that the improved method is more accurate, efficient and convergent than its predecessors. The outcomes of this study can be safely and inexpensively used for structural health monitoring to minimize the loss of lives and property by identifying the unforeseen structural damages.
For structural damage detection of shear buildings, this paper proposes a new concept using structural element mass-stiffness vector (SEMV) based on special mass and stiffness distribution characteristics. A corresponding damage identification method is developed combining the SEMV with the cross-model cross-mode (CMCM) model updating algorithm. For a shear building, a model is assumed at the beginning based on the building's distribution characteristics. The model is updated into two models corresponding to the healthy and damaged conditions, respectively, using the CMCM method according to the modal parameters of actual structure identified from the measured acceleration signals. Subsequently, the structural SEMV for each condition can be calculated from the updated model using the corresponding stiffness and mass correction factors, and then is utilized to form a new feature vector in which each element is calculated by dividing one element of SEMV in health condition by the corresponding element of SEMV in damage condition. Thus this vector can be viewed as a damage detection feature for its ability to identify the mass or stiffness variation between the healthy and damaged conditions. Finally, a numerical simulation and the laboratory experimental data from a test-bed structure at the Los Alamos National Laboratory were analyzed to verify the effectiveness and reliability of the proposed method. Both simulated and experimental results show that the proposed approach is able to detect the presence of structural mass and stiffness variation and to quantify the level of such changes.
In this paper, the harmonic displacement response of a damaged square plate with all-over part-through damage parallel to one edge is utilized as the input signal function in wavelet analysis. The method requires the properties of the damaged plate, i.e., no information about the original undamaged structure is required. The location of damage is identified by sudden changes in the spatial variation of transformed response. The incurred damage causes a change in the stiffness or mass of the plate. This causes a localized singularity which can be identified by a wavelet analysis of the displacement response. In this study via numerical examples shown by using harmonic response is more versatile and effective compared with the static deflection response, specially in the presence of noise. In the light of the obtained results, suggestions for future work are presented and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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