Khatir, S.;Khatir, T.;Boutchicha, D.;Le Thanh, C.;Tran-Ngoc, H.;Bui, T.Q.;Capozucca, R.;Abdel-Wahab, M.
Smart Structures and Systems
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v.25
no.5
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pp.605-617
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2020
The existence of damages in structures causes changes in the physical properties by reducing the modal parameters. In this paper, we develop a two-stages approach based on normalized Modal Strain Energy Damage Indicator (nMSEDI) for quick applications to predict the location of damage. A two-dimensional IsoGeometric Analysis (2D-IGA), Machine Learning Algorithm (MLA) and optimization techniques are combined to create a new tool. In the first stage, we introduce a modified damage identification technique based on frequencies using nMSEDI to locate the potential of damaged elements. In the second stage, after eliminating the healthy elements, the damage index values from nMSEDI are considered as input in the damage quantification algorithm. The hybrid of Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) with Artificial Neural Network (ANN) and Particle Swarm Optimization (PSO) are used along with nMSEDI. The objective of TLBO is to estimate the parameters of PSO-ANN to find a good training based on actual damage and estimated damage. The IGA model is updated using experimental results based on stiffness and mass matrix using the difference between calculated and measured frequencies as objective function. The feasibility and efficiency of nMSEDI-PSO-ANN after finding the best parameters by TLBO are demonstrated through the comparison with nMSEDI-IGA for different scenarios. The result of the analyses indicates that the proposed approach can be used to determine correctly the severity of damage in beam structures.
A new system identification method based on tunnel deformation data is proposed to find the damage in the lining structure. For this, an inverse problem in which the deformation data and dead load of concrete lining are known a priori is introduced to estimate the degree and location of the damages. Models based on uniform reduction of stiffness and homogenized crack concept are individually employed to compare the applicability and relative advantages of the models. Numerical analyses are peformed for the idealized tunnel structure and the effect of white noise, common in most measurement data, is also included to better understand the suitability of the proposed models. As a result, model 1 based on uniform stiffness reduction method is shown to be relatively insensitive to the noise, while model 2 with the homogenized crack concept is proven to be easily applied to the field situation since the effect of stiffness reduction is rather small.
Providakis, Costas;Tsistrakis, Stavros;Voutetaki, Maristella;Tsompanakis, Yiannis;Stavroulaki, Maria;Agadakos, John;Kampianakis, Eleftherios;Pentes, George
Structural Monitoring and Maintenance
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v.2
no.4
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pp.319-338
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2015
The electro-mechanical impedance (EMI) technique makes use of surface-bonded lead zirconate titanate (PZT) patches as impedance transducers measuring impedance variations monitored on host structural components. The present experimental work further evaluate an alternative to the conventional EMI technique which performs measurements of the variations in the output voltage of PZT transducers rather than computing electromechanical impedance (or admittance) itself. This paper further evaluates a variant of the EMI approach presented in a previous work of the present authors, suitable, for low-cost concrete structures monitoring applications making use of a credit card-sized Raspberry Pi single board computer as core hardware unit. This monitoring approach is also deployed by introducing a new damage identification index based on the ratio between the area of the 2-D error ellipse of specific probability of EMI-based measurements containment over that of the 2-D error circle of equivalent probability. Experimental results of damages occurring in concrete cubic and beam specimens are investigated under increasing loading conditions. Results illustrate that the proposed technique is an efficient approach for identification and early detection of damage in concrete structures.
When jamming signal is received, there would be malfunctions in GPS-based precise location systems. Especially, in aviation fields, these malfunctions may lead to more serious damages. Naturally, there are some research results about the prevention or location method for one jammer, but it is hard to identify and obtain measurements when multiple and various type signals are received. Therefore, we propose a method of identification and measurements acquisition algorithm in order to localize the multiple jammers which transmit CW, DSSS and SCW type signals. Also, a computer simulation is carried out so as to validate the feasibility of the proposed method by using MATLAB. From the simulation results, it is confirmed that the proposed method successfully identified the signal type and acquired the measurements of CW, DSSS and SCW type signals.
Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.
Health monitoring of civil infrastructures, in particular, old bridges that are still in service, has become more than necessary, given the risk that a possible degradation or failure of these infrastructures can induce on the safety of users in addition to the resulting commercial and economic impact. Bridge integrity assessment has attracted significant research efforts over the past forty years with the aim of developing new damage identification methods applicable to real structures. The bridge of Ouled Mimoun (Tlemcen, Algeria) is one of the oldest railway structure in the country. It was built in 1889. This bridge, which is too low with respect to the level of the road, has suffered multiple shocks from various machines that caused considerable damage to its central part. The present work aims to analyze the stability of this bridge by identifying damages and evaluating the damage rate in different parts of the structure on the basis of a finite element model. The applied method is based on an inverse analysis of the normal stress responses that were calculated from the corresponding recorded strains, during the passage of a real train, by means of a set of strain gauges placed on certain elements of the bridge. The results obtained from the inverse analysis made it possible to successfully locate areas that were really damaged and to estimate the damage rate. These results were also used to detect an excessive rigidity in certain elements due to the presence of plates, which were neglected in the numerical reference model. In the case of the continuous bridge monitoring, this developed method will be a very powerful tool as a smart health monitoring system, allowing engineers to take in time decisions in the event of bridge damage.
Rumors are widely prevalent in marketplace and It can be problematic and dangerous for the company's reputation and damages their image. Recently, many companies are given trouble by rumors. As getting invigorates the social media, there is high possibility to shape the vicious rumors without any confirmation whether information is true or not. It affects the companies' reputation and trust they have built for long time, also sales drop off. Despite numerous denials, the rumor persisted, keeping occur again and again all the times. Refutation purposes to decrease levels of belief in a rumor. First, establish Study 1 that a variation in identification influences the impact of a rumor on individuals' beliefs. Furthermore, we analyze the effectiveness of a refutation under varying degree of one's level of identification with the rumor object. According to research result, the response pattern of identification and disidentificaion consumers are very different. Disidentifiers, who engaged in systematic processing, believed the rumor less only when the refutation contained strong arguments. Identifiers, processing heuristically, remained unbelieving in the rumor. Study found that identification is an important moderator of consumer response to negative rumors. These defensive processes alleviate the bad influence of that information, and also can reduce the likelihood of attitude degradation.
Damage detection in civil engineering structures using the change in dynamic system parameters has gained a lot of scientific interest during the last decade. By repeating a dynamic test on a structure after a certain time of use, the change in modal parameters can be used to quantify and qualify damages. To be able to use the modal parameters confidentially for damage evaluation, the effect of other parameters such as excitation type, ambient conditions,... should be considered. In this paper, the influence of excitation type on the dynamic system parameters of a highway prestressed concrete bridge is investigated. The bridge, B13, lies between the villages Vilvoorde and Melsbroek and crosses the highway E19 between Brussels and Antwerpen in Belgium. A drop weight and ambient vibration are used to excite the bridge and the response at selected points is recorded. A finite element model is constructed to support and verify the dynamic measurements. It is found that the difference between the natural frequencies measured using impact weight and ambient vibration is in general less than 1%.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.9
no.4
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pp.195-201
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2005
In this paper, a study of damage measures for truss structures using the Extended Projection filter theory is presented. Many researchers are interested in inverse problems 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 this paper, the projection filtering in conjunction with structural analysis is applied to the identification of damages in truss structures. And, the effectiveness of proposed method is verified through the numerical examples of a free vibrating structure.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2000.04b
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pp.297-303
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2000
Damage estimation of a bridge structure is presented using ambient vibration data caused by the traffic loadings. The procedure consists of identification of the modal properties and assessment of the damage locations and severities. An experimental study is carried out on the bridge model subjected to vehicle loadings. Vertical accelerations of the bridge deck are measured at a limited number of locations. The modal parameters are identified from the free vibration signals extracted using the random decrement method. Then, the damage assessment is carried out based on the estimated modal parameters using the neural networks technique. The identified damage locations and severities agree reasonably well with the inflicted damages on the structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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