As one of the most important parameters in structural health monitoring, structural frequency has many advantages, such as convenient to be measured, high precision, and insensitive to noise. In addition, frequency-change-ratio based method had been validated to have the ability to identify the damage occurrence and location. However, building a precise enough finite elemental model (FEM) for the test structure is still a huge challenge for this frequency-change-ratio based damage detection technique. In order to overcome this disadvantage and extend the application for frequencies in structural health monitoring area, a novel method was developed in this paper by combining the cross-model cross-mode (CMCM) model updating algorithm with the frequency-change-ratio based method. At first, assuming the physical parameters, including the element mass and stiffness, of the test structure had been known with a certain value, then an initial to-be-updated model with these assumed parameters was constructed according to the typical mass and stiffness distribution characteristic of shear buildings. After that, this to-be-updated model was updated using CMCM algorithm by combining with the measured frequencies of the actual structure when no damage was introduced. Thus, this updated model was regarded as a representation of the FEM model of actual structure, because their modal information were almost the same. Finally, based on this updated model, the frequency-change-ratio based method can be further proceed to realize the damage detection and localization. In order to verify the effectiveness of the developed method, a four-level shear building was numerically simulated and two actual shear structures, including a three-level shear model and an eight-story frame, were experimentally test in laboratory, and all the test results demonstrate that the developed method can identify the structural damage occurrence and location effectively, even only very limited modal frequencies of the test structure were provided.
Recently, since earthquakes have happened frequently in Gyeongju and Pohang areas in Korea, the earthquake detection research gets lots of attention. Geophysical monitoring data have been changed during the earthquake activity because the huge amount of energy is accumulated. The change of telluric current can be predicted by both of piezoelectric and electrokinetic effects before or during the earthquake occurrence, and if the change value exceeds the conventional telluric current noise, we can measure changes in the electric field associated with earthquakes. In this study, we have self-developed and verified the system that can monitor the telluric current. In order to verify our telluric current monitoring system, we installed lines of 40 m (E-W direction) and 28 m (N-S direction) on the site in Pohang. The telluric currents were sampled at 1 kHz for about a month. We have compared and analyzed the data of earthquake signals and electrical noises based on the earthquakes that occurred during the monitoring period. We have monitored if there were significant signals related to the earthquake on measured time series data. Through this study, we will suggest the direction of continuous research in the future.
After an earthquake, a quick seismic assessment of a structure can facilitate the recovery of operations, and consequently, improve structural resilience. Especially for facilities that play a key role in rescue or refuge efforts (e.g., hospitals and power facilities), or even economically important facilities (e.g., high-tech factories and financial centers), immediately resuming operations after disruptions resulting from an earthquake is critical. Therefore, this study proposes a prompt post-earthquake seismic evaluation method that uses displacement and acceleration measurements taken from real structural responses that resulted during an earthquake. With a prepared pre-earthquake capacity curve of a structure, the residual seismic capacity can be estimated using the residual roof drift ratio and stiffness. The proposed method was verified using a 6-story steel frame structure on a shaking table. The structure was damaged during a moderate earthquake, after which it collapsed completely during a severe earthquake. According to the experimental results, a reasonable estimation of the residual seismic capacity of structures can be performed using the proposed post-earthquake seismic evaluation method.
We detected the coseismic ionospheric disturbance generated by the earthquakes of magnitude 5.0 and greater in Korean Peninsula. We considered the seismic events such as Gyeongju earthquake in September 2016 with magnitude 5.8, the Pohang earthquake in November 2017 with magnitude 5.4, and the underground nuclear explosion from North Korea in September 2017 with magnitude 5.7. Although all GPS stations were not detected, the ionospheric disturbance induced by these earthquakes occurred approximately 10-30 minutes and 40-60 minutes after the events. We inferred that the time difference within each variation is due to the different focal depth and the geometry of epicenter, satellite, and GPS station. In the case of the Gyeongju earthquake, the earthquake had relatively deeper depth than the other earthquakes. However, the seismic magnitude was bigger and it occurred at nighttime when the ionospheric activity was stable. So we could observe such anomalous variations. It is considered that the ionospheric disturbance caused by the difference in velocity of the upward propagating waves generated by earthquake appears more than once. Our results indicate that the detection of ionospheric disturbances varies depending on the geometry of the GPS station, satellite, and epicenter or the detection method and that the apparent growth of amplitude in the time series varies depending on the focal depth or the site-satellite-epicenter geometry.
Structural health monitoring has drawn great attention in the field of civil engineering in past two decades. These structural health monitoring methods evaluate structural integrity through high-quality sensor measurements of structures. Due to electronic deterioration or aging problems, sensors may yield biased signals. Therefore, the objective of this study is to develop a fault detection method that identifies malfunctioning sensors in a sensor network. This method exploits the autoregressive modeling technique to generate a bank of Kalman estimators, and the faulty sensors are then recognized by comparing the measurements with these estimated signals. Three types of faults are considered in this study including the additive, multiplicative, and slowly drifting faults. To assess the effectiveness of detecting faulty sensors, a numerical example is provided, while an experimental investigation with faults added artificially is studied. As a result, the proposed method is capable of determining the faulty occurrences and types.
Disasters, including earthquakes and landslides, have enormous economic and social losses besides their impact on environmental disruption. Iran, and particularly its Western part, is known as an earthquake susceptible area due to numerous strong ground motions. Studying ecological changes due to climate change can improve the public and expert sector's awareness and response to future disastrous events. Synthetic Aperture Radar (SAR) data and Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technologies are appropriate tools for modeling and surface deformation modeling. This paper proposes an efficient approach to detect ground deformation changes using Sentinel-1A. The focal point of this research is to map the ground surface deformation modeling is presented using InSAR technology over Sarpol-e Zahab on 25th November 2018 as a study case. For surface deformation modeling and detection of the ground movement due to earthquake SARPROZ in MATLAB programming language is used and discussed. Results show that there is a general ground movement due to the Sarpol-e Zahab earthquake between -7 millimeter to +18 millimeter in the study area. This research verified previous researches on the advanced image analysis techniques employed for mapping ground movement, where InSAR provides a reliable tool for assisting engineers and the decision-maker in choosing proper policies in a time of disasters. Based on the result, 574 out of 682 damaged buildings and infrastructures due to the 2017 Sarpol-e Zahab earthquake have moved from -2 to +17 mm due to the 2018 earthquake with a magnitude of 6.3 Richter. Results show that mountainous areas have suffered land subsidence, where urban areas had land uplift.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2001.09a
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pp.36-43
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2001
In Korea, we are absolutely short of earthquake data in good quality from moderate and large earthquakes, which are needed fur the study of strong ground motion characteristics. This means that the best use of the available data is needed far the time being. In this respect, several methods are suggested in this paper, which can be applied in the process of data selection and analysis. First, it is shown that the calibration status of seismic stations can be easily checked by comparing the spectra from accelerometer and velocity sensor both of which are located at the same location. Secondly, it is recommended that S/N ratio in the frequency domain should be checked before discarding the data by only look of the data in time domain. Thirdly, the saturated earthquake data caused by ground motion level exceeding the detection limit of a seismograph are considered to see if such data can be used for spectrum analysis by performing numerical simulation. The result reveals that the saturated data can still be used within the dominant frequency range according to the levels of saturation. Finally, a technique to minimize the window effect that distorts the low frequency spectrum is suggested. This technique involves detrending in displacement domain once the displacement data are obtained by integration of low frequency components of the original data in time domain. Especially, the low frequency component can be separated by using discrete wavelet transform among many alternatives. All of these methods mentioned above may increase the available earthquake data and frequency range.
In this paper, the P-wave multiple detection system for the fast and accurate earthquake early warning nearby the epicenter was developed. The developed systems were installed in five selected public buildings for the validation. During the monitoring, a magnitude 2.3 earthquake occurred in Pohang on 26 September 2019. P-wave initial detection algorithms were operated in three out of four systems installed in Pohang area and recorded as seismic events. At the nearest station, 5.5 km from the epicenter, P-wave signal was detected 1.2 seconds after the earthquake, and S-wave was reached 1.02 seconds after the P-wave reached, providing some alarm time. The maximum accelerations recorded in three different stations were 6.28 gal, 6.1 gal, and 5.3 gal, respectively. The alarm algorithm did not work, due to the high threshold of the maximum ground acceleration (25.1 gal) to operate it. If continuous monitoring and analysis are to be carried out in the future, the developed system could use a highly effective earthquake warning system suitable for the domestic situation.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2002.09a
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pp.173-180
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2002
This paper presents a signal processing procedure to detect damage locations of frame structures by using continuous wavelet transform. Morlet wavelet is used as a mother wavelet in wavelet transform. Wavelet transform has the characteristics that allows the use of long time intervals at more precise low-frequency information, and shorter regions at high-frequency information. By this wavelet transform characteristics, Morlet wavelet may be used to identify the locations of damages in the structures. The numerical case studies show that this method can be applied to detect the damage location under a controlled sweeping load.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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1997.04a
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pp.144-151
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1997
구조물로부터 측정된 가속도 시간이력을 이용하여 구조손상을 찾아내고 평가하는 기법을 제시하였다. 구조계의 손상을 찾아내는 알고리즘의 주요한 수단으로써 parametric system identification 방법을 사용하였고 매개변수화된 구조물의 최적 매개변수를 추정하기 위해 구속된 비선형 최적화기법을 사용하였다. 손상된 부재를 분리하기 위한 방법으로서 적합적 매개변수 모음법을 적용하였고 손상의 정도를 통계적으로 평가하기 위하여 측정된 가속도 시간이력에 time window 기법을 적용하였다. 가속도 이력 측정에 있어서의 불충분성과 측정오차를 고려하여 알고리즘을 개발하였고, 조화진동하중으로 구조물을 가진하여 구조 손상을 진단하는 수치모의 실험을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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