A local damage identification method using measured structural static displacement is proposed in this study. Based on the residual force vector deduced from the static equilibrium equation, residual strain energy (RSE) is introduced, which can localize the damage in the element level. In the case of all the nodal displacements are used, the RSE can localize the true location of damage, while incomplete displacement measurements are used, some suspicious damaged elements can be found. A model updating method based on static displacement response sensitivity analysis is further utilized for accurate identification of damage location and extent. The proposed method is verified by two numerical examples. The results indicate that the proposed method is efficient for damage identification. The advantage of the proposed method is that only limited static displacement measurements are needed in the identification, thus it is easy for engineering application.
A method based on derivatives of eigen-parameters is presented for damage detection in discrete systems with dampers. The damage is simulated by decrease on the stiffness coefficient and increase of the damping coefficient. In the forward analysis, the derivatives of eigen-parameters are derived for the discrete system. In the inverse analysis, a derivative of eigen-parameters based model updating approach is used to identify damages in frequency domain. Two numerical examples are investigated to illustrate efficiency and accuracy of the proposed method. Studies in this paper indicate that the proposed method is efficient and robust for both single and multiple damages and is insensitive to measurement noise. And satisfactory identified results can be obtained from few numbers of iterations.
In this research a theoretical and numerical study on a bridge damage detection procedure is presented based on vibration measurements collected from a set of accelerometers. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The approach relies on minimizing a penalty function, which usually consists of the errors between the measured quantities and the corresponding predictions attained from the model. Moving mass is an interactive model and includes inertia effects between the model and mass. This interactive model is a time varying system and the proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of the proposed method is illustrated by correct detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparative study on common sensitivity and the proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. In addition various possible sources of error, including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
In this paper, a theoretical and numerical study on bridge simultaneous damage detection procedure for identifying both the system parameters and input excitation mass, are presented. This method is called 'Adjoint Variable Method' which is an iterative gradient-based model updating method based on the dynamic response sensitivity. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. Moving mass is a model which takes into account the inertia effects of the vehicle. This interaction model is a time varying system and proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of proposed method is illustrated by correctly detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparison study of common sensitivity and proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. Various sources of errors including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
Cold-formed steel (CFS) sections are becoming an increasingly popular solution for constructing floors in residential, healthcare and education buildings. Their reduced weight, however, makes them prone to excessive vibrations, increasing the need for accurate prediction of CFS floor modal properties. By combining experimental modal analysis of a full-scale CFS framed building and its floors and their numerical finite element (FE) modelling this paper demonstrates that the existing methods (based on the best engineering judgement) for predicting CFS floor modal properties are unreliable. They can yield over 40% difference between the predicted and measured natural frequencies for important modes of vibration. This is because the methods were adopted from other floor types (e.g., timber or standard steel-concrete composite floors) and do not take into account specific features of CFS floors. Using the adjusted and then updated FE model, featuring semi-rigid connections led to markedly improved results. The first four measured and calculated CFS floor natural frequencies matched exactly and all relevant modal assurance criterion (MAC) values were above 90%. The introduction of flexible supports and more realistic modelling of the floor boundary conditions, as well as non-structural $fa{\c{c}}ade$ walls, proved to be crucial in the development of the new more successful modelling strategy. The process used to develop 10 identified and experimentally verified FE modelling parameters is based on published information and parameter adjustment resulting from FE model updating. This can be utilised for future design of similar lightweight steel floors in prefabricated buildings when checking their vibration serviceability, likely to be their governing design criterion.
Modal parameters are widely used in bridge damage detection, finite element model (FEM) updating and design optimization. However, the conventional modal identification approaches require large number of sensors, enormous data processing workload, but normally result in mode shapes with low accuracy. This paper proposes a modal identification method of time-varying vehicle-bridge system using a single sensor. Firstly, the essential physical relationship between the instantaneous frequency of the vehicle-bridge system and the bridge mode shapes are derived. Subsequently, based on the synchroextracting transform, the instantaneous frequency of the system is tracked through the dynamic response collected by a single sensor, and further the modal parameters are estimated by using the derived physical relationship. Then numerical and experimental examples are conducted to examine the feasibility and effectiveness of the proposed method. Finally, the modal parameters identified by the proposed method are applied in bridge FEM updating. The results manifest that the proposed method identifies the modal parameters with high accuracy via a single sensor, and can provide reliable data for the FEM updating.
Reinforced concrete buildings constitute the majority of the building stock of Turkey and much of them, do not comply the earthquake codes. Recently there is a great tendency for strengthening to heal their earthquake performance. The performance evaluations are usually executed by the numerical investigations performed in computer packages. However, the numerical models are often far from representing the real behaviour of the existing buildings. In this condition, experimental modal analysis fills a gap to correct the numerical models to be used in further analysis. On the other hand, there have been a few dynamic tests performed on the existing reinforced concrete buildings. Especially forced vibration survey is not preferred due to the inherent difficulties, high cost and probable risk of damage. This study applies both ambient and forced vibration surveys to investigate the dynamic properties of a six-story residential building in Istanbul. Mode shapes, modal frequencies and damping ration were determined. Later on numerical analysis with finite element method was performed. Based on the first three modes of the building, a model updating strategy was employed. The study enabled to compare the results of ambient and forced vibration surveys and check the accuracy of the numerical models used for the performance evaluation of the reinforced concrete buildings.
This paper describes an adaptive management approach for predicting, monitoring, and controlling ground movements associated with excavations in urban areas. Successful use of monitoring data to update performance predictions of supported excavations depends equally on reasonable numerical simulations of performance, the type of monitoring data used as observations, and the optimization techniques used to minimize the difference between predictions and observed performance. This paper summarizes each of these factors and emphasizes their inter-dependence. Numerical considerations are described, including the initial stress and boundary conditions, the importance of reasonable representation of the construction process, and factors affecting the selection of the constitutive model. Monitoring data that can be used in conjunction with current numerical capabilities are discussed, including laser scanning and webcams for developing an accurate record of construction activities, and automated and remote instrumentations to measure movements. Self-updating numerical models that have been successfully used to compute anticipated ground movements, update predictions of field observations and to learn from field observations are summarized. Applications of these techniques from case studies are presented to illustrate the capabilities of this approach.
When a building suffers damages under moderate to severe loading condition, its physical properties such as damping and stiffness parameters will change. There are different practical methods besides various numerical procedures that have successfully detected a range of these changes. Almost all the previous proposed methods used to work with translational components of mode shapes, probably because extracting these components is more common in vibrational tests. This study set out to investigate the influence of using both rotational and translational components of mode shapes, in detecting damages in 3-D steel structures elements. Three different sets of measured components of mode shapes are examined: translational, rotational, and also rotational/translational components in all joints. In order to validate our assumptions two different steel frames with three damage scenarios are considered. An iterative model updating program is developed in the MATLAB software that uses the OpenSees as its finite element analysis engine. Extensive analysis shows that employing rotational components results in more precise prediction of damage location and its intensity. Since measuring rotational components of mode shapes still is not very convenient, modal dynamic expansion technique is applied to generate rotational components from measured translational ones. The findings indicated that the developed model updating program is really efficient in damage detection even with generated data and considering noise effects. Moreover, methods which use rotational components of mode shapes can predict damage's location and its intensity more precisely than the ones which only work with translational data.
It is essential to update the model with reflecting observation or inspection data for reliability estimation of existing structures. Authors proposed updated reliability analysis by using Particle Filter. We discuss how to apply the proposed method through numerical examples on reinforced concrete structures after verification of the method with hypothetical linear Gaussian problem. Reinforced concrete structures in a marine environment deteriorate with time due to chloride-induced corrosion of reinforcing bars. In the case of existing structures, it is essential to monitor the current condition such as chloride-induced corrosion and to reflect it to rational maintenance with consideration of the uncertainty. In this context, updated reliability estimation of a structure provides useful information for the rational decision. Accuracy estimation is also one of the important issues when Monte Carlo approach such as Particle Filter is adopted. Especially Particle Filter approach has a problem known as degeneracy. Effective sample size is introduced to predict the covariance of variance of limit state exceeding probabilities calculated by Particle Filter. Its validity is shown by the numerical experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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