The result of damage detection from on-site measurements is commonly polluted by unavoidable measurement noises. It is widely recognized that this side influence could be reduced to some extent if the sensor placement was properly designed. Although many methods have been proposed to find the optimal number and location of mono-type sensors, the optimal layout of multi-type sensors need further investigation, because a network of heterogeneous sensors is commonly used in engineering. In this paper, a new criterion of the optimal placement for different types of sensors is proposed. A corresponding heuristic is developed to search for good results. In addition, Monte Carlo simulation is suggested to design a robust damage detection system which contains certain redundancies. The validity of these methods is illustrated by two bridge examples.
Optimal sensor placement (OSP) is an integral component in the design of an effective structural health monitoring (SHM) system. This paper describes the implementation of a novel collaborative-climb monkey algorithm (CMA), which combines the artificial fish swarm algorithm (AFSA) with the monkey algorithm (MA), as a strategy for the optimal placement of a predefined number of sensors. Different from the original MA, the dual-structure coding method is adopted for the representation of design variables. The collaborative-climb process that can make the full use of the monkeys' experiences to guide the movement is proposed and incorporated in the CMA to speed up the search efficiency of the algorithm. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by a numerical example with a high-rise structure. The results show that the proposed CMA algorithm can provide a robust design for sensor networks, which exhibits superior convergence characteristics when compared to the original MA using the dual-structure coding method.
This study is concerned with the estimation of vibration-field of a cylindrical structure by modal expansion method(MEM). MEM is a technique that identifies modal participation factors using some of vibration signals and natural modes of the structure: The selection of sensor locations has a big influence on predicted vibration results. Therefore, this paper deals with four optimal sensor placement( OSP) methods, EFI, EFI-DPR, EVP, AutoMAC, for the estimation of vibration field. It also finds optimal sensor locations of the cylindrical structure by each OSP method and then performs MEMs. Predicted vibration results compared with reference ones obtained by forced response analysis. The standard deviations of errors between reference and predicted results were also calculated. It is utilized to select the most suitable OSP method for estimation of vibration field of the cylindrical structure.
The present study investigates the employing of piezoelectric patches in active control of a sandwich plate. Indeed, the active control and optimal patch distribution on this structure are presented together. A sandwich plate with honeycomb core and composite reinforced by carbon nanotubes in facesheet layers is considered so that the optimum position of actuator/sensor patches pair is guaranteed to suppress the vibration of sandwich structures. The sandwich panel consists of a search space which is a square of 200 × 200 mm with a numerous number of candidates for the optimum position. Also, different dimension of square and rectangular plates to obtain the optimal placement of piezoelectric actuator/senor patches pair is considered. Based on genetic algorithm and LQR, the optimum position of patches and fitness function is determined, respectively. The present study reveals that the efficiency and performance of LQR control is affected by the optimal placement of the actuator/sensor patches pair to a large extent. It is also shown that an intelligent selection of the parent, repeated genes filtering, and 80% crossover and 20% mutation would increase the convergence of the algorithm. It is noted that a fitness function is achieved by collection actuator/sensor patches pair cost functions in the same position (controllability). It is worth mentioning that the study of the optimal location of actuator/sensor patches pair is carried out for different boundary conditions of a sandwich plate such as simply supported and clamped boundary conditions.
An optimal sensor placement (OSP) method based on structural subsection technique (SST) and model reduction technique was proposed for modal identification of truss structures, which was conducted using genetic algorithm (GA). The constraints of GA variables were determined by SST in advance. Subsequently, according to model reduction technique, the optimal group of master degrees of freedom and the optimal objective function value were obtained using GA in a case of the given number of sensors. Correspondingly, the optimal number of sensors was determined according to optimal objective function values in cases of the different number of sensors. The proposed method was applied on a scaled jacket offshore platform to get its optimal number of sensors and the corresponding optimal sensor layout. Then modal kinetic energy and modal assurance criterion were adopted to evaluate vibration energy and mode independence property. The experiment was also conducted to verify the effectiveness of the selected optimal sensor layout. The results showed that experimental modes agreed reasonably well with numerical results. Moreover the influence of the proposed method using different optimal algorithms and model reduction technique on optimal results was also compared. The results showed that the influence was very little.
구조물 상시모니터링에서 센서위치 최적화는 모니터링 결과에 중요한 영향을 준다. 따라서 본 논문은 구조계수 또는 손상도를 추정하기 위한 목적으로 동특성 자료를 계측하고자 할 때, 충분한 정보를 획득할 수 있는 최적의 계측점을 선정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 유전자 알고리즘을 계측점 선정을 위한 최적화 기법으로 사용하는 것이다. 유전자 알고리즘의 핵심인 적합도함수를 구조계수에 의한 모드벡터의 민감도와 모드벡터의 직교성을 고려할 수 있도록 구성하였다. 간단한 타워 구조물에 대한 예제 해석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하였다. 적합도함수를 구성하고 있는 모드 민감도와 모드 직교성이 최적 계측점 선정에 어떤 영향을 주는지 예제해석을 통하여 분석하였다. 결론적으로, 제안된 적합도 함수를 사용하면 계측 목적에 타당한 계측점을 선정할 수 있음을 확인하였다.
Proper placement of sensors plays a key role in construction and implementation of an effective structural health monitoring (SHM) system. This paper proposes a novel methodology called the distributed monkey algorithm (DMA) for the optimum design of SHM system sensor arrays. Different from the existing algorithms, the dual-structure coding method is adopted for the representation of design variables and the single large population is partitioned into subsets and each subpopulation searches the space in different directions separately, leading to quicker convergence and higher searching capability. After the personal areas of all subpopulations have been finished, the initial optimal solutions in every subpopulation are extracted and reordered into a new subpopulation, and the harmony search algorithm (HSA) is incorporated to find the final optimal solution. A computational case of a high-rise building has been implemented to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Investigations have clearly suggested that the proposed DMA is simple in concept, few in parameters, easy in implementation, and could generate sensor configurations superior to other conventional algorithms both in terms of generating optimal solutions as well as faster convergence.
Optimal sensor placement (OSP) is a critical issue in construction and implementation of a sophisticated structural health monitoring (SHM) system. The uncertainties in the identified structural parameters based on the measured data may dramatically reduce the reliability of the condition evaluation results. In this paper, the information entropy, which provides an uncertainty metric for the identified structural parameters, is adopted as the performance measure for a sensor configuration, and the OSP problem is formulated as the multi-objective optimization problem of extracting the Pareto optimal sensor configurations that simultaneously minimize the appropriately defined information entropy indices. The nondirective movement glowworm swarm optimization (NMGSO) algorithm (based on the basic glowworm swarm optimization (GSO) algorithm) is proposed for identifying the effective Pareto optimal sensor configurations. The one-dimensional binary coding system is introduced to code the glowworms instead of the real vector coding method. The Hamming distance is employed to describe the divergence of different glowworms. The luciferin level of the glowworm is defined as a function of the rank value (RV) and the crowding distance (CD), which are deduced by non-dominated sorting. In addition, nondirective movement is developed to relocate the glowworms. A numerical simulation of a long-span suspension bridge is performed to demonstrate the effectiveness of the NMGSO algorithm. The results indicate that the NMGSO algorithm is capable of capturing the Pareto optimal sensor configurations with high accuracy and efficiency.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.308-315
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1997
In this study, the effect of modal filter error on the vibration control characteristics of flexible structures is analyzed for IMSC(Independent Modal Space Control), and optimal sensor placement in the structural vibration control with consideration of performance of modal filter has been studied. An Lyapunov asymptotic stability condition has been derived, which depends on the magnitude of the modal filter errors. The extent of the response deviation of the closed-loop system is also derived and evaluated using operator techniques. A sensor placement technique has also been suggested to maximize the performance of the modal filter. It has been found by a series of simulation that the suggested sensor placement technique is very effective on the determination of the number and placement of sensors of modal filter in the structural vibration control.
Ali Faghfouri;Hamidreza Vosoughifar;Seyedehzeinab Hosseininejad
Smart Structures and Systems
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제31권6호
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pp.545-559
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2023
Nanoparticle strips (NPS) are widely used as external reinforcers for two-way reinforced concrete slabs. However, the Structural Health Monitoring (SHM) of these slabs is a very important issue and was evaluated in this study. This study has been done analytically and numerically to optimize the placement of sensors. The properties of slabs and carbon nanotubes as composite sheets were considered isotopic and orthotropic, respectively. The nonlinear Finite Element Method (FEM) approach and suitable optimal placement of sensor approach were developed as a new MATLAB toolbox called DECOMAC by the authors of this paper. The Suitable multi-objective function was considered in optimized processes based on distributed ECOMAC method. Some common concrete slabs in construction with different aspect ratios were considered as case studies. The dimension and distance of nano strips in retrofitting process were selected according to building codes. The results of Optimal Sensor Placement (OSP) by DECOMAC algorithm on un-retrofitted and retrofitted slabs were compared. The statistical analysis according to the Mann-Whitney criteria shows that there is a significant difference between them (mean P-value = 0.61).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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