본 논문에서는 구조물의 응답 신호만을 스마트 센서 시스템으로 획득하여 모달 인자들을 추출하는 연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 최근에 차세대 계측시스템으로 활발히 연구 되고 있는 스마트 센서 시스템의 성능과 현장 적용 가능성을 검증하는데 있다. 본 연구에 사용된 스마트 센서 시스템은 MEMS형 가속도 센서와 8bit CPU, 무선모뎀을 이용하여 실시간 동적계측이 가능하도록 개발되었다. 모달 인자 추출 실험은 모형 캔틸레버 보에 임의 가진을 가한 후, 구조물의 응답을 스마트 센서와 범용계측장비로 각각 획득하였다. 데이터 분석은 NExT & ERA 알고리즘을 이용하여 모달 인자를 추출하였다. 또한, 양질의 데이터를 획득하기 위하여 EOT알고리즘으로 최적의 계측위치를 선정하였다. 실험 결과, 스마트 센서의 현장 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
In the previous study, an improved QRD (QR Decomposition)-ILS(Iterative Least-Squares) method is proposed to estimate the structural parameters at the element level using response data alone without using any information of excitation measurements for the assessment of local damages and deterioration in complex and large structural systems. But for a complex and large structural system, where response measurement at every dynamic degree of freedom(DDOF) is not possible, the absence of some observation points of responses and its effect on the proposed SI method must be studied In the paper, a QRD-ILS technique that utilizes the known intact stiffness information estimated based on the visual inspection, field measurements and/or NDT tests is proposed to identify local damages of fracture critical members using measured responses only at limited DDOFs. A numerical example is used to illustrate the application of this technique. The results indicate that the proposed SI technique is very simple but efficient, since no input information are required with only limited observations.
This paper presents a neural network method for tuning PlD controller of a time-varying process. Three gains of PlD controller are tuned for a certain desirable response pattern by back-propagation neural network. The neural network is trained using changes of output features vs. changes of PlD gains. But sometimes it needs longer training time and larger structure to train the correlation between the process and controller on entire region of the process. The difficulty in system identification is that the inverse function of the system can not be clearly stated. To cope with the problem, we do not train the neural network to respond correctly for the entire regions but train for only local region where the system is heading toward by training the neural network and tuning of the PlD controller. It may be trained for fine-tuning itself. Simulation results show that the adaptive PID controller using neural network trained in the local area performs remarkably for time-varying second order process.
This paper presents a method for estimating the noise source contribution of a pulse combustion burner in a multiple input system where the input sources may be coherent each other. By coherence function method, it is found that the biggest part of the noise source in the pulse combustion burner is generated by the part of the combustion chamber. This analysis is modeled as three input / single output system because the noise generating mechanism of the pulse combustion burner is very complicated. The coherence function method is proved to be useful tool for the identification of noise source. The overall levels of the radiated source pressure by coherence function method are compared with those measured and calculated by the frequency response function approach. The experimental results have shown a good agreement with the results calculated by the coherence function method when the input sources are coherent strongly each other. The estimation of shield effect by FRF method indicates that significant reduction can be achieved in sound radiation if only transmission path generated by the part of combustion chamber is acoustically shield.
This investigation presents an efficient method for identifying modal characteristics from the measured displacement, velocity and acceleration signals of multiple channels on structural systems. A Vector Backward Auto-Regressive model (VBAR) that describes the relationship between the output information in different time steps is used to establish a backward state equation. Generally, the accuracy of the identified dynamic characteristics can be improved by increasing the order of the Auto-Regressive model (AR) in cases of measurement of data under noisy circumstances. However, a higher-order AR model also induces more numerical modes, only some of which are the system modes. The proposed VBAR model provides a clear characteristic boundary to separate the system modes from the spurious modes. A numerical example of a lumped-mass model with three DOFs was established to verify the applicability and effectiveness of the proposed method. Finally, an offshore platform model was experimentally employed as an application case to confirm the proposed VBAR method can be applied to real-world structures.
비닐하우스 아치구조에 고정햄머 및 이동가속도계 형식을 취한 충격진동실험을 수행하여 획득한 일련의 진동기록으로 부터 고유진동수, 감쇠율 및 모드형태 등과 같은 모달계수를 추출하기 위하여 최신 고급 주파수영역 시스템판별법인 PolyMAX 및 FDD를 적용하였다. 전자는 입력-출력 데이터 모두를 사용하며, 후자는 출력 데이터 만 을 사용한다. 본 연구의 비닐하우스 강재 파이프 아치와 같이 매우 세장한 구조물에 진동계측 등과 같은 비파괴 실험기법을 적용하여 정적좌굴 하중을 결정할 수 있는 지 여부 및 손상을 감지할 수 있는지 등에 대하여 중점적으로 조사하였다. 대체로 추출한 모달계수는 유한요소해석으로부터 획득한 결과와 좋은 일치를 나타냈으며, 지속적으로 수행 할 후속연구에 가능성을 제시하였다.
The objective of this paper is to apply a new proposed accuracy indicator to quantify the true and false modes for Eigensystem Realization Algorithm using output-based responses. First, a discrete mass-spring system and a simply supported continuous beam were modelled using finite element method. Then responses are simulated under random excitation. Natural Excitation Technique using only response measurements is applied to compute the impulse responses. Eigensystem Realization Algorithm is employed to identify the modal parameters on the simulated responses. A new accuracy indicator, Normalized Occurrence Number-NON, is developed to quantitatively partition the realized modes into true and false modes so that the false portions can be disregarded. Numerical simulation demonstrates that the new accuracy indicator can determine the true system modes accurately.
구조물에 고유한 진동수,모드형태 및 감쇠비 등과 같은 동적성능치를 추출하기 위하여 25층 및 42층 건물에 대하여 자연진동에 의한 동적계측실험을 수행하였다. 고려된 건물은 주요 횡하중 지지기구로서 코아벽체 혹은 전단벽체가 추가된 철근콘크리트건물이며, 입면 혹은 평면상으로 골조가 혼합된 구조형식을 나타낸다. 특히, 25층 건물은 측면에 위치한 코아벽체 이외에 상부로부터 내려오는 전단벽 구조가 4층 바닥이하에서 골조형식으로 전환되는 복잡한 구조이다. 이와 같은 이유 및 건물 주방향의 유사한 강성배치로 매우 근접하고 혼합된 모드형태가 예상되어 시스템판별 시 어려움이 예상된다. 현재까지 개발된 다양한 시스템판별법을 대상건물의 자연진동 실측기록에 적용하여 모달계수를 유도하였으며, 그 결과를 비교 분석하였다. 3개의 주파수영역 및 4개의 시간영역에 근거한 응답의존 시스템판별법이 고려되었다. 서로 다른 시스템판별법에 의하여 추출된 고유진동수 및 감쇠비는 대체로 상당한 일치를 보였으나, 모드형태는 사용된 방법에 따라 정도가 다르게 불일치를 나타냈다. 실험으로부터 추출한 성능치와 초기 유한요소해석 값을 비교해 본 결과 대상건물 모두 적어도 저차 3개의 고유진동수에서 2배 정도의 차이를 나타냈다. 실험과 해석결과의 일치를 위하여 몇몇 수동모델향상이 시도되었으며, 허용할 만한 결과를 획득하였다. 사용된 시스템판별법에 대하여 각자의 장, 단점에 대하여 기술하였으며, 본 연구와 같은 실제 대형구조물에 대하여 자동모델향상기법을 적용할 시 예상되는 문제점에 대하여 토의하였다.
Bayraktar, Alemdar;Altunisk, Ahmet Can;Sevim, Baris;Turker, Temel
Steel and Composite Structures
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제7권6호
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pp.487-502
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2007
In recent decades there has been a trend towards improved mechanical characteristics of materials used in footbridge construction. It has enabled engineers to design lighter, slender and more aesthetic structures. As a result of these construction trends, many footbridges have become more susceptible to vibrations when subjected to dynamic loads. In addition to this, some inherit modelling uncertainties related to a lack of information on the as-built structure, such as boundary conditions, material properties, and the effects of non-structural elements make difficult to evaluate modal properties of footbridges, analytically. For these purposes, modal testing of footbridges is used to rectify these problems after construction. This paper describes an arch type steel footbridge, its analytical modelling, modal testing and finite element model calibration. A modern steel footbridge which has arch type structural system and located on the Karadeniz coast road in Trabzon, Turkey is selected as an application. An analytical modal analysis is performed on the developed 3D finite element model of footbridge to provide the analytical frequencies and mode shapes. The field ambient vibration tests on the footbridge deck under natural excitation such as human walking and traffic loads are conducted. The output-only modal parameter identification is carried out by using the peak picking of the average normalized power spectral densities in the frequency domain and stochastic subspace identification in the time domain, and dynamic characteristics such as natural frequencies mode shapes and damping ratios are determined. The finite element model of footbridge is calibrated to minimize the differences between analytically and experimentally estimated modal properties by changing some uncertain modelling parameters such as material properties. At the end of the study, maximum differences in the natural frequencies are reduced from 22% to only %5 and good agreement is found between analytical and experimental dynamic characteristics such as natural frequencies, mode shapes by model calibration.
This paper describes system modeling and controller design method in the measured signal by discrete Fourier transform. Transfer function of the second order system is estimated by the dominant parameter which is computed in the magnitude and the phase of Fourier spectrum of the measured signal. In addition, the controller was designed by the estimated transfer function, and the results were compared. The proposed estimation method of transfer function contains only a very simple mathematical process. Therefore, it is effective to design the controller in the measured signal when the output of the system contains the characteristics of complex exponential functions case. The proposed method was applied on Op-Amp system to verify the efficiency and the reliability. The results show that the proposed algorithms are highly applicable to the system modeling and controller design in the measured data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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