The present study investigates the soil-structure interaction (SSI) effects on the seismic performance of smart base-isolated structures. The adopted control algorithm for tuning the control force plays a key role in successful implementation of such structures; however, in most studied carried out in the literature, these algorithms are designed without considering the SSI effect. Considering the SSI effects, a linear quadratic regulator (LQR) controller is employed to seismic control of a smart base-isolated structure. A particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to tune the gain matrix of the controller in both cases without and with SSI effects. In order to conduct a parametric study, three types of soil, three well-known earthquakes and a vast range of period of the superstructure are considered for assessment the SSI effects on seismic control process of the smart-base isolated structure. The adopted controller is able to make a significant reduction in base displacement. However, any attempt to decrease the maximum base displacement results in slight increasing in superstructure accelerations. The maximum and RMS base displacements of the smart base-isolated structures in the case of considering SSI effects are more than the corresponding responses in the case of ignoring SSI effects. Overall, it is also observed that the maximum and RMS base displacements of the structure are increased by increasing the natural period of the superstructure. Furthermore, it can be concluded that the maximum and RMS superstructure accelerations are significant influenced by the frequency content of earthquake excitations and the natural frequency of the superstructure. The results show that the design of the controller is very influenced by the SSI effects. In addition, the simulation results demonstrate that the ignoring the SSI effect provides an unfavorable control system, which may lead to decline in the seismic performance of the smart-base isolated structure including the SSI effects.
In this study an output-only system identification technique for civil structures under ambient vibrations is carried out, mainly focused on using the Stochastic Subspace Identification (SSI) based algorithms. A newly developed signal processing technique, called Singular Spectrum Analysis (SSA), capable to smooth a noisy signal, is adopted for preprocessing the measurement data. An SSA-based SSI algorithm with the aim of finding accurate and true modal parameters is developed through stabilization diagram which is constructed by plotting the identified system poles with increasing the size of data matrix. First, comparative study between different approaches, with and without using SSA to pre-process the data, on determining the model order and selecting the true system poles is examined in this study through numerical simulation. Finally, application of the proposed system identification task to the real large scale structure: Canton Tower, a benchmark problem for structural health monitoring of high-rise slender structures, using SSA-based SSI algorithm is carried out to extract the dynamic characteristics of the tower from output-only measurements.
Lei, Jun;Lozano-Galant, Jose Antonio;Xu, Dong;Zhang, Feng-Liang;Turmo, Jose
Smart Structures and Systems
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제30권4호
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pp.339-351
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2022
Evaluating the current condition of existing structures is of primary importance for economic and safety reasons. This can be addressed by Structural System Identification (SSI). A reliable static SSI depends on well-designed sensor configuration and loading cases, as well as efficient parameter estimation algorithms. Static SSI by the Measurement Error-Minimizing Observability Method (MEMOM) is a model-based deterministic static SSI method that could estimate structural parameters from static responses. In the current state of the art, this method is only applicable when structures are subjected to one loading case. This might lead to lack of information in some local regions of the structure (such as the null curvatures zones). To address this issue, the SSI by MEMOM using multiple loading cases is proposed in this work. Observability equations obtained from different loading cases are concatenated simultaneously and an optimization procedure is introduced to obtain the estimations by minimizing the discrepancy between the predicted response and the measured one. In addition, a Genetic-Algorithm (GA)-based Optimal Sensor Placement (OSP) method is proposed to tackle the OSP problem under multiple static loading cases for the very first time. In this approach, the Fisher Information Matrix (FIM)'s determinant is used as the metric of the goodness of sensor configurations. The numerical examples of a 3-span continuous bridge and a 13-story frame, are analyzed to validate the applicability of the extended SSI by MEMOM and the GA-based OSP method.
This paper provides a simple numerical method to determine the optimal parameters of tuned mass damper (TMD) and viscoelastic dampers (VEDs) in frame structure for wind vibration control considering the soil-structure interation (SSI) effect in frequency domain. Firstly, the numerical model of frame structure equipped with TMD and VEDs considering SSI effect is established in frequency domain. Then, the genetic algorithm (GA) is applied to obtain the optimal parameters of VEDs and TMD. The optimization process is demonstrated by a 20-storey frame structure supported by pile group for different soil conditions. Two wind resistant systems are considered in the analysis, the Structure-TMD system and the Structure-TMD-VEDs system. The example proves that this method can quickly determine the optimal parameters of energy dissipation devices compared with the traditional finite element method, thus is practically valuable.
Tool interference is one of the most critical problems in sculptured surface machining. When machining cavities and concaves, the tool frequently overcuts the portions of the surface, which cause inaccuracy in machining. So tool interference-free paths must be generated for rough cutting more efficiently. In this paper a software using SSI(Surface/Surface intersection) algorithm is developed for eliminating tool interference which occurs in an offset surface in 3-dimensional free form surface modeling. this work consists of two stages : using the offset data, the intersection curves are rapidly checked by this algorithm at the first stage. CL(cutter location) data are obtained by deleting the loop section of intersected offset patches at the second stage. This algorithm can reduce the amount of memory required to store machining data and also easily check region which have the possibility of intersection. Also, This software is verified to be useful in machining a curved object on a DNC milling machine.
A hybrid control system is presented for seismic-resistant building structures with and without soil-structure interaction (SSI). The hybrid control is a damper-actuator-bracing control system composed of passive and active controllers. An intelligent algorithm is developed for the hybrid system, in which the passive damper is designed for minor and moderate earthquakes and the active control is designed to activate when the structural response is greater than a given threshold quantity. Thus, the external energy for active controller can be optimally utilized. In the control of a multistory building, the controller placement is determined by evaluating the optimal location index (OLI) calculated from six earthquake sources. In the study, the soil-structure interaction is considered both in frequency domain and time domain analyses. It is found that the interaction can significantly affect the control effectiveness. In the hybrid control algorithm with intelligent strategy, the working stages of passive and active controllers can be different for a building with and without considering SSI. Thus SSI is essential to be included in predicting the response history of a controlled structure.
In this paper, a different technique to predict the effects of soil-structure interaction (SSI) on seismic response of building systems is investigated. The technique use a machine learning algorithm called Support Vector Regression (SVR) with technical and analytical results as input features. Normally, the effects of SSI on seismic response of existing building systems can be identified by different types of large data sets. Therefore, predicting and estimating the seismic response of building is a difficult task. It is possible to approximate a real valued function of the seismic response and make accurate investing choices regarding the design of building system and reduce the risk involved, by giving the right experimental and/or numerical data to a machine learning regression, such as SVR. The seismic response of both single-degree-of-freedom system and six-storey RC frame which can be represent of a broad range of existing structures, is estimated using proposed SVR model, while allowing flexibility of the soil-foundation system and SSI effects. The seismic response of both single-degree-of-freedom system and six-storey RC frame which can be represent of a broad range of existing structures, is estimated using proposed SVR model, while allowing flexibility of the soil-foundation system and SSI effects. The results show that the performance of the technique can be predicted by reducing the number of real data input features. Further, performance enhancement was achieved by optimizing the RBF kernel and SVR parameters through grid search.
This study develops a novel recursive algorithm to significantly enhance the computation efficiency of a recently proposed stochastic subspace identification (SSI) methodology based on an alternative stabilization diagram. Exemplified by the measurements taken from the two investigated office buildings, it is first demonstrated that merely one sixth of computation time and one fifth of computer memory are required with the new recursive algorithm. Such a progress would enable the realization of on-line and almost real-time monitoring for these two steel framed structures. This recursive SSI algorithm is further applied to analyze 20 months of monitoring data and comprehensively assess the environmental effects. It is certified that the root-mean-square (RMS) response can be utilized as an excellent index to represent most of the environmental effects and its variation strongly correlates with that of the modal frequency. More detailed examination by comparing the monthly correlation coefficient discloses that larger variations in modal frequency induced by greater RMS responses would typically lead to a higher correlation.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.
The study on the performance of the nonlinear friction tuned mass dampers (FTMD) for the mitigation of the seismic responses of the structures is a topic that still inspires the efforts of researchers. The present paper aims to carry out a numerical study on the optimum tuning of TMD and FTMD parameters using a multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm including soil-structure interaction (SSI) effects for seismic applications. Considering a 3-story structure, the performances of the optimized TMD and FTMD are compared with the uncontrolled structure for three types of soils and the fixed base state. The simulation results indicate that, unlike TMDs, optimum tuning of FTMD parameters for a large preselected mass ratio may not provide a best and optimum design. For low mass ratios, optimal selection of friction coefficient has an important key to enhance the performance of FTMDs. Consequently, a free parameter search of all FTMD parameters provides a better performance in comparison with considering a preselected mass ratio for FTMD in the optimum design stage of the FTMD. Furthermore, the SSI significant effects on the optimum design of the TMD and FTMD. The simulation results also show that the FTMD provides a better performance in reducing the maximum top floor displacement and acceleration of the building in different soil types. Moreover, the performance of the TMD and FTMD decrease with increasing soil softness, so that ignoring the SSI effects in the design process may give an incorrect and unrealistic estimation of their performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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