This study has been motivated to evaluate the practicality of numerical simulation of impedance monitoring for damage detection in steel column connection. In order to achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, the theory of electro-mechanical (E/M) impedance responses and impedance-based damage monitoring method are outlined. Secondly, the feasibility of numerical simulation of impedance monitoring is verified for several pre-published experimental examples on steel beams, cracked aluminum beams, and aluminum round plates. Undamaged and damaged steel and aluminum beams are simulated to compare to experimental impedance responses. An aluminum round plate with PZT patch in center is simulated to investigate sensitive range of impedance responses. Finally, numerical simulation of the impedance-based damage monitoring is performed for a steel column connection in which connection bolts are damaged. From the numerical simulation test, the applicability of the impedance-based monitoring to the target steel column connection can be evaluated.
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.
Due to structural complicacy, structural health monitoring for civil engineering needs more accurate and effectual methods of damage identification. This study aims to import multi-source information fusion (MSIF) into structural damage diagnosis to improve the validity of damage detection. Firstly, the essential theory and applied mathematic methods of MSIF are introduced. And then, the structural damage identification method based on multi-mode information fusion is put forward. Later, on the basis of a numerical simulation of a concrete continuous box beam bridge, it is obviously indicated that the improved modal strain energy method based on multi-mode information fusion has nicer sensitivity to structural initial damage and favorable robusticity to noise. Compared with the classical modal strain energy method, this damage identification method needs much less modal information to detect structural initial damage. When the noise intensity is less than or equal to 10%, this method can identify structural initial damage well and truly. In a word, this structural damage identification method based on multi-mode information fusion has better effects of structural damage identification and good practicability to actual structures.
Park, Jae-Hyung;Kim, Jeong-Tae;Hong, Dong-Soo;Mascarenas, David;Lynch, Jerome Peter
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.711-730
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2010
This study presents the design of autonomous smart sensor nodes for damage monitoring of tendons and girders in prestressed concrete (PSC) bridges. To achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, acceleration-based and impedance-based smart sensor nodes are designed for global and local structural health monitoring (SHM). Secondly, global and local SHM methods which are suitable for damage monitoring of tendons and girders in PSC bridges are selected to alarm damage occurrence, to locate damage and to estimate severity of damage. Thirdly, an autonomous SHM scheme is designed for PSC bridges by implementing the selected SHM methods. Operation logics of the SHM methods are programmed based on the concept of the decentralized sensor network. Finally, the performance of the proposed system is experimentally evaluated for a lab-scaled PSC girder model for which a set of damage scenarios are experimentally monitored by the developed smart sensor nodes.
It is necessary to develop new methods to prevent catastrophic failure of structural material in order to avoid accidents and conserve natural and energy resources. Design of intelligent materials with a self-diagnosing function to prevent fatal fracture of structural materials was achieved by smart composites consisting of carbon fiber tows or carbon powders with a small value of ultimate elongation and glass fiber tows with a large value of ultimate elongation. The changes in electrical resistance of CF-GFRP/GFRP (carbon fiber and glass fiber-reinforced plastics/glass fiber-reinforced plastics) composites increased abruptly with increasing strain, and a tremendous change was seen at the transition point where carbon fiber tows were broken. Therefore, the composites were not to monitor damage from the early stage. On the other hand, the change in electrical resistance of CP-GFRP/GFRP (carbon powder dispersed in glass fiber-reinforced plastics/glass fiber-reinforced plastics) composites increased almost linearly in proportion to strain. CP-GFRP/GFRP composites are superior to CF-GFRP/GFRP composites in terms of their capability to monitor damage by measuring change in electrical resistance from the early stage of damage. However, the former was inferior to the latter as an application because of the difficulties of mass production and high cost. A method based on monitoring damage by measuring changes in the electrical resistance of structural materials is promising for improved reliability of the material.
Long term structural health monitoring has gained wide attention among civil engineers in recent years due to the scale and severity of infrastructure deterioration. Establishing effective damage indicators and proposing enhanced monitoring methods are of great interests to the engineering practices. In the case of bridge health monitoring, long term structural vibration measurement has been acknowledged to be quite useful and utilized in the planning of maintenance works. Previous researches are majorly concentrated on linear time series models for the measurement, whereas nonlinear dependences among the measurement are not carefully considered. In this paper, a new bridge health monitoring method is proposed based on the use of long term vibration measurement. A combination of the fundamental ARMA model and copula theory is investigated for the first time in detecting bridge structural damages. The concept is applied to a real engineering practice in Japan. The efficiency and accuracy of the copula based damage indicator is analyzed and compared in different window sizes. The performance of the copula based indicator is discussed based on the damage detection rate between the intact structural condition and the damaged structural condition.
Within this paper a new approach for early damage detection in rotor blades of wind energy converters is presented, which is shown to have a more sensitive reaction to damage than eigenfrequency-based methods. The new approach is based on the extension of Gasch's proportionality method, according to which maximum oscillation velocity and maximum stress are proportional by a factor, which describes the dynamic behavior of the structure. A change in the proportionality factor can be used as damage indicator. In addition, a novel deflection sensor was developed, which was specifically designed for use in wind turbine rotor blades. This deflection sensor was used during the experimental tests conducted for the measurement of the blade deflection. The method was applied on numerical models for different damage cases and damage extents. Additionally, the method and the sensing concept were applied on a real 50.8 m blade during a fatigue test in the edgewise direction. During the test, a damage of 1.5 m length was induced on the upper trailing edge bondline. Both the initial damage and the increase of its length were successfully detected by the decrease of the proportionality factor. This decrease coincided significantly with the decrease of the factor calculated from the numerical analyses.
The structural health monitoring (SHM) benchmark study on optimal sensor placement problem for the instrumented Canton Tower has been launched. It follows the success of the modal identification and model updating for the Canton Tower in the previous benchmark study, and focuses on the optimal placement of vibration sensors (accelerometers) in the interest of bettering the SHM system. In this paper, the sensor placement problem for the Canton Tower and the benchmark model for this study are first detailed. Then an information entropy based sensor placement method with the purpose of damage detection is proposed and applied to the benchmark problem. The procedure that will be implemented for structural damage detection using the data obtained from the optimal sensor placement strategy is introduced and the information on structural damage is specified. The information entropy based method is applied to measure the uncertainties throughout the damage detection process with the use of the obtained data. Accordingly, a multi-objective optimal problem in terms of sensor placement is formulated. The optimal solution is determined as the one that provides equally most informative data for all objectives, and thus the data obtained is most informative for structural damage detection. To validate the effectiveness of the optimally determined sensor placement, damage detection is performed on different damage scenarios of the benchmark model using the noise-free and noise-corrupted measured information, respectively. The results show that in comparison with the existing in-service sensor deployment on the structure, the optimally determined one is capable of further enhancing the capability of damage detection.
This study was performed for application of Structural Health Monitoring system of large structures. In order to evaluate damage of a structure, strain data of truss members that are changing with damage are gained by FEM analysis program. These data are used to train Artificial Neural Network(ANN), and this ANN algorithm can be used to analysis strain data for evaluating damage of the truss members.
본 연구에서는 PZT 소자의 정압전 효과에 의한 동적 응답신호를 이용하는 보 구조물 손상 모니터링 기법을 제안하였다. 특히, 모드 변형에너지기반 보 구조물 손상 모니터링에 PZT 정압전 응답신호를 입력자료로 활용하는 방안에 대한 연구에 주안점이 있다. 먼저, PZT 소자의 정압전 효과 및 동적 변형률 응답의 이론적 배경을 요약하였다. 다음으로, 모드 변형에너지기반 보 구조물 손상위치 모니터링 기법을 제시하였다. 제시된 기법의 적합성을 검증하기 위해, 캔틸레버 보 모형을 대상으로 강제진동 실험을 수행하였으며, 세 종류의 센서(가속도계, PZT 센서, 변형률계)를 통해 동적 응답신호가 계측되었다. 손상 전후에 계측된 이들 진동신호들을 사용하여 모드 변형에너지기반의 손상위치 모니터링이 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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