Procedures for estimation of axial or flexural rigidities of bridge members by neural networks are shown. To treat large scale structures containing many unkwon parameters, substructuring concept is introduced. The measurement points are selected considering the sensitivity of the element stiffnesses of interest. Utilization of relative mode vectors is found to be very effective for the local parameter estimation. Then, the study focuses on the method to obtain the training set enough to represent structures. It is shown that noise injection is effective to reduce the estimation errors caused by measurement noise. Verification of the present method is carried out using a cable-stayed bridge model.
We as modal parameter estimation technique by developing a residual based system reconstruction and using the system matrix coordinate transformation. The modal parameters can be estimated from and residues of the system transfer functions expressed in modal coordinate basis, derived from the state space system matrices. However, for modal parameter estimation of multivariable and order structural systems over broad frequency bands, this non-iterative algorithm gives high accuracy in the natural fre- and damping ratios. From vibration tests on cross-ply and angle-ply composite laminates, the natural frequencies and damping ratios on be estimated using tile coordinates of the structural system reconstructed fro the experimental frequency response. These results are compared with those of finite element analysis and single-degree-of-freedom curve-fitting.
구조물의 변형 형상은 구조해석을 위한 중요한 정보이다. 구조물 모니터링 시스템에서도 충분한 변위 계측점이 확보되어 명확하고 합리적인 구조물의 변형 형상이 도출된다면 이를 이용한 구조해석이 가능 할 것이다. 하지만 실제 구조물에서는 한정된 비용으로 인해 충분한 변위 계측점이 확보되지 못하기 때문에 합리적인 구조물 변형 형상의 도출이 어렵다. 본 연구에서는 경제적이고 합리적인 구조물 변형 형상 추정을 위해 최소의 변위 계측 데이터를 이용한 효과적인 구조물의 거동 형상 추정기법인 SFSM-LS알고리즘을 개발하였다. 본 기법은 구조물의 변형 형상을 추정하기 위해 계측 대상 구조물의 사전 유한요소해석을 통해 여러 구조 거동 형상을 기본 구조형상함수로 정의하고, 이들 함수를 추정 변위의 오차를 최소화 시키는 각 함수의 가중치로써 중첩한다. 2경간 연속교 모델의 수치해석을 통해 개발된 알고리즘을 검증하고 매개변수 연구를 수행하였다. 개발된 알고리즘의 매개 변수인 구조형상함수, 변위 계측 위치, 변위 계측 개소에 대한 형상 추정 결과의 특성을 분석하고 Polynomial, Lagrange, Spline 보간법과 형상 추정 정밀도를 비교하여 개발된 기법의 적용성을 검증하였다. 이를 통해 적은 개소의 변위 데이터로 정밀한 형상을 추정하는 결과를 도출하여 제안된 기법의 우월성을 입증하였다.
The problem of the structural identification becomes important, particularly with relation to the rapid increase of the number of the damaged or deteriorated structures, such as highway bridges, buildings, and industrial facilities. This paper summarizes the recent studies related to those problems by the present authors. The system identfication methods are generally classified as the time domain and the frequency domain methods. As time doamin methods, the sequential algorithms such as the extended Kalman filter and the sequential prediction error method are studied. Several techniques for improving the convergences are incorporated. As frequency domain methods, a new frequency response function estimator is introduced. For damage estimation of existing structures, the modal perturbation and the sensitivity matrix methods are studied. From the example analysis, it has been found that the combined utilization of the measurement data for the static response and the dynamic (modal) properties are very effictive for the damage estimation.
The objective of this paper is to introduce a project on developing construction method based estimation system. It means a 3D product model based estimation system to effectively and efficiently manage estimation process during the project life-cycle. This paper describes a outline and method for 3D based estimation system. Normally, it is not easy to take-off the quantity from 3D CAD model, because of all different depths of the quantity take off in each design development stage and nation. This study shows how to keep the balance of its depths in each design development stage such as schematic design, detail design, shop drawing, and so forth.
Tunnel fire accident is one of the critical railway accidents, together with collision and derailment. For the safe operation many tunnel design guidelines are proposed but many Korean railway tunnels do not satisfy these guidelines. For the safety improvement, current safety level is estimated in this study. But so many uncertainties in major input parameters make the safety estimation difficult. In this study, probabilistic techniques are applied for the consideration of uncertainties in major input parameters. As results of this study, probabilistic safety estimation code is developed.
Cho, Hae-Chang;Lee, Deuck Hang;Ju, Hyunjin;Kim, Kang Su;Kim, Ki-Hyun;Monteiro, Paulo J.M.
Computers and Concrete
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제15권6호
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pp.879-902
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2015
The remaining service life (RSL) of buildings has been an important issue in the field of building and facility management, and its development is also one of the essential factors for achieving sustainable infrastructure. Since the estimation of RSL of buildings is heavily affected by the subjectivity of individual inspector or engineer, much effort has been placed in the development of a rational method that can estimate the RSL of existing buildings more quantitatively using objective measurement indices. Various uncertain factors contribute to the deterioration of the structural performance of buildings, and most of the common building structures are constructed not with a single structural member but with various types of structural components (e.g., beams, slabs, and columns) in multistory floors. Most existing RSL estimation methods, however, consider only an individual factor. In this study, an estimation method for RSL of concrete buildings is presented by utilizing a fuzzy theory to consider the effects of multiple influencing factors on the deterioration of durability (e.g., concrete carbonation, chloride attack, sulfate attack), as well as the current structural condition (or damage level) of buildings.
The classical Kalman filter (KF) provides a practical and efficient way for state estimation. It is, however, not applicable when the external excitations applied to the structures are unknown. Moreover, it is known the classical KF is only suitable for linear systems and can't handle the nonlinear cases. The aim of this paper is to extend the classical KF approach to circumvent the aforementioned limitations for the joint estimation of structural states and the unknown inputs. On the basis of the scheme of the classical KF, analytical recursive solution of an improved KF approach is derived and presented. A revised form of observation equation is obtained basing on a projection matrix. The structural states and the unknown inputs are then simultaneously estimated with limited measurements in linear or nonlinear systems. The efficiency and accuracy of the proposed approach is verified via a five-story shear building, a simply supported beam, and three sorts of nonlinear hysteretic structures. The shaking table tests of a five-story building structure are also employed for the validation of the robustness of the proposed approach. Numerical and experimental results show that the proposed approach can not only satisfactorily estimate structural states, but also identify unknown loadings with acceptable accuracy for both linear and nonlinear systems.
This study is on control-gain estimation of energy dissipation control algorithms. Velocity feedback, bang-bang, and energy dissipation control algorithms are proposed based on the Lyapunov stability theory and their performances are evaluated and compared. Saturation problem is considered in the design of the velocity feedback and energy dissipation control algorithms, and chattering problem in bang-bang control is solved by using boundary layer. Numerical results show that the proposed control algorithms can dissipate the structural energy induced by wind loads efficiently, and thus provide good control performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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