Using the most up-to-date system identification methods in both time and frequency domains, the dynamic monitoring data from the reinforced concrete Egebaekvej Bridge near Holte, Denmark, is examined in this investigation. The bridge was erected in the 1960s and was still standing during test campaign before demolishing. The ARTeMIS Modal was adopted to derive the modal parameters from ambient vibration data. Several Operational Modal Analysis (OMA) approaches were applied, including Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD), Curve-fit Frequency Domain Decomposition (CFDD), and Frequency Domain Decomposition (FDD). Afterward, Principal Component (SSI-PC), Unweighted Principal Component (SSI-UPC) Stochastic Subspace Identification methods were utilized. Danish engineering consulting company, COWI with the allowance of the bridge contractor BARSLUND, allow the researcher for this experimental test to demonstrate the impact of OMA applications.
In this study, a method to estimate the suspension bridge deflection is developed using mode decomposition technique. In order to examine the suspension bridge stability against these dynamic loadings, the prediction of displacement response is very important to evaluate bridge stability. However, it is recognized that any measurement of movement for suspension bridges may be difficult for the absence of proper methods to measure the displacement response on site. This study aims at suggesting a method to estimate the displacement response from the measured strain signals in an indirect way to predict the displacement response, not a direct way to measure the displacement response. Additionally, by applying the FBG sensors with multi-point measurements not influenced by electric noise, it can be expected that the technique would be applicable to infrastructures.
In this study, a method predicting the displacement responseof structures from the measured dynamic strain signal is proposed by using a mode decomposition technique. Dynamic loadings including wind and seismic loadings could be exerted to the bridge. In order to examine the bridge stability against these dynamic loadings, the prediction of displacement response is very important to evaluate bridge stability. Because it may be not easy for the displacement response to be acquired directly on site, an indirect method to predict the displacement response is needed. Thus, as an alternative for predicting the displacement response indirectly, the conversion of the measured strain signal into the displacement response is suggested, while the measured strain signal can be obtained using fiber optic Bragg-grating (FBG) sensors. To overcome such a problem, a mode decomposition technique was used in this study. The measured strain signal is decomposed into each modal component by using the empirical mode decomposition(EMD) as one of mode decomposition techniques. Then, the decomposed strain signals on each modal component are transformed into the modal displacement components. And the corresponding mode shapes can be also estimated by using the proper orthogonal decomposition(POD) from the measured strain signal. Thus, total displacement response could be predicted from combining the modal displacement components.
Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar;Sevim, Baris
Computers and Concrete
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제12권6호
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pp.803-818
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2013
In this study, analytical and experimental modal analyses of a scaled bridge model are carried out to extract the dynamic characteristics such as natural frequency, mode shapes and damping ratios. For this purpose, a scaled bridge model is constructed in laboratory conditions. Three dimensional finite element model of the bridge is constituted and dynamic characteristics are determined, analytically. To identify the dynamic characteristics experimentally; Experimental Modal Analyses (ambient and forced vibration tests) are conducted to the bridge model. In the ambient vibration tests, natural excitations are provided and the response of the bridge model is measured. Sensitivity accelerometers are placed to collect signals from the measurements. The signals collected from the tests are processed by Operational Modal Analysis; and the dynamic characteristics of the bridge model are estimated using Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods. In the forced vibration tests, excitation of the bridge model is induced by an impact hammer and the frequency response functions are obtained. From the finite element analyses, a total of 8 natural frequencies are attained between 28.33 and 313.5 Hz. Considering the first eight mode shapes, these modes can be classified into longitudinal, transverse and vertical modes. It is seen that the dynamic characteristics obtained from the ambient and forced vibration tests are close to each other. It can be stated that the both of Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods are very useful to identify the dynamic characteristics of the bridge model. The first eight natural frequencies are obtained from experimental measurements between 25.00-299.5 Hz. In addition, the dynamic characteristics obtained from the finite element analyses have a good correlation with experimental frequencies and mode shapes. The MAC values obtained between 90-100% and 80-100% using experimental results and experimental-analytical results, respectively.
The recent research on proper orthogonal decomposition (POD) has revealed the linkage between proper orthogonal modes and linear normal modes. This paper presents an investigation into the modal identifiability of an instrumented cable-stayed bridge using an adapted POD technique with a band-pass filtering scheme. The band-pass POD method is applied to the datasets available for this benchmark study, aiming to identify the vibration modes of the bridge and find out the so-called deficient modes which are unidentifiable under normal excitation conditions. It turns out that the second mode of the bridge cannot be stably identified under weak wind conditions and is therefore regarded as a deficient mode. To judge if the deficient mode is due to its low contribution to the structural response under weak wind conditions, modal coordinates are derived for different modes by the band-pass POD technique and an energy participation factor is defined to evaluate the energy participation of each vibration mode under different wind excitation conditions. From the non-blind datasets, it is found that the vibration modes can be reliably identified only when the energy participation factor exceeds a certain threshold value. With the identified threshold value, modal identifiability in use of the blind datasets from the same structure is examined.
Kaloop, Mosbeh R.;Elsharawy, Mohamed;Abdelwahed, Basem;Hu, Jong Wan;Kim, Dongwook
Smart Structures and Systems
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제26권5호
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pp.667-680
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2020
This study aims at reporting a systematic procedure for evaluating the static and dynamic structural performance of steel bridges based on a short-period structural health monitoring measurement. Sungsu bridge located in Korea is considered as a case study presenting the most recent tests carried out to examine the bridge condition. Short-period measurements of Structural Health Monitoring (SHM) system were used during the bridge testing phase. A novel symmetry index is introduced using statistical analyses of deflection and strain measurements. Frequency Domain Decomposition (FDD) is implemented to the strain measurements to estimate the bridge mode shapes and damping ratios. Furthermore, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is also implemented to examine the reliability of bridge performance while ambient design trucks are in static or moving at different speeds. Strain, displacement and acceleration were measured at selected locations on the bridge. The results show that the symmetry index can be an efficient and useful measure in assessing the steel bridge performance. The results from the used method reveal that the performance of the Sungsu bridge is safe under operational conditions.
본 연구에서는 모드분해기법을 이용한 변형률신호로부터 변위응답추정 방법을 개발하였다. 일반적으로 교량의 안정성평가는 완공 후에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 가설 중에도 풍하중과 지진하중과 같은 동적하중에 노출되어 있으며, 이런 동적하중에 대한 안정성을 검토하기 위해 교량의 안정성 평가에 있어 중요한 인자인 변위를 추정하는 것이 중요하다. 그러나 건설현장에서의 적절한 변위측정 방법의 부재로 인하여 대형구조물의 전체적인 변위를 측정할 수 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 간접적으로 변위를 추정하는 방법인 변형률로 변위를 추정하는 방법을 제시하였으며, 광섬유 브래그 격자 센서(fiber optic Bragg-grating sensor)를 사용하여 변형률을 계측하였다. 기존에도 FBG센서를 이용한 변위추정 방법이 있었으며 기존의 방법으로는 정적하중에 대한 변위추정은 가능하였으나 고차 모드의 변형률신호와 노이즈의 영향 때문에 동적하중에 대한 변위추정은 많은 오차가 발생하여 정확한 변위추정이 어려웠다. 이런 오차를 줄이는 방법으로 모드분해기법을 사용하였다. 모드분해기법은 변형률신호로부터 proper orthogonal decomposition(POD)을 이용하여 추정한 모드형상과 empirical mode decomposition(EMD)을 이용하여 모드 분해한 변형률신호로 모드별 변위응답을 추정하고, 구조물의 주요 모드에 대한 변위응답을 합하여 전체변위응답을 추정하는 방법이다. 제안한 모드분해기법을 검증하기 위해 실내모형실험을 수행하였다.
In this paper, a statistical reference-free real-time damage detection methodology is proposed for detecting joint and member damage of truss bridge structures. For the statistical damage sensitive index (DSI), wavelet packet decomposition (WPD) in conjunction with the log likelihood ratio was suggested. A sensitivity test for selecting a wavelet packet that is most sensitive to damage level was conducted and determination of the level of decomposition was also described. Advantages of the proposed method for applications to real-time health monitoring systems were demonstrated by using the log likelihood ratios instead of likelihood ratios. A laboratory truss bridge structure instrumented with accelerometers and a shaker was used for experimental verification tests of the proposed methodology. The statistical reference-free real-time damage detection algorithm was successfully implemented and verified by detecting three damage types frequently observed in truss bridge structures - such as loss of bolts, loosening of bolts at multiple locations, sectional loss of members - without reference signals from pristine structure. The DSI based on WPD and the log likelihood ratio showed consistent and reliable results under different damage scenarios.
For a long cable-stayed bridge, stay cables are its most important load-carrying components. In this paper, long-term monitoring of super-long stay cables of Sutong Bridge is introduced. A comprehensive data analysis procedure is presented, in which time domain and frequency domain based analyses are carried out. In time domain, the vibration data of several long stay cables are firstly analyzed and the standard deviation of the acceleration of stay cables, and its variation with time are obtained, as well as the relationship between in-plane vibration and out-plane vibration. Meanwhile, some vibrations such as wind and rain induced vibration are detected. Through frequency domain analysis, the basic frequencies of the stay cables are identified. Furthermore, the axial forces and their statistical parameters are acquired. To investigate the vibration deflection, an FFT-based decomposition method is used to get the modal deflection. In the end, the relationship between the vibration amplitude of stay cables and the wind speed is investigated based on correlation analysis. Through the adopted procedure, some structural parameters of the stay cables have been derived, which can be used for evaluating the component performance and corresponding management of stay cables.
A more applicable optimization model for extracting flutter derivatives of bridge decks is presented, which is suitable for time-varying weights for fitting errors and different lengths of vertical bending and torsional free vibration data. A stochastic search technique for searching the optimal solution of optimization problem is developed, which is more convenient in understanding and programming than the alternate iteration technique, and testified to be a valid and efficient method using two numerical examples. On the basis of the section model test of Sutong Bridge deck, the flutter derivatives are extracted by the stochastic search technique, and compared with the identification results using the modified least-square method. The Empirical Mode Decomposition method is employed to eliminate noise, trends and zero excursion of the collected free vibration data of vertical bending and torsional motion, by which the identification precision of flutter derivatives is improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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