The quasi-static component of the moving vehicle-induced dynamic response is promising in damage detection as it is sensitive to bridge damage but insensitive to environmental changes. However, accurate extraction of quasi-static component from the dynamic response is challenging especially when the vehicle velocity is high. This paper proposes an adaptive quasi-static component extraction method based on the modified variational mode decomposition (VMD) algorithm. Firstly the analytical solutions of the frequency components caused by road surface roughness, high-frequency dynamic components controlled by bridge natural frequency and quasi-static components in the vehicle-induced bridge response are derived. Then a modified VMD algorithm based on particle swarm algorithm (PSO) and mutual information entropy (MIE) criterion is proposed to adaptively extract the quasi-static components from the vehicle-induced bridge dynamic response. Numerical simulations and real bridge tests are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed extraction method. The results indicate that the improved VMD algorithm could extract the quasi-static component of the vehicle-induced bridge dynamic response with high accuracy in the presence of the road surface roughness and measurement noise.
Tomova [8] gave an upper bound for the distance of a bridge surface for a knot with two different bridge positions in a 3-manifold. In this paper, we show that the result of Tomova [8, Theorem 10.3] can be improved in the case when there are two different bridge spheres for a link in $S^3$.
In this paper, an adaptive MEMD based modal identification technique for linear time-invariant systems is proposed employing multiple vibration measurements. Traditional empirical mode decomposition (EMD) suffers from mode-mixing during sifting operations to identify intrinsic mode functions (IMF). MEMD performs better in this context as it considers multi-channel data and projects them into a n-dimensional hypercube to evaluate the IMFs. Using this technique, modal parameters of the structural system are identified. It is observed that MEMD has superior performance compared to its traditional counterpart. However, it still suffers from mild mode-mixing in higher modes where the energy contents are low. To avoid this problem, an adaptive filtering scheme is proposed to decompose the interfering modes. The Proposed modified scheme is then applied to vibrations of a reinforced concrete road bridge. Results presented in this study show that the proposed MEMD based approach coupled with the filtering technique can effectively identify the parameters of the dominant modes present in the structural response with a significant level of accuracy.
Moving force identification is a very important inverse problem in structural dynamics. Most of the identification methods are eventually converted to a linear algebraic equation set. Different ways to solve the equation set may lead to solutions with completely different levels of accuracy. Based on the measured bending moment responses of the bridge made in laboratory, this paper presented the time domain method (TDM) and frequency-time domain method (FTDM) for identifying the two moving wheel loads of a vehicle moving across a bridge. Directly calculating pseudo-inverse (PI) matrix and using the singular value decomposition (SVD) technique are adopted as means for solving the over-determined system equation in the TDM and FTDM. The effects of bridge and vehicle parameters on the TDM and FTDM are also investigated. Assessment results show that the SVD technique can effectively improve identification accuracy when using the TDM and FTDM, particularly in the case of the FTDM. This improved accuracy makes the TDM and FTDM more feasible and acceptable as methods for moving force identification.
We study a family of 2-bridge knots with 2-tangles in the 3-sphere admitting a genus two 1-bridge splitting. We also observe a geometric relation between (g - 1, 1)-splitting and (g,0)- splitting for g = 2,3. Moreover we construct a family of closed orientable 3-manifolds which are n-fold cyclic coverings of the 3-sphere branched over those 2-bridge knots.
El-Borgi, S.;Choura, S.;Ventura, C.;Baccouch, M.;Cherif, F.
Smart Structures and Systems
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제1권1호
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pp.83-101
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2005
This paper summarizes the application of a rational methodology for the structural assessment of older reinforced concrete Tunisian bridges. This methodology is based on ambient vibration measurement of the bridge, identification of the structure's modal signature and finite element model updating. The selected case study is the Boujnah bridge of the Tunis-Msaken Highway. This bridge is made of a continuous four-span simply supported reinforced concrete slab without girders resting on elastomeric bearings at each support. Ambient vibration tests were conducted on the bridge using a data acquisition system with nine force-balance accelerometers placed at selected locations of the bridge. The Enhanced Frequency Domain Decomposition technique was applied to extract the dynamic characteristics of the bridge. The finite element model was updated in order to obtain a reasonable correlation between experimental and numerical modal properties. For the model updating part of the study, the parameters selected for the updating process include the concrete modulus of elasticity, the elastic bearing stiffness and the foundation spring stiffnesses. The primary objective of the paper is to demonstrate the use of the Enhanced Frequency Domain Decomposition technique combined with model updating to provide data that could be used to assess the structural condition of the selected bridge. The application of the proposed methodology led to a relatively faithful linear elastic model of the bridge in its present condition.
Reliable wind signal reconstruction can be beneficial to the operational safety of long-span bridges. Non-Gaussian characteristics of wind signals make the reconstruction process challenging. In this paper, non-Gaussian wind signals are converted into a combined prediction of two kinds of features, actual wind speeds and wind angles of attack. First, two decomposition techniques, empirical mode decomposition (EMD) and variational mode decomposition (VMD), are introduced to decompose wind signals into intrinsic mode functions (IMFs) to reduce the randomness of wind signals. Their principles and applicability are also discussed. Then, four artificial intelligence (AI) algorithms are utilized for wind signal reconstruction by combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with back propagation neural network (BPNN), support vector regression (SVR), long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM), respectively. Measured wind signals from a bridge site in a deep-cutting gorge are taken as experimental subjects. The results showed that the reconstruction error of high-frequency components of EMD is too large. On the contrary, VMD fully extracts the multiscale rules of the signal, reduces the component complexity. The combination of VMD-PSO-Bi-LSTM is demonstrated to be the most effective among all hybrid models.
In this paper, it is aimed to determine the finite element model updating effects on the structural behavior of long span concrete highway bridges. Birecik Highway Bridge located on the 81stkm of Sanliurfa-Gaziantep state highway over Firat River in Turkey is selected as a case study. The bridge consist of fourteen spans, each of span has a nearly 26m. The total bridge length is 380m and width of bridge is 10m. Firstly, the analytical dynamic characteristics such as natural frequencies and mode shapes are attained from finite element analyses using SAP2000 program. After, experimental dynamic characteristics are specified from field investigations using Operational Modal Analysis method. Enhanced Frequency Domain Decomposition method in the frequency domain is used to extract the dynamic characteristics such as natural frequencies, mode shapes and damping ratios. Analytically and experimentally identified dynamic characteristics are compared with each other and finite element model of the bridge is updated to reduce the differences by changing of some uncertain parameters such as section properties, damages, boundary conditions and material properties. At the end of the study, structural performance of the highway bridge is determined under dead load, live load, and dynamic loads before and after model updating to specify the updating effect. Displacements, internal forces and stresses are used as comparison parameters. From the study, it is seen that the ambient vibration measurements are enough to identify the most significant modes of long span highway bridges. Maximum differences between the natural frequencies are reduced averagely from %46.7 to %2.39 by model updating. A good harmony is found between mode shapes after finite element model updating. It is demonstrated that finite element model updating has an important effect on the structural performance of the arch type long span highway bridge. Maximum displacements, shear forces, bending moments and compressive stresses are reduced %28.6, %21.0, %19.22, and %33.3-20.0, respectively.
A recent work by the authors has demonstrated the feasibility of scour evaluation for Kao-Ping-Hsi Cable-Stayed Bridge simply based on ambient vibration measurements. To further attain the goal of scour monitoring, a key challenge comes from the interference of several environmental factors that may also significantly alter the pier frequencies without the change of scour depth. Consequently, this study attempts to investigate the variation in certain modal frequencies of this bridge induced by several environmental factors. Four sets of pier vibration measurements were taken either during the season of plum rains, under regular summer days without rain, or in a period of typhoon. These signals are analyzed with the stochastic subspace identification and empirical mode decomposition techniques. The variations of the identified modal frequencies are then compared with those of the corresponding traffic load, air temperature, and water level. Comparison of the analyzed results elucidates that both the traffic load and the environmental temperature are negatively correlated with the bridge frequencies. However, the traffic load is clearly a more dominant factor to alternate the identified bridge deck frequency than the environmental temperature. The pier modes are also influenced by the passing traffic on the bridge deck, even though with a weaker correlation. In addition, the variation of air temperature follows a similar tendency as that of the passing traffic, but its effect on changing the bridge frequencies is obviously not as significant. As for the effect from the alternation of water level, it is observed that the frequency baselines of the pier modes may positively correlate with the water level during the seasons of plum rains and typhoon.
We show that for any given closed orientable 3-manifold M with a Heegaard surface of genus g, any positive integers b and n, there exists a knot K in M which admits a (g, b)-bridge splitting of distance greater than n with respect to the Heegaard surface except for (g, b) = (0, 1), (0, 2).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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