Park, Jae-Hyung;Hong, Dong-Soo;Cho, Hyun-Man;Kim, Jeong-Tae
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.22
no.1
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pp.75-82
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2008
A vibration-based damage-monitoring scheme is proposed that would generate an alarm showing the occurrence and location of damage under temperature-induced uncertainty conditions. Experiments on a model plate-girder bridge are described, for which a set of modal parameters was measured under uncertain temperature conditions. A damage-alarming model is formulated to statistically identify the occurrence of damage by recognizing the patterns of damage-driven changes in the natural frequencies of the test structure and by distinguishing temperature-induced off-limits. A damage index method based on the concept of modal strain energy is implemented in the test structure to predict the location of damage. In order to adjust for the temperature-induced changes in the natural frequencies that are used for damage detection, a set of empirical frequency correction formulas is analyzed from the relationship between the temperature and frequency ratio.
Khosraviani, Mohammad Javad;Bahar, Omid;Ghasemi, Seyed Hooman
Structural Engineering and Mechanics
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v.77
no.2
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pp.151-165
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2021
This paper aims to present a novelty damage detection method to identify damage locations by the simultaneous use of both the energy and displacement damage indices. Using this novelty method, the damaged location and even the damaged floor are accurately detected. As a first method, a combination of the instantaneous frequency energy index (EDI) and the structural acceleration responses are used. To evaluate the first method and also present a rapid assessment method, the Displacement Damage Index (DDI), which consists of the error reliability (β) and Normal Probability Density Function (NPDF) indices, are introduced. The innovation of this method is the simultaneous use of displacement-acceleration responses during one process, which is more effective in the rapid evaluation of damage patterns with velocity vectors. In order to evaluate the effectiveness of the proposed method, various damage scenarios of the ASCE benchmark problem, and the effects of measurement noise were studied numerically. Extensive analyses show that the rapid proposed method is capable of accurately detecting the location of sparse damages through the building. Finally, the proposed method was validated by experimental studies of a six-story steel building structure with single and multiple damage cases.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.8
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pp.780-788
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2009
AE technique was applied to the static structural test of the composite wing structure to evaluate the structural integrity and damage. During the test, strain and displacements measurement technique were used to figure out for static structural strength. AE parameter analysis and source location technique were used to evaluate the internal damage and find out damage source location. Design limit load test, the 1st and 2nd design ultimate load tests and fracture test were performed. Main AE source was detected by an sensor attached on skin near by front lug. Especially, at the 1st design ultimate test, strain and displacements results didn't show internal damage but AE signal presented a phenomenon that the internal damage was formed. At the fracture test, AE activities were very lively, and strain and displacements results showed a tendency that the load path was changed by severe damage. The internal damage initiation load and location were accurately evaluated during the static structural test using AE technique. It is certified from this paper that AE technique is useful technique for evaluation of internal damage at static structural strength test.
In the present paper, a method for identifying damage in a multi storeyed shear building structure is presented using minimum number of modal parameters of the structure. A damage at any level of the structure may lead to a major failure if the damage is not attended at appropriate time. Hence an early detection of damage is essential. The proposed identification methodology requires experimentally determined sparse modal data of any particular mode as input to detect the location and extent of damage in the structure. Here, the first natural frequency and corresponding partial mode shape values are used as input to the model and results are compared by changing the sensor placement locations at different floors to conclude the best location of sensors for accurate damage identification. Initially experimental data are simulated numerically by solving eigen value problem of the damaged structure with inclusion of random noise on the vibration characteristics. Reliability of the procedure has been demonstrated through a few examples of multi storeyed shear structure with different damage scenarios and various noise levels. Validation of the methodology has also been done using dynamic data obtained through experiment conducted on a laboratory scale steel structure.
A simply structural damage detection software is developed to identification damage in beams. According to linear fracture mechanics theory, the localized additional flexibility in damage vicinity can be represented by a lumped parameter element. The damaged beam is modeled by wavelet-based elements to gain the first three frequencies precisely. The first three frequencies influencing functions of damage location and depth are approximated by means of surface-fitting techniques to gain damage detection database of forward problem. Then the first three measured natural frequencies are employed as inputs to solve inverse problem and the intersection of the three frequencies contour lines predict the damage location and depth. The DLL (Dynamic Linkable Library) file of damage detection method is coded by C++ and the corresponding interface of software is coded by virtual instrument software LabVIEW. Finally, the software is tested on beams and shafts in engineering. It is shown that the presented software can be used in actual engineering structures.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.17
no.4
s.121
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pp.324-332
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2007
Sensor placement method for damage identification has been developed for model updating using Taguchi method. In order to select the optimal sensor location, the analysis of variance of objective function using orthogonal array was carried out. Then, modal data at the selected locations were used for damage identification using model updating. The numerical model of a cantilever beam was used in order to compare the damage identification results with conventional sensor location method.
A three-dimensional; structural health monitoring; vertical; planar; cross-sample entropy; multiscaleA three-dimensional structural health monitoring (SHM) system based on multiscale entropy (MSE) and multiscale cross-sample entropy (MSCE) is proposed in this paper. The damage condition of a structure is rapidly screened through MSE analysis by measuring the ambient vibration signal on the roof of the structure. Subsequently, the vertical damage location is evaluated by analyzing individual signals on different floors through vertical MSCE analysis. The results are quantified using the vertical damage index (DI). Planar MSCE analysis is applied to detect the damage orientation of damaged floors by analyzing the biaxial signals in four directions on each damaged floor. The results are physically quantified using the planar DI. With progressive vertical and planar analysis methods, the damaged floors and damage locations can be accurately and efficiently diagnosed. To demonstrate the performance of the proposed system, performance evaluation was conducted on a three-dimensional seven-story steel structure. According to the results, the damage condition and elevation were reliably detected. Moreover, the damage location was efficiently quantified by the DI. Average accuracy rates of 93% (vertical) and 91% (planar) were achieved through the proposed DI method. A reference measurement of the current stage can initially launch the SHM system; therefore, structural damage can be reliably detected after major earthquakes.
This paper presents an efficient algorithm for the estimation of damage location and severity in bridge structures using Probabilistic Neural Network (PNN). Generally, the Back Propagation Neural Network (BPNN)-based damage detection methods need a lot of training patterns for neural network learning process and the optimum architecture of a BPNN is selected by trial and error. In this paper, the PNN instead of the conventional BPNN is used as a pattern classifier. The modal properties of damaged structure are somewhat different from those of undamaged one. The basic idea of proposed algorithm is that the PNN classifies a test pattern which consists of the modal characteristics from damaged structure, how close it is to each training pattern which is composed of the modal characteristics from various structural damage cases. In this algorithm, two PNNs are sequentially used. The first PNN estimates the damage location using mode shape and the results of the first PNN are put into the second PNN for the damage severity estimation using natural frequency. The proposed damage assessment algorithm using the PNN is applied to a cable-stayed bridge to verify its applicability.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.1223-1228
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2006
This paper presents an experimental investigation of a recently developed Kronecker Product (KP) method to determine the type, location, and intensity of structural damage from an identified state-space model of the system. Although this inverse problem appears to be highly nonlinear, the system mass, stiffness, and damping matrices are identified through a series of transformations, and with the aid of the Kronecker product, only linear operations are involved in the process. Since a state-space model can be identified directly from input-output data, an initial finite element model and/or model updating are not required. The test structure is a two-degree-of-freedom torsional system in which mass and stiffness are arbitrarily adjustable to simulate various conditions of structural damage. This simple apparatus demonstrates the capability of the damage detection method by not only identifying the location and the extent of the damage, but also differentiating the nature of the damage. The potential applicability of the KP method for structural damage identification is confirmed by laboratory test.
This paper proposes a two-stage imaging approach for quantitative inspection of damages in metallic plates using the fundamental anti-symmetric mode of ($A_0$) Lamb wave. The proposed approach employs a number of transducers to transmit and receive $A_0$ Lamb wave pulses, and hence, to sequentially scan the plate structures before and after the presence of damage. The approach is applied to image the corrosion damages, which are simplified as a reduction of plate thickness in this study. In stage-one of the proposed approach a damage location image is reconstructed by analyzing the cross-correlation of the wavelet coefficient calculated from the excitation pulse and scattered wave signals for each transducer pairs to determine the damage location. In stage-two the Lamb wave diffraction tomography is then used to reconstruct a thickness reduction image for evaluating the size and depth of the damage. Finite element simulations are carried out to provide a comprehensive verification of the proposed imaging approach. A number of numerical case studies considering a circular transducer network with eight transducers are used to identify the damages with different locations, sizes and thicknesses. The results show that the proposed methodology is able to accurately identify the damage locations with inaccuracy of the order of few millimeters of a circular inspection area of $100mm^2$ and provide a reasonable estimation of the size and depth of the damages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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