Structural displacement is an important indicator for assessing structural safety. For structural displacement monitoring, vision-based displacement measurement systems have been widely developed; however, most systems estimate only 1 or 2-DOF translational displacement. To monitor the 6-DOF structural displacement with high accuracy, a vision-based displacement measurement system with a uniquely designed marker is proposed in this paper. The system is composed of a uniquely designed marker and a camera with a zooming capability, and relative translational and rotational displacement between the marker and the camera is estimated by finding a homography transformation. The novel marker is designed to make the system robust to measurement noise based on a sensitivity analysis of the conventional marker and it has been verified through Monte Carlo simulation results. The performance of the displacement estimation has been verified through two kinds of experimental tests; using a shaking table and a motorized stage. The results show that the system estimates the structural 6-DOF displacement, especially the translational displacement in Z-axis, with high accuracy in real time and is robust to measurement noise.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.04a
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pp.25-32
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2004
In this proposed work new finite element model for multi-delaminated plates is proposed. In the current analysis procedures of multi-delaminated plates, plate element based on Mindlin plate theory is used in order to obtain accurate results of out-of-plane displacement of thick plate. And for delaminated region, plate element based on Kirchhoff plate theory is considered. To satisfy the displacement continuity conditions, displacement vector based on Kirchhoff theory is transformed to displacement of transition element. The numerical results show that the effect of delaminations on the modal parameters of delaminated composites plates is dependent not only on the size, the location and the number of the delaminations but also on the mode number and boundary conditions. Kirchhoff based model have higher natural frequency than Mindlin based model and natural frequency of the presented model is closed to Mindlin based model.
A performance-based design (PBD) procedure, initially proposed for the seismic design of buildings, is tailored herein to the structural configurations commonly adopted in bridges. It aims at the efficient design of bridges for multiple performance levels (PLs), achieving control over a broad range of design parameters (i.e., strains, deformations, ductility factors) most of which are directly estimated at the design stage using advanced analysis tools (a special type of inelastic dynamic analysis). To evaluate the efficiency of the proposed design methodology, it is applied to an actual bridge that was previously designed using a different PBD method, namely displacement-based design accounting for higher mode effects, thus enabling comparison of the alternative PBD approaches. Assessment of the proposed method using nonlinear dynamic analysis for a set of spectrum-compatible motions, indicate that it results in satisfactory performance of the bridge. Comparison with the displacement-based method reveals significant cost reduction, albeit at the expense of increased computational effort.
In the current research, a displacement-based seismic design scheme to retrofit reinforced concrete columns using FRP composite materials has been proposed. An accurate prediction for the nonlinear flexural analysis of FRP jacketed concrete members has been presented under multiaxial constitutive laws of concrete and composite materials. Through modification of the displacement coefficient method (DCM) and the direct displacement-based design method (DDM) of reinforced concrete structures, two algorithms for a performance-based seismic retrofit design of reinforced concrete columns with a FRP jacket have been newly introduced. From applications to retrofit design it is known that two methods are easy to apply in retrofit design and the DCM procedure underestimates the target displacement to compare with the DDM procedure.
'Stepped building' frames, with vertical geometric irregularity, are now increasingly encountered in modern urban constructions. This paper proposes a new approach to determine the lateral load pattern, considering the contributions from the higher modes, suitable for pushover analysis of stepped buildings. Also, a modification to the displacement coefficient method of ASCE/SEI 41-13 is proposed, based on nonlinear time history analysis of 78 stepped frames. When the newly proposed load pattern is combined with the modified displacement coefficient method, the target displacement for the stepped building frame is found to match consistently the displacement demand given by the time history analysis.
It is very important to study displacement prediction in geotechnical engineering. Nowadays, the grey system method, time series analysis method and artificial neural network method are three main methods. Based on the brief introduction, the three methods are analyzed comprehensively. Their merits and demerits, applied ranges are revealed. To solve the shortcomings of the artificial neural network method, a new prediction method based on new evolutionary neural network is proposed. Finally, through two real engineering applications, the analysis of three main methods and the new evolutionary neural network method all have been verified. The results show that, the grey system method is a kind of exponential approximation to displacement sequence, and time series analysis is linear autoregression approximation, while artificial neural network is nonlinear autoregression approximation. Thus, the grey system method can suitably analyze the sequence, which has the exponential law, the time series method can suitably analyze the random sequence and the neural network method almostly can be applied in any sequences. Moreover, the prediction results of new evolutionary neural network method is the best, and its approximation sequence and the generalization prediction sequence are all coincided with the real displacement sequence well. Thus, the new evolutionary neural network method is an acceptable method to predict the measurement displacements of geotechnical engineering.
Ravizza, Gabriele;Ferrari, Rosalba;Rizzi, Egidio;Chatzi, Eleni N.
Smart Structures and Systems
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v.22
no.5
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pp.631-641
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2018
This paper outlines a computational procedure for the effective merging of diverse sensor measurements, displacement and acceleration signals in particular, in order to successfully monitor and simulate the current health condition of civil structures under dynamic loadings. In particular, it investigates a Kalman Filter implementation for the Heterogeneous Data Fusion of displacement and acceleration response signals of a structural system toward dynamic identification purposes. The procedure is perspectively aimed at enhancing extensive remote displacement measurements (commonly affected by high noise), by possibly integrating them with a few standard acceleration measurements (considered instead as noise-free or corrupted by slight noise only). Within the data fusion analysis, a Kalman Filter algorithm is implemented and its effectiveness in improving noise-corrupted displacement measurements is investigated. The performance of the filter is assessed based on the RMS error between the original (noise-free, numerically-determined) displacement signal and the Kalman Filter displacement estimate, and on the structural modal parameters (natural frequencies) that can be extracted from displacement signals, refined through the combined use of displacement and acceleration recordings, through inverse analysis algorithms for output-only modal dynamics identification, based on displacements.
The dynamic displacement is considered to be an important indicator of structural safety, and becomes an indispensable part of Structural Health Monitoring (SHM) system for high-speed railway bridges. This paper proposes an indirect strain based dynamic displacement reconstruction methodology for high-speed railway box girders. For the typical box girders under eccentric train load, the plane section assumption and elementary beam theory is no longer applicable due to the bend-torsion coupling effects. The monitored strain was decoupled into bend and torsion induced strain, pre-trained multi-output support vector regression (M-SVR) model was employed for such decoupling process considering the sensor layout cost and reconstruction accuracy. The decoupled strained based displacement could be reconstructed respectively using box girder plate element analysis and mode superposition principle. For the transformation modal matrix has a significant impact on the reconstructed displacement accuracy, the modal order would be optimized using particle swarm algorithm (PSO), aiming to minimize the ill conditioned degree of transformation modal matrix and the displacement reconstruction error. Numerical simulation and dynamic load testing results show that the reconstructed displacement was in good agreement with the simulated or measured results, which verifies the validity and accuracy of the algorithm proposed in this paper.
A two-level displacement-based design procedure is developed. To obtain the displacement demands, elastic spectra for occasional earthquakes and inelastic spectra for rare earthquakes are used. Minimum global stiffness and strength to be supplied to the structure are based on specified maximum permissible drift limits and on the condition that the structure responds within the elastic range for occasional earthquakes. The performance of the structure may be assessed by an inelastic push-over analysis to the required displacement and the evaluation of damage indices. The approach is applied to the design of a five-story reinforced concrete coupled wall structure located in the most hazardous seismic region of Argentina. The inelastic dynamic response of the structure subjected to real and artificially generated acceleration time histories is also analyzed. Finally, advantages and limitations of the proposed procedure from the conceptual point of view and practical application are discussed.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.4
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pp.120-130
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2019
In this study, based on the correlation between traffic volume data and vertical displacement data developed in previous research using the bridge maintenance big data of 2006, the vertical displacement estimation model using the traffic volume data of Gwangan Bridge for 10 years A comparison of the performance of the developed model with the current applicability is presented. The present applicability of the developed model is analyzed that the estimated displacement is similar to the actual displacement and that the displacement estimation performance of the model based on the structured regression analysis and the principal component analysis is not significantly different from each other. In conclusion, the vertical displacement estimation model using the traffic volume data developed by this study can be effectively used for the analysis of the behavior according to the traffic load of Gwangan Bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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