Based on the shaking table tests of a 1:3.52 scale one-bay and one-story ancient wooden structure, a simplified structural mechanics model was established, and the structural state equation and observation equation were deduced. Under the action of seismic waves, the damage rule of initial stiffness and yield stiffness of the joint was obtained. The force hammer percussion test and finite element calculations were carried out, and the structural response was obtained. Considering the 5% noise disturbance in the laboratory environment, the stiffness parameters of the mortise-tenon joint were identified by the partial least squares of singular value decomposition (PLS-SVD) and the Extended Kalman filter (EKF) method. The results show that dynamic and static cohesion method, PLS-SVD, and EKF method can be used to identify the damage degree of structures, and the stiffness of the mortise-tenon joints under strong earthquakes is reduced step by step. Using the proposed model, the identified error of the initial stiffness is about 0.58%-1.28%, and the error of the yield stiffness is about 0.44%-1.21%. This method has high accuracy and good applicability for identifying the initial stiffness and yield stiffness of the joints. The identification method and research results can provide a reference for monitoring and evaluating actual engineering structures.
The present work proposes a self-controlled multi-stage optimization method for damage identification of structures utilizing standard particle swarm optimization (PSO) algorithm. Damage identification problem is formulated as an inverse optimization problem where damage severity in each element of the structure is considered as optimization variables. An efficient objective function is formed using the first few frequencies and mode shapes of the structure. This objective function is minimized by a self-controlled multi-stage strategy to identify and quantify the damage extent of the structural members. In the first stage, standard PSO is utilized to get an initial solution to the problem. Subsequently, the algorithm identifies the most damage-prone elements of the structure using an adaptable threshold value of damage severity. These identified elements are included in the search space of the standard PSO at the next stage. Thus, the algorithm reduces the dimension of the search space and subsequently increases the accuracy of damage prediction with a considerable reduction in computational cost. The efficiency of the proposed method is investigated and compared with available results through three numerical examples considering both with and without noise. The obtained results demonstrate the accuracy of the present method can accurately estimate the location and severity of multi-damage cases in the structural systems with less computational cost.
To investigate numerically the effect of all parameters on the outcome of an aircraft impact into robust engineering structures like nuclear power plant containments is a tedious task. In order to reduce the problem to a manageable size, we propose a single dimensionless parameter, the damage potential, to characterize the main features of the impact. The damage potential, which is the ratio of the initial kinetic energy of the aircraft to the work required to crush it, enables us to find the crucial parameter settings that need to be modelled numerically in detail. We show in this paper that the damage potential is indeed the most important parameter of the impact that determines the time-dependent reaction force when either finite element (FE) modelling or the Riera model is applied. We find that parameters that do not alter the damage potential, like elasticity of the target, are of secondary importance and if parameters are altered in a way that the damage potential remains the same then the course of the impact remains similar. We show, however, that the maximum value of the reaction force can be higher in case of elastic targets than in case of rigid targets due to the vibration of the target. The difference between the Riera and FE model results is also found to depend on the damage potential.
Considering the wind power system and the rotor blades which are composed of much technology, the wind power blade would be the most dangerous part because it revolves at high speed and weighs about dozens of tons, if the accident happens. Therefore, the light weight composite materials have been replacing as substitutional materials. The object of this study is to examine the delamination and damage for CFRP/GFRP hybrid composite that is used for strength improvement of a wind power blade. The influence of the initial crack length and fiber orientation for the interlaminar delamination was exposed for the blade safety. Plain woven CFRP instead of GFRP was inserted into the layer of the box spar for improving the strength and blade life. DCB(Double Cantilever Beam) specimen was used for evaluating fracture toughness and damage evaluation of interlaminar delamination. The material used in the experiment is a commercial material known as CF 3327 EPC in plain woven carbon prepreg(Hankuk Carbon Co.) and UD glass fiber prepreg(Hyundai Fiber Co.). From the results, crack growth rate is not so different according to the variation of the initial crack length. Mode I interlamainar fracture toughness of fiber direction $0^{\circ}$ is higher than that of $45^{\circ}$. Interlaminar fracture has an effect on fiber direction and K decreased with lower value according to increasing initial crack length. Also energy release rate fracture toughness was evaluated because CFRP/GFRP hybrid composite with a different thickness is under the mixed mode loading condition. The interlaminar fracture was almost governed by mode I fracture even though the mixed mode.
The purpose of this study makes a retrofit and rehabilitation practice trough the analysis and the improvement for the underlying problem of current retrofit and rehabilitation methods. Therefore, the deterioration process, the damage cause, the condition classification, the fatigue mechanism and the applied quantity of strengthening methods for slab bridge decks were analysed. Artificial neural networks are efficient computing techniqures that are widely used to solve complex problems in many fields. In this study, a back-propagation neural network model for estimating a management on existing slab bridge decks from damage cause, damage type, and integrity assessment at the initial stsge is need. The training and testing of the network were based on a database of 36. Four different network models werw used to study the ability of the neural network to predict the desirable output of increasing degree of accuracy. The neural networks is trained by modifying the weights of the neurons in response to the errors between the actual output values and the target output value. Training was done iteratively until the average sum squared errors over all the training patterms were minimized. This generally occurred after about 5,000 cycles of training.
Station structures, one of important infrastructures, which have been being operated since the 1970s, are especially vulnerable to even the medium-level earthquake and they could be damaged by long-term internal or external vibrations such as ambient vibrations. Recently, much attention has been paid to real-time monitoring of the fatal defect or long-term deterioration of civil infrastructures to ensure their safety and adequate performance throughout their life span. In this study, a structural health monitoring methodology using acceleration responses is proposed to evaluate the health-state of the station structures and to detect initial damage-stage. A damage index is developed using the acceleration data and it is applied to outlier analysis, one of unsupervised learning based pattern recognition methods. A threshold value for the outlier analysis is determined based on confidence level of the probabilistic distribution of the acceleration data. The probabilistic distribution is selected according to the feature of the collected data.
Seismic risk management has two main technical aspects: to recommend the construction of high-performance buildings and other structures using earthquake-resistant designs or evaluate existing ones, and to prepare emergency plans using realistic seismic scenarios. An overview of seismic risk assessment methodologies in Croatia is provided with details regarding the components of the assessment procedures: hazard, vulnerability and exposure. For Croatia, hazard is presented with two maps and it is expressed in terms of the peak horizontal ground acceleration during an earthquake, with the return period of 95 or 475 years. A standard building typology catalogue for Croatia has not been prepared yet, but a database for the fourth largest city in Croatia is currently in its initial stage. Two methods for earthquake vulnerability assessment are applied and compared. The first is a relatively simple and fast analysis of potential seismic vulnerability proposed by Croatian researchers using damage index (DI) as a numerical value indicating the level of structural damage, while the second is the Macroseismic method.
In this paper, a fuzzy inference system and an analytical hierarchy process-based online evaluation technique is developed to monitor the condition of the 32-km Donghai Bridge in Shanghai. The system has 478 sensors distributed along eight segments selected from the whole bridge. An online evaluation subsystem is realized, which uses raw data and extracted features or indices to give a set of hierarchically organized condition evaluations. The thresholds of each index were set to an initial value obtained from a structure damage and performance evolution analysis of the bridge. After one year of baseline monitoring, the initial threshold system was updated from the collected data. The results show that the techniques described are valid and reliable. The online method fulfills long-term infrastructure health monitoring requirements for the Donghai Bridge.
As one of the most important parameters in structural health monitoring, structural frequency has many advantages, such as convenient to be measured, high precision, and insensitive to noise. In addition, frequency-change-ratio based method had been validated to have the ability to identify the damage occurrence and location. However, building a precise enough finite elemental model (FEM) for the test structure is still a huge challenge for this frequency-change-ratio based damage detection technique. In order to overcome this disadvantage and extend the application for frequencies in structural health monitoring area, a novel method was developed in this paper by combining the cross-model cross-mode (CMCM) model updating algorithm with the frequency-change-ratio based method. At first, assuming the physical parameters, including the element mass and stiffness, of the test structure had been known with a certain value, then an initial to-be-updated model with these assumed parameters was constructed according to the typical mass and stiffness distribution characteristic of shear buildings. After that, this to-be-updated model was updated using CMCM algorithm by combining with the measured frequencies of the actual structure when no damage was introduced. Thus, this updated model was regarded as a representation of the FEM model of actual structure, because their modal information were almost the same. Finally, based on this updated model, the frequency-change-ratio based method can be further proceed to realize the damage detection and localization. In order to verify the effectiveness of the developed method, a four-level shear building was numerically simulated and two actual shear structures, including a three-level shear model and an eight-story frame, were experimentally test in laboratory, and all the test results demonstrate that the developed method can identify the structural damage occurrence and location effectively, even only very limited modal frequencies of the test structure were provided.
The SMC composite, now being considered in certain structural applications, is anticipated to experience repeated loading during service. Thus, understanding of the fatigue behavior is essential in proper use of the composite material. In this paper, using the SMC composite composed of E-glass chopped strand and unsaturated polyester resin three point bending fatigue tests are carried out to investigate the fatigue crack propagating behavior under various cyclic stresses and fatigue damage of various microcrack forms. The following results are obtained from this study; 1) Most of the total fatigue life of the SMC composite is consumed at the initial extension or the growth of the macroscopic crack. 2) A Paris' type power-law relationship between the crack propagation rate and stress intensity factor range is obtained, and the value of material constant m is much higher (m=9~11)than that of other metals. 3) In case of high cyclic stress the fatigue damage show high microcrack density and short crack length, but in case of low cyclic stress does it vice versa. 4) Fatigue damage is characterized by microcrack density, crack length and distribution of crack orientation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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