Kim, Jeong-Tae;Park, Jae-Hyung;Yoon, Han-Sam;Yi, Jin-Hak
Smart Structures and Systems
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제3권3호
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pp.263-280
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2007
In this paper, an improved GA-based damage detection algorithm using a set of combined modal features is proposed. Firstly, a new GA-based damage detection algorithm is formulated for beam-type structures. A schematic of the GA-based damage detection algorithm is designed and objective functions using several modal features are selected for the algorithm. Secondly, experimental modal tests are performed on free-free beams. Modal features such as natural frequency, mode shape, and modal strain energy are experimentally measured before and after damage in the test beams. Finally, damage detection exercises are performed on the test beam to evaluate the feasibility of the proposed method. Experimental results show that the damage detection is the most accurate when frequency changes combined with modal strain-energy changes are used as the modal features for the proposed method.
An attempt is conducted to explore the relationship between the macroscopic global damage and the local damage of shear-type RC frames. A story damage index, which can be expressed as multi-variate functions of modal parameters, is deduced based on the tridiagonal matrix of the shear-type frame. The global damage model is also originated from structural modal parameters. Due to the connection of modal damage indexes, the relationship between the macroscopic global damage and the local story damage is reasonably established. In order to validate the derivation, a case study is carried out via an 8-story shear-type frame. The sensitivities of modal damage indexes to the location and severity of local story damages are studied. The evolution of the global damage is investigated as well. Results show that the global damage is sensitive to the degree of story damage, but it's not sensitive to its location. As the number of the damaged stories increases, more and more modes will be involved. Meanwhile, the global damage evolution curve changes from the concave shape to the S-type and then finally transforms into the convex shape. Through the proposed story damage, modal damage and global damage model, a multi-level damage assessment method is established.
The objective of this study is to improve the accuracy of damage detection using natural frequency and modal strain energy. The following approaches are used to achieve the goal. First, modal strain energy is introduced and newly GA-based damage detection technique using natural frequency and modal strain energy is proposed. Next, to verify efficiency of the proposed technique, damage scenarios for free-free beams are designed and the vibration modal tests as damage cases are conducted. Finally, feasibility of proposed technique is verified in comparison with a GA-based damage detection technique using natural frequency and mode shape.
Structural damage detection, damage localization and severity estimation of jacket platforms, based on calculating modal strain energy is presented in this paper. In the structure, damage often causes a loss of stiffness in some elements, so modal parameters; mode shapes and natural frequencies, in the damaged structure are different from the undamaged state. Geometrical location of damage is detected by computing modal strain energy change ratio (MSECR) for each structural element, which elements with higher MSECR are suspected to be damaged. For each suspected damaged element, by computing cross-modal strain energy (CMSE), damage severity as the stiffness reduction factor -that represented the ratios between the element stiffness changes to the undamaged element stiffness- is estimated. Numerical studies are demonstrated for a three dimensional, single bay, four stories frame of the existing jacket platform, based on the synthetic data that generated from finite element model. It is observed that this method can be used for damage detection of this kind of structures.
Oil and gas production riser systems need to be designed considering a wide band quarter-modal analysis which contains low-, wave-, VIV(Vortex induced vibration) frequencies. The VIV can be separated into cross-flow(CF) and in-line(IL) components. In this study, the various idealized tri- and quarter-modal spectra are suggested to analyze fatigue damage on the production riser system. In order to evaluate the fatigue damage increment caused by the IL's motion, tri- and quarter-modal spectral fatigue damages are calculated in time domain. And the fatigue damage calculated from two different modal spectra are compared quantitatively. Then the suitability of existent wide band fatigue damage models for quarter modal spectrum was evaluated by comparison of frequency domain calculation and time domain calculation. The result show that although spectral density of IL motion is not remarkable in quantity, the effect on the fatigue damage is significant and existent fatigue damage models are not adequately estimating damage by quarter-modal spectra.
Meng, Fanhao;Yu, Jingjun;Alaluf, David;Mokrani, Bilal;Preumont, Andre
Smart Structures and Systems
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제23권1호
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pp.15-29
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2019
This paper addresses the problem of damage detection in suspension bridge hangers, with an emphasis on the modal flexibility method. It aims at evaluating the capability and the accuracy of the modal flexibility method to detect and locate single and multiple damages in suspension bridge hangers, with different level of severity and various locations. The study is conducted numerically and experimentally on a laboratory suspension bridge mock-up. First, the covariance-driven stochastic subspace identification is used to extract the modal parameters of the bridge from experimental data, using only output measurements data from ambient vibration. Then, the method is demonstrated for several damage scenarios and compared against other classical methods, such as: Coordinate Modal Assurance Criterion (COMAC), Enhanced Coordinate Modal Assurance Criterion (ECOMAC), Mode Shape Curvature (MSC) and Modal Strain Energy (MSE). The paper demonstrates the relative merits and shortcomings of these methods which play a significant role in the damage detection ofsuspension bridges.
Structural modal parameters i.e. natural frequencies, damping ratios and mode shapes are dynamic features obtained either by measuring the vibration responses of a structure or by means of finite elements models. Over the past two decades, modal parameters have been used to detect damage in structures by observing its variations over time. However, such variations can also be caused by environmental factors such as humidity, wind and, more importantly, temperature. In so doing, the use of modal parameters as damage indicators can be seriously compromised if these effects are not properly tackled. Many researchers around the world have found numerous methods to mitigate the influence of such environmental factors from modal parameters and many advanced damage indicators have been developed and proposed to improve the reliability of structural health monitoring. In this paper, several vibration tests are performed on a simply supported steel beam subjected to different damage scenarios and temperature conditions, aiming to describe the variation in modal parameters due to temperature changes. Moreover, four statistical methodologies are proposed to identify damage. Results show a slightly linear decrease in the modal parameters due to temperature increase, although it is not possible to establish an empirical equation to describe this tendency.
This paper presents an experimental modal analysis of a caisson-type breakwater to produce basic information for the structural health assessment of a caisson structure. To achieve the objective, the following approaches are implemented. First, modal analysis methods are selected to examine the modal characteristics of a caisson structure. Second, experimental modal analyses are performed using finite element analyses and lab-scale model tests. Third, damage scenarios that include several damage levels in a foundation-structure interface are designed. Finally, the effects of damage on the modal characteristics are analyzed for the purpose of utilizing them for damage identification.
This study implements a hybrid Genetic Algorithm to detect, locate, and quantify structural damage for multistory shear buildings using partial modal data. Measuring modal responses at multiple locations on a structure is both challenging and expensive in practice. The proposed method's objective function is based on the building's dynamic properties and can also be employed with partial modal information. This method includes initial residuals between the numerical and experimental model and a damage penalization term to avoid false damages. To test the proposed method, a numerical example of a ten-story shear building with noisy and partial modal information was explored. The obtained results were in agreement with the previously published research. The proposed method's performance was also verified using experimental modal data of an 8-DOF spring-mass system and a five-story shear building. The predicted results for numerical and experimental examples indicated that the proposed method is reliable in identifying the damage for multistory shear buildings.
The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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