Parameter modification of a linear finite element model(FEM) based on modal sensitivity matrix is usually performed through an effort to match FEM modal data to experimental ones. However, there are cases where this method can't be applied successfully; lack of reliable modal data and ill-conditioning of the modal sensitivity matrix constitute such cases. In this research, a novel concept of introducing feedback loops to the conventional modal test setup is proposed. This method uses closed-loop natural frequency data for parameter modification to overcome the problems associated with the conventional method based on modal sensitivity matrix. We proposed the whole procedure of parameter modification using the closed-loop natural frequency data including the modal sensitivity modification and controller design method. Proposed controller design method is efficient in changing modes. Numerical simulation of parameter estimation based on time-domain input/output data is provided to demonstrate the estimation performance of the proposed method.
A methodology to identify a baseline modal model of a complicated 3-D structure using limited structural and modal information is experimentally examined. In the first part, a system's identification theory for the methodology to identify, baseline modal responses of the structure is outlined. Next, an algorithm is designed to build a generic finite element model of the baseline structure and to calibrate the model by using only a set of post-damage modal parameters. In the second part, the feasibility of the methodology is examined experimentally using a field-tested truss bridge far which only post-damaged modal responses were measured for a few vibration modes. For the complex 3-D bridge with many members, we analyzed to identify unknown stiffness parameters of the structure by using modal parameters of the initial two modes of vibration.
A model analysis method has been developed in the paper. The method estimates the modal parameters of multiple input-output systems, assesses their quality, and seperates structural modes form computation ones. The modal parameter extraction algorithm is the least squares method with a finite difference model relating input and output time data. The quality of the estimated system model can be assessed in narrow frequency bands by comparing the measured and model predicted responses in time domain with the aid of digital filters. Structural modes can be effectively separated from computational ones using the convergence factor which represents the pole convergence rate. The modal analysis method has been applied to simulated and experimental vibration data to evaluate its utility and limitations.
This paper presents the procedure and the results of modal identification testing of a seismic monitoring system central processing unit cabinet for a nuclear power plant. This paper also provides a model updating for making effective analytical modeling of cabinet-type electrical equipment by comparing the test results with the analysis results. From the test results and their interpretation, modal properties (modal frequency, mode shape, and modal damping) of the specimen were satisfactorily identified. However, the analysis results may need to study further to find the effective and presentative model for the cabinet-type electrical equipment. This paper just presents the first stage of the research project "Development of dynamic behavior analysis technique of dynamic structure system" which is trying to build the lumped mass beam stick model even their results do not agree well with the test results.
The purpose of this paper is to verify a finite element model of an automotive exhaust system using Modal testing. In general, a lot of finite element models are used in initial design step of automotive development. One of them is a finite element model of an exhaust system. Verification on the finite element model of an automotive exhaust system is indispensable. In this paper, a finite element analysis on the exhaust system using MSC/NASTRAN is carried out, and the results are compared with those obtained by modal testing. By comparing MAC values of the analytical modes with the experimental modes, the finite element model of the automotive exhaust system is verified.
Xin Zhou;Feng-Liang Zhang;Yoshinao Goi;Chul-Woo Kim
Smart Structures and Systems
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제31권1호
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pp.29-43
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2023
This study investigates the possibility of damage detection of a real bridge by means of a modal parameter-based finite element (FE) model update. Field moving vehicle experiments were conducted on an actual steel plate girder bridge. In the damage experiment, cracks were applied to the bridge to simulate damage states. A fast Bayesian FFT method was employed to identify and quantify uncertainties of the modal parameters then these modal parameters were used in the Bayesian model update. Material properties and boundary conditions are taken as uncertainties and updated in the model update process. Observations showed that although some differences existed in the results obtained from different model classes, the discrepancy between modal parameters of the FE model and those experimentally obtained was reduced after the model update process, and the updated parameters in the numerical model were indeed affected by the damage. The importance of boundary conditions in the model updating process is also observed. The capability of the MCMC model update method for application to the actual bridge structure is assessed, and the limitation of FE model update in damage detection of bridges using only modal parameters is observed.
The improvement in computing systems and sensor technologies devotes to conduct data-driven structural health monitoring algorithms for existing civil infrastructures. Despite of the development of techniques, the uncertainty oriented from the measurement results in the discrepancy to the actual structural parameters and let engineers or decision makers hesitate to adopt such techniques. Many studies have shown that the modal identification results can be affected by the uncertainties due to the applied methods and the types of loading. This paper aims to compare the performance of modal identification methods using Structural Modal Identification Toolsuite (SMIT) which has been developed to facilitate multiple identification methods with a user-friendly designed platform. The data fed into SMIT processes three stages for the comprehensive identification including preprocessing, eigenvalue estimation, and post-processing. The seismic and white noise response for shear frame model was obtained from numerical simulation. The identified modal parameters is compared to the actual modal parameters. In order to improve the quality of coherence in identified modal parameters, several hurdles including modal phase collinearity and extended modal amplitude coherence were introduced. Numerical simulation conducted on the 5 dof shear frame model were used to validate the effectiveness of using these parameters.
The parameter modification of the initial FEM model to match it with the experimental results needs the modal information and the modal sensitivity matrix to the parameter change. There are two cases this methodology is ill-equip to deal with; the deficiency of the necessary modal information and the ill-conditioning of the sensitivity matrix. In this research, a novel concept of the feedback exciter that uses the summation of the white noise and the signals from the measurement sensors multiplied with feedback gains as the reference signal is proposed. There are 2 advantages using this external feedback excitation. First, we can use the change of the system response such as modal data by the active energy Path from the sensor to the exciter. This change of the system response can be additional clues to the system dynamics that we want to know. Secondly, the external energy Path alternates the offset of the Parameter change to the system response. That means the modal sensitivity of the parameters becomes different from the original sensitivities by the feedback excitation. Through the feedback loop, we can change the similar modal sensitivities of some updating parameters and consequently discriminate the parameters using the closed-loop modal data. To demonstrate the discrimination performance, the parameter estimation of an indeterminate structure by use of the feedback method is introduced.
This paper is a study on model method for estimating system inputs from vibration responses, which is one of indirect input identification methods in frequency domain. The method has advantages over direct inverse method especially when points of operational inputs are inaccessible so that artificial excitation forces cannot be applied to obtain frequency response functions of the complete system. Procedures of extended modal model method are proposed and checked by numerical experiment. Mechanisms of error propagation, i.e., how errors in modal parameters such as poles nad mode shape vectors affect estimation of the input forces, are illustrated. Then, in order to counteract the error propagation, discrete modal filter approach is taken in this paper to compute the inversion of modal matrix in which the most serious errors seem to be generated. Further, a Reduced form of Modified Reciprocal Modal Vector(RMRMV) is proposed for estimating multiple inputs. It is shown to have smaller orthogonality error than MRMV.
This paper proposes a criterion to select the modes for modal truncated model of flexible rotor only supported by active magnetic bearings. The proposed approach relies on the concepts of minimum control input and output energy assuming that the system is subjected to transient disturbances. Accurate large order model for the levitated rotor is taken by finite element analysis and transformed to the modal equation. By proposed methodology, which modal states should be retained in the truncated model are investigated over the whole operational speed range by the calculation. Finally, the effectiveness is verified by checking the model error between original model and reduced model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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