A new approach to conducting the vibration parameters identification algorithm is proposed. The approach employs the concept of modal amplitude ratio implemented in a mode shape estimation. The accuracy of the improved Ibrahim Time Domain identification algorithm in extracting structural modal parameters from free response functions has been studied using computer simulated data for 9 stations on the two-span continuous beam. Simulated responses from the lumped and distributed parameter system demonstrate that this algorithm produces excellent results, even in the 300% noise response.
In this study, an indirect approach is developed for assessing the state of a bridge on the basis of mode shapes estimated by the responses of passing vehicles. Two types of damages, i.e., immobilization of a support and decrease in beam stiffness at the center, are evaluated with varying degrees of road roughness and measurement noise. The assessment theory's feasibility is verified through numerical simulations of interactive vibration between a two-dimensional beam and passing vehicles modeled simply as sprung mass. It is determined that the damage state can be recognized by the estimated mode shapes when the beam incurs severe damage, such as immobilization of rotational support, and the responses contain no noise. However, the developed theory has low robustness against noise. Therefore, numerous measurements are needed for damage identification when the measurement is contaminated with noise.
The purpose of this study is to develop an effective iterative two-stage method (ITSM) for structural damage identification of offshore platform structures. In each iteration, a new damage index, Modal Energy-Based Damage Index (MEBI), is proposed to help effectively locate the potential damage elements in the first stage. Then, in the second stage, the beetle antenna search (BAS) algorithm is used to estimate the damage severity of these elements. Compared with the well-known particle swarm optimization (PSO) algorithm and genetic algorithm (GA), this algorithm has lower computational cost. A modal energy based objective function for the optimization process is proposed. Using numerical and experimental data, the efficiency and accuracy of the ITSM are studied. The effects of measurement noise and spatial incompleteness of mode shape are both considered. All the obtained results show that under these influences, the ITSM can accurately identify the true location and severity of damage. The results also show that the objective function based on modal energy is most suitable for the ITSM compared with that based on flexibility and weighted natural frequency-mode shape.
This paper described the dynamic characteristics of 20-story apartment buildings from the results of full-scale measurements and analysis. The natural frequencies and mode shapes are quantified by measuring and analyzing ambient vibrations of the structure and compared with the results from dynamic analysis. Comparison with computed mode shapes and frequencies shows good agreement with the experimental results. It proved that it is important to estimate coupling beam and soil parameters through a comparison of the measured results with calculated results.
Recently, the Hilbert-Huang transform (HHT) has gained considerable attention as a novel technique of signal processing, which shows promise for the system identification and damage detection of structures. This study investigates the effectiveness and accuracy of the HHT method for the system identification and damage detection of structures through a series of experiments. A multi-degree-of-freedom (MDOF) structural model has been constructed with modular members, and the columns of the model can be replaced or removed to simulate damages at different locations with different severities. The measured response data of the structure due to an impulse loading is first decomposed into modal responses using the empirical mode decomposition (EMD) approach with a band-pass filter technique. Then, the Hilbert transform is subsequently applied to each modal response to obtain the instantaneous amplitude and phase angle time histories. A linear least-square fit procedure is used to identify the natural frequencies and damping ratios from the instantaneous amplitude and phase angle for each modal response. When the responses at all degrees of freedom are measured, the mode shape and the physical mass, damping and stiffness matrices of the structure can be determined. Based on a comparison of the stiffness of each story unit prior to and after the damage, the damage locations and severities can be identified. Experimental results demonstrate that the HHT method yields quite accurate results for engineering applications, providing a promising tool for structural health monitoring.
Modal parameters are the main dynamic characteristics of bridge. This study aims to propose an innovative route to estimate the modal parameters for bridges by using a parked vehicle in which mode shapes with high accuracy and spatial resolution are identified by frequency measurement. Based on the theory of dynamic modification and modal identification, the mathematical formulation between the parked mass induced frequency variation and the modal parameters of a bridge is derived. Then this mathematical formulation is extended to a parked vehicle-bridge system. The arithmetic and processes for estimating the modal parameters based on the identified frequency variation of the vehicle-bridge systems when the vehicle locates at sequentially arranged positions are presented. Finally the proposed method is applied to several simulated bridges of different types. The results indicate that it can estimate the modal parameters with high accuracy and efficiency.
이 논문에서는 진동형상의 민감도로 유도한 피셔정보행렬(Fisher Information Matrix)를 이용하는 가속도계의 최적위치 결정 기법 MS-EIDV(modal sensitivity-effective independence distribution vector)을 제안하고, 이를 사용하여 구조물의 동적 거동을 잘 반영하여 가속도계의 최적위치를 결정할 수 있는 합리적인 기준을 제시한다. 실험을 위한 가속도계의 최적위치는 구조물의 변수가 기지값이어야 결정되지만 구조물의 변수값은 실험결과를 사용한 SI(system identification)기법과 같은 역해석을 통해 구해지기 때문에, 본 논문에서는 구조변수의 오차를 감안하여 미지의 구조물의 현 상태를 통계적으로 반영하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법들의 검증을 위해 주파수영역 SI기법을 적용하였으며, 구조변수 추정 결과를 통해 현장에서 계측하고자하는 진동형상의 수에 따른 최소 필요 가속도계의 개수를 제시하였다. 수치예제에서는 진동형상만을 이용한 최적위치 결정법인 EIDV기법과 제안된 MS-EIDV기법에 의해 추정된 구조 변수 결과를 비교하였다.
Pei Yi Siow;Zhi Chao Ong;Shin Yee Khoo;Kok-Sing Lim;Bee Teng Chew
Smart Structures and Systems
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제31권5호
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pp.485-500
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2023
Machine learning-based structural health monitoring (ML-based SHM) methods are researched extensively in the recent decade due to the availability of advanced information and sensing technology. ML methods are well-known for their pattern recognition capability for complex problems. However, the main obstacle of ML-based SHM is that it often requires pre-collected historical data for model training. In most actual scenarios, damage presence can be detected using the unsupervised learning method through anomaly detection, but to further identify the damage types would require prior knowledge or historical events as references. This creates the cold-start problem, especially for new and unobserved structures. Modal-based methods identify damages based on the changes in the structural global properties but often require dense measurements for accurate results. Therefore, a two-stage hybrid modal-machine learning damage detection scheme is proposed. The first stage detects damage presence using Principal Component Analysis-Frequency Response Function (PCA-FRF) in an unsupervised manner, whereas the second stage further identifies the damage. To solve the cold-start problem, mode shape assessment using the first mode is initiated when no trained model is available yet in the second stage. The damage identified by the modal-based method would be stored for future training. This work highlights the performance of the scheme in alleviating the cold-start issue as it transitions through different phases, starting from zero damage sample available. Results showed that single and multiple damages can be identified at an acceptable accuracy level even when training samples are limited.
Up to now. vibration analysis and vibration engineering have been developed, encompassing the aspects of both experimental and analytical techniques. Using experimental modal analysis or modal testing, the mode shapes and frequencies of practical structure can be measured accurately. Curve-Fitting Method is realized through experimental modal identification. In the experimental modal parameter estimation, the estimation of modal damping factor is difficult for complicated and large structure. Also numbers of Selected mode are determined before the procedure. This paper describes the vibration shape of the super-structure model of ship through experimental modal analysis.
Soft or extreme soft storeys in multi-storied buildings cause localized damage (and even collapse) during strong earthquake shaking. The presence of such soft or extremely soft storey is identified through provisions of vertical stiffness irregularity in seismic design codes. Identification of the irregularity in a building requires estimation of lateral translational stiffness of each storey. Estimation of lateral translational stiffness can be an arduous task. A simple procedure is presented to estimate storey stiffness using only properties of fundamental lateral translational mode of oscillation (namely natural period and associated mode shape), which are readily available to designers at the end of analysis stage. In addition, simplified analytical expressions are provided towards identifying stiffness irregularity. Results of linear elastic time-history analyses indicate that the proposed procedure captures the irregularity in storey stiffness in both low- and mid-rise buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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