Substructure pseudo-dynamic hybrid simulation (SPDHS) combining the advantages of physical experiments and numerical simulation has become an important testing method for evaluating the dynamic responses of structures. Various parameter identification methods have been proposed for online model updating. However, if there is large model gap between the assumed numerical models and the real models, the parameter identification methods will cause large prediction errors. This study presents an ANN (artificial neural network) method based on forgetting factor. During the SPDHS of model updating, a dynamic sample window is formed in each loading step with forgetting factor to keep balance between the new samples and historical ones. The effectiveness and anti-noise ability of this method are evaluated by numerical analysis of a six-story frame structure with BRBs (Buckling Restrained Brace). One BRB is simulated in OpenFresco as the experimental substructure, while the rest is modeled in MATLAB. The results show that ANN is able to present more hysteresis behaviors that do not exist in the initial assumed numerical models. It is demonstrated that the proposed method has good adaptability and prediction accuracy of restoring force even under different loading histories.
Limited, noisy data in vibration testing is a hindrance to the development of structural damage detection. This paper presents a method for optimizing sensor placement and performing damage detection using finite element model updating. Sensitivity analysis of the modal flexibility matrix determines the optimal sensor locations for collecting information on structural damage. The optimal sensor locations require the instrumentation of only a limited number of degrees of freedom. Using noisy modal data from only these limited sensor locations, a method based on model updating and changes in the flexibility matrix successfully determines the location and severity of the imposed damage in numerical simulations. In addition, a steel cantilever beam experiment performed in the laboratory that considered the effects of model error and noise tested the validity of the method. The results show that the proposed approach effectively and robustly detects structural damage using limited, optimal sensor information.
The traditional destructive tests in damage detection require high cost, long consuming time, repairing of damaged members, etc. In addition to these, powerful equipments with advanced technology have motivated development of global vibration based damage detection methods. These methods base on observation of the changes in the structural dynamic properties and updating finite element models. The existence, location, severity and effect on the structural behavior of the damages can be identified by using these methods. The main idea in these methods is to minimize the differences between analytical and experimental natural frequencies. In this study, an application of damage detection using model updating method was presented on a one storey reinforced concrete (RC) building model. The model was designed to be 1/2 scale of a real building. The measurements on the model were performed by using ten uni-axial seismic accelerometers which were placed to the floor level. The presented damage identification procedure mainly consists of five steps: initial finite element modeling, testing of the undamaged model, finite element model calibration, testing of the damaged model, and damage detection with model updating. The elasticity modulus was selected as variable parameter for model calibration, while the inertia moment of section was selected for model updating. The first three modes were taken into consideration. The possible damaged members were estimated by considering the change ratio in the inertia moment. It was concluded that the finite element model calibration was required for structures to later evaluations such as damage, fatigue, etc. The presented model updating based procedure was very effective and useful for RC structures in the damage identification.
It is well known that finite element analysis often has the inaccuracy when they are in conflict with test results. Model updating is concerned with the correction of analytical model by processing records of response from test results. This paper introduce a model updating technique using the frequency response function data. The measurement data is able to be used directly in the FRF sensitivity method because it is not necessary to identify. When a damping model is updated, it is necessary for the sensitivity matrix to be divided Into the complex part and real part. As an applying model, a cantilever and a rotor system are used. Specially the machined clearance($C_p$) of the journal bearing is updated.
In this paper, wavelet finite element model (WFEM) updating technique is employed to detect sub-element damage in thin plate structures progressively. The procedure of WFEM-based detection method, which can detect sub-element damage gradually, is established. This method involves the optimization of an objective function that combines frequencies and modal assurance criteria (MAC). During the damage detection process, the scales of wavelet elements in the concerned regions are adaptively enhanced or reduced to remain compatible with the gradually identified damage scenarios, while the modal properties from the tests remains the same, i.e., no measurement point replacement or addition are needed. Numerical and experimental examples were conducted to examine the effectiveness of the proposed method. A scanning Doppler laser vibrometer system was employed to measure the plate mode shapes in the experimental study. The results indicate that the proposed method can detect structural damage with satisfactory accuracy by using minimal degrees-of-freedoms (DOFs) in the model and minimal updating parameters in optimization.
마이크로시뮬레이션 모델은 거시적 수준의 인구, 사회, 경제 변화를 각 개인과 가구 단위의 미시적 수준의 사건들로부터 기술하고자 하는 것을 목적으로 하며, 최근 OECD 국가들을 중심으로 정책 시뮬레이션 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 마이크로시뮬레이션 모델의 활용도를 높이기 위해서는 해당 국가의 인구 구조를 잘 반영하는 인구 데이터가 필요한데, 우리는 반복비례갱신 (iterative proportional updating) 방법을 이용하여 한국 가상 인구를 생성하였다. 생성된 가상 인구 데이터의 검증을 위하여 인구센서스 집계 결과와의 오차를 계산하였으며, 가구와 인구 모두에 대해서 실제 집계 결과와 작은 오차를 보이는 것을 확인하였다.
In this study, a damage detection method that uses sensitivity-based finite (FE) element model updating with the natural frequency and zero frequency was proposed. The stiffness matrix for a structure was modified using the sensitivity-based FE model updating method. A sensitivity analysis was used to update the FE model, and the natural frequencies and zero frequencies were considered as target parameters to supplement the information on the vibration characteristics. The locations and values of the damages were estimated from the modified stiffness matrix. Several numerical examples were considered to verify the performance of the proposed method.
배관 가동시 여러 지점에서 가속도를 측정, 이를 이용하여 배관의 어느 부위에 stress가 많이 걸리는지 해석적으로 확인하기 위한 연구이다. 먼저, 배관 설계시 사용된 CEASER II의 정보를 기반으로 해석 모델을 만들었다. 해석 모델을 바탕으로 측정 포인트를 산정한 후, 가동 중인 배관의 가속도를 측정하였다. 측정된 가속도 data를 OMA(Operational Modal Analysis) method를 이용하여 Mode shape 및 Frequency를 추출한 후 이를 바탕으로 배관의 FE 모델을 Updating 하였다. Updating 된 배관 FE 모델에 측정된 가속도 data가 나오도록 Force를 가해 배관에 걸리는 stress를 계산하였다.
This paper describes an integrated approach process to carry out pre-test, model correlation and updating analysis on the sub-frame of a vehicle. In this study, it was found that the modal test could be more efficient when the exciting point was selected on the area with high driving point residue. Such area could be located with the aid of finite element modal analysis. The model correlation was appraised in conjunction with the modal parameters between modal test and finite elements analysis. Also, the finite element model updating was obtained the good resultant using the iteration method based on sensitivity analysis results that carried out the variation of natural frequencies and MAC for the material properties. Finally, optimization of vehicle subframe was carried out the analysis of core location and physical properties by tow steps.
이 논문에서는 공용중인 구조물의 상시 계측 자료를 사용한 온라인 유한요소 모델 업데이트 방법을 제안한다. 일반적인 최적화 방법에 기반한 기존의 방법은 최적해를 찾기까지 반복적으로 고유치 해석을 수행해야 하므로 상시 업데이트에 사용하기에는 효과적이지 못하다. 제안하는 방법은 별도의 오프라인 작업이나 사용자의 개입이 없이 자동화된 과정으로 계측과 동시에 온라인 유한요소모델 업데이트를 수행할 수 있는 새로운 방법이다. 자동화된 Cov-SSI 알고리즘을 통해 구조물의 진동 계측 신호로부터 고유진동수 및 모드 형상을 식별하고, 이를 다시 역 고유치 신경망에 입력하여 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델의 파라미터를 추정한다. 풍하중을 받는 20층 전단 빌딩 구조 모형에 대한 수치예제를 통해 제시한 방법이 자동으로 연속적인 유한요소모델 업데이트를 할 수 있었음을 확인하였다. 또한, 계측 도중 구조물의 특성이 변화하는 시나리오에 대한 예제에서 구조물의 변화가 일어나는 시점과 변화 후 변동된 구조 모델 파라미터 값을 성공적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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