Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.4
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pp.401-408
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2015
Conventional model updating methods for the structures have used global structural responses which are modal parameters obtained through vibration measurements. Although models updated by modal parameters estimate global structural responses accurately, they have difficulties to predict local responses for safety assesment of structural members. The safety of structural members in the structures has been evaluated through the stress estimation based on strain measurements. Thus, this study additionally uses measured strain responses of structural members to perform model updating besides modal parameters. In the proposed method, the objective functions are set to the differences of the global and local responses obtained from updated model and measurement and those functions are minimized by NSGA-II, one of the multi-objective optimization techniques. The strain responses predicted from updated model are used for safety assessment of the steel frame structures. The proposed method are verified by numerical and experimental studies through the impact hammer tests for a steel frame specimen.
As infrastructure ages and traffic load increases, serious public concerns have arisen for the well-being of bridges. The current health monitoring practice focuses on large-scale bridges rather than short span bridges. However, it is critical that more attention should be given to these behind-the-scene bridges. The relevant information about the construction methods and as-built properties are most likely missing. Additionally, since the condition of a bridge has unavoidably changed during service, due to weathering and deterioration, the material properties and boundary conditions would also have changed since its construction. Therefore, it is not appropriate to continue using the design values of the bridge parameters when undertaking any analysis to evaluate bridge performance. It is imperative to update the model, using finite element (FE) analysis to reflect the current structural condition. In this study, a FE model is established to simulate a concrete culvert bridge in New South Wales, Australia. That model, however, contains a number of parameter uncertainties that would compromise the accuracy of analytical results. The model is therefore updated with a neural network (NN) optimisation algorithm incorporating Monte Carlo (MC) simulation to minimise the uncertainties in parameters. The modal frequency and strain responses produced by the updated FE model are compared with the frequency and strain values on-site measured by sensors. The outcome indicates that the NN model updating incorporating MC simulation is a feasible and robust optimisation method for updating numerical models so as to minimise the difference between numerical models and their real-world counterparts.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.11b
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pp.1032-1039
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2001
In this paper, modal analysis of wind-power generator rotor system was performed by using finite element method. Experimental modal analysis of generator rotor system was performed and the result were compared with analytical ones. Sensitivity method and localized modification method were used to update finite element model. As a result of updating finite element model, errors of natural freguency were reduced within 0.5% and MAC value was improved near by l. Stability characteristics of wind-power generator rotor-bearing system through harmonic analysis about several external force will be analyzed using finite element model.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.9
s.90
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pp.801-810
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2004
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.
Kim, Hongjin;Kim, Whajung;Kim, Boung-Yong;Hwang, Jae-Seung
Structural Engineering and Mechanics
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v.30
no.2
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pp.191-209
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2008
A structural monitoring system based on cheap and wireless monitoring system is investigated in this paper. Due to low-cost and low power consumption, micro-electro-mechanical system (MEMS) is suitable for wireless monitoring and the use of MEMS and wireless communication can reduce system cost and simplify the installation for structural health monitoring. For system identification using wireless MEMS, a finite element (FE) model updating method through correlation with the initial analytical model of the structure to the measured one is used. The system identification using wireless MEMS is evaluated experimentally using a three storey frame model. Identification results are compared to ones using data measured from traditional accelerometers and results indicate that the system identification using wireless MEMS estimates system parameters with reasonable accuracy. Another smart sensor considered in this paper for structural health monitoring is Lead Zirconate Titanate (PZT) which is a type of piezoelectric material. PZT patches have been applied for the health monitoring of structures owing to their simultaneous sensing/actuating capability. In this paper, the system identification for building structures by using PZT patches functioning as sensor only is presented. The FE model updating method is applied with the experimental data obtained using PZT patches, and the results are compared to ones obtained using wireless MEMS system. Results indicate that sensing by PZT patches yields reliable system identification results even though limited information is available.
Gunaydin, Murat;Erturk, Esin;Genc, Ali Fuat;Okur, Fatih Yesevi;Altunisik, Ahmet Can;Tavsan, Cengiz
Earthquakes and Structures
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v.22
no.1
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pp.65-82
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2022
This paper presents a structural performance assessment of a historical masonry clock tower both using numerical and experimental process. The numerical assessment includes developing of finite element model with considering different types of soil-structure interaction systems, identifying the numerical dynamic characteristics, finite element model updating procedure, nonlinear time-history analysis and evaluation of seismic performance level. The experimental study involves determining experimental dynamic characteristics using operational modal analysis test method. Through the numerical and experimental processes, the current structural behavior of the masonry clock tower was evaluated. The first five experimental natural frequencies were obtained within 1.479-9.991 Hz. Maximum difference between numerical and experimental natural frequencies, obtained as 20.26%, was reduced to 4.90% by means of the use of updating procedure. According to the results of the nonlinear time-history analysis, maximum displacement was calculated as 0.213 m. The maximum and minimum principal stresses were calculated as 0.20 MPa and 1.40 MPa. In terms of displacement control, the clock tower showed only controlled damage level during the applied earthquake record.
This paper discusses the techniques, procedures and the results of the ground vibration test(GVT) performed on the development aircraft and the simple procedure of FE model updating technique from the GVT results. The GVT was carried out using random excitation technique with MIMO(Multi-Input-Multi-Output) data acquistion method, and taking full advantage of poly-reference global parameter estimation technique to identify the vibration modes. In dynamic FE modeling, the aircraft was represented by beam elements and all dynamic analysis was performed using MSC/NASTRAN for this model. In updating procedure, the stiffness of the beam model was adjusted iteratively so as to get the natural frequencies and mode shapes close to the GVT results.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.1
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pp.39-46
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2017
In this paper, a model updating procedure based on the response surface method combined with the multi-objective optimization was proposed and applied for updating of the FE models representing a low-rise reinforced concrete building before and after the seismic retrofit. The dynamic properties to be matched were obtained from vibration tests using a small shaker system. By varying the structural parameters according to the central composite design, analysis results from the initial FE model using a commercial software were collected and used to produce two regression functions each of which representing the errors in the natural frequencies and mode shapes. The two functions were used as the objective functions for multi-objective optimization. Final solution was determined by examining the Pareto solutions with one iteration. The parameters representing the stiffnesses of existing concrete, masonry, connection stiffness in expansion joint, new concrete, retrofitted members with steel section jacketing were selected and identified.
In this research a theoretical and numerical study on a bridge damage detection procedure is presented based on vibration measurements collected from a set of accelerometers. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The approach relies on minimizing a penalty function, which usually consists of the errors between the measured quantities and the corresponding predictions attained from the model. Moving mass is an interactive model and includes inertia effects between the model and mass. This interactive model is a time varying system and the proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of the proposed method is illustrated by correct detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparative study on common sensitivity and the proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. In addition various possible sources of error, including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
We develop a statistical model to describe nuclear power plant accidents and predict time to next accident of various levels. We adopt Bayesian approach to obtain posterior and predictive distributions for the time to next accident. We also derive an approximation method to solve many dimensional numerical integration problems that we often encounter in a Bayesian approach. We introduce Influence Diagrams in modeling, and parameter updating, thereby the dependency or independency among model parameters are clearly shown. Also Separable Updating Theorem is utilized to easily obtain the posterior distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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