The conventional Kalman Filter (KF) provides a promising way for structural state estimation. However, the physical parameters of structural systems or models should be available for the estimation. Moreover, it is not applicable when the loadings applied to the structures are unknown. To circumvent the aforementioned limitations, a two-stage KF with unknown input approach is proposed for the simultaneous identification of structural parameters and unknown loadings. In stage 1, a modified observation equation is employed. The structural state vector is estimated by KF on the basis of structural parameters identified at the previous time-step. Then, the unknown input is identified by Least Squares Estimation (LSE). In stage 2, based on the concept of sensitivity matrix, the structural parameters are updated at the current time-step by using the estimated structural states obtained from stage 1. The effectiveness of the proposed approach is numerically validated via a five-story shearing model under random and earthquake excitations. Shaking table tests on a five-story structure are also employed to demonstrate the performance of the proposed approach. It is demonstrated from numerical and experimental results that the proposed approach can be used for the identification of parameters of structure and the external force applied to it with acceptable accuracy.
This paper presents a new identification approach to prestress force. Firstly, a bridge deck is modeled as a prestressed Timoshenko beam. The time domain responses of the beam under sinusoidal excitation are studied based on modal superposition. The prestress force is then identified in the time domain by a system identification approach incorporating with the regularization of the solution. The orthogonal polynomial function is used to improve the noise effect and obtain the derivatives of modal responses of the bridge. Good identification results are obtained from only the first few measured modal data under both sinusoidal and impulsive excitations. It is shown that the proposed method is insensitive to the magnitude of force to be identified and can be successfully applied to indirectly identify the prestress force as well as other physical parameters, such as the flexural rigidity and shearing rigidity of a beam even under noisy environment.
A fault is considered as a variation of physical parameters; therefore the design of fault detection and identification(FDI) can be reduced to the parameter identification of a non linear system and to the association of the set of the estimated parameters with the mode of faults. Neuro-Fuzzy Inference System which contains multiple linear models as consequent part is used to model nonlinear systems. Generally, the linear parameters in neuro-fuzzy inference system can be effectively utilized to fault diagnosis. In this paper, we proposes an FDI system for nonlinear systems using neuro-fuzzy inference system. The proposed diagnostic system consists of two neuro-fuzzy inference systems which operate in two different modes (parallel and series-parallel mode). It generates the parameter residuals associated with each modes of faults which can be further processed by additional RBF (Radial Basis Function) network to identify the faults. The proposed FDI scheme has been tested by simulation on two-tank system.
지하 지층의 확인은 지표면 지질조사, 시추코어 분석, 시추코어 관찰, 물리검층 자료 분석 등의 다양한 방법을 이용한다. 이 가운데 물리검층 자료는 원위치에서 연속적으로 물성을 제공하므로 시추코어 분석 자료와 더불어 지층의 확인에 활용되고 있다. 본 연구에서는 완전파형 음파검층과 밀도검층 자료에서 이방성 변수를 구하고 이를 이용하여 지층의 구분에 적용하고자 하였다. 톰슨 이방성 변수(${\varepsilon},\;{\delta},\;{\eta}$)는 바쿠스(Backus) 평균법을 P파와 S파 속도, 밀도검층 자료에 적용하여 계산하였다. 이와 같은 방법을 캐나다 블랙풋의 물리검층 자료에 적용한 결과, 12개 구간으로 지층을 구분 할 수 있 수 있었다. 즉, 탄성파 속도 이방성을 반영하는 톰슨 이방성 값의 변화에서 지층의 구분이 가능하였고 지층 구분에 많이 이용하는 자연감마선검층 자료가 없는 경우에도 톰슨 이방성 변수를 이용하여 지층 구분이 가능함을 알 수 있었다.
KAERI has planned to carry out a series of dynamic tests using a shaking table and time-history analyses for a channel-type concrete shear wall to investigate its seismic performance because of the recently frequent occurrence of earthquakes in the south-eastern parts of Korea. The overall size of a test specimen is b×l×h =2500 mm×3500 mm×4500 mm, and it consists of three stories having slabs and walls with thicknesses of 140 mm and 150 mm, respectively. The system identification, FE model updating, and time-history analysis results for a test shear wall are presented herein. By applying the advanced system identification, so-called pLSCF, the improved modal parameters are extracted in the lower modes. Using three FE in-house packages, such as FEMtools, Ruaumoko, and VecTor4, the eigenanalyses are made for an initial FE model, resulting in consistency in eigenvalues. However, they exhibit relatively stiffer behavior, as much as 30 to 50% compared with those extracted from the test in the 1st and 2nd modes. The FE model updating is carried out to consider the 6-dofs spring stiffnesses at the wall base as major parameters by adopting a Bayesian type automatic updating algorithm to minimize the residuals in modal parameters. The updating results indicate that the highest sensitivity is apparent in the vertical translational springs at few locations ranging from 300 to 500% in variation. However, their changes seem to have no physical meaning because of the numerical values. Finally, using the updated FE model, the time-history responses are predicted by Ruaumoko at each floor where accelerometers are located. The accelerograms between test and analysis show an acceptable match in terms of maximum and minimum values. However, the magnitudes and patterns of floor response spectra seem somewhat different because of the slightly different input accelerograms and damping ratios involved.
The main aim of this paper is the identification of the model parameters for the constitutive model of concrete and concrete-like materials capable of representing full set of 3D failure mechanisms under various stress states. Identification procedure is performed taking into account multi-scale character of concrete as a structural material. In that sense, macro-scale model is used as a model on which the identification procedure is based, while multi-scale model which assume strong coupling between coarse and fine scale is used for numerical simulation of experimental results. Since concrete possess a few clearly distinguished phases in process of deformation until failure, macro-scale model contains practically all important ingredients to include both bulk dissipation and surface dissipation. On the other side, multi-scale model consisted of an assembly micro-scale elements perfectly fitted into macro-scale elements domain describes localized failure through the implementation of embedded strong discontinuity. This corresponds to surface dissipation in macro-scale model which is described by practically the same approach. Identification procedure is divided into three completely separate stages to utilize the fact that all material parameters of macro-scale model have clear physical interpretation. In this way, computational cost is significantly reduced as solving three simpler identification steps in a batch form is much more efficient than the dealing with the full-scale problem. Since complexity of identification procedure primarily depends on the choice of either experimental or numerical setup, several numerical examples capable of representing both homogeneous and heterogeneous stress state are performed to illustrate performance of the proposed methodology.
Asymmetry of rotor systems is an important factor for identification of dynamic characteristics including the stability and response of rotors and for condition monitoring. In this work, asymmetry of rotors is identified by applying curve-fitting method to the directional frequency response functions (dFRFs), which are known as a powerful tool for detecting the presence and degree of asymmetry. This method minimizes least square error between analytical and measured dFRFs by iteratively updating physical parameters associated with rotor asymmetry. The effectiveness of the identification method is demonstrated by experiments with a laboratory test rotor.
Wind tunnel experiments are often performed for the identification of aeroelastic parameters known as flutter derivatives that are necessary for the prediction of flutter instability for flexible structures. Experimental determination of all the eighteen flutter derivatives for a section model facilitates complete understanding of the physical mechanism of flutter. However, work in the field of identifying all the eighteen flutter derivatives using section models with all three degree-of-freedom (DOF) has been limited. In the current paper, all eighteen flutter derivatives for a streamlined bridge deck and an airfoil section model were identified by using a new system identification technique, namely, Iterative Least Squares (ILS) approach. Flutter derivatives of the current bridge and the Tsurumi bridge are compared. Flutter derivatives related to the lateral DOF have been emphasized. Pseudo-steady theory for predicting some of the flutter derivatives is verified by comparing with experimental data. The three-DOF suspension system and the electromagnetic system for providing the initial conditions for free-vibration of the section model are also discussed.
Hamish Tomlinson;Geoffrey W. Rodgers;Chao Xu;Virginie Avot;Cong Zhou;J. Geoffrey Chase
Smart Structures and Systems
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제31권2호
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pp.101-111
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2023
Structural health monitoring (SHM) covers a range of damage detection strategies for buildings. In real-time, SHM provides a basis for rapid decision making to optimise the speed and economic efficiency of post-event response. Previous work introduced an SHM method based on identifying structural nonlinear hysteretic parameters and their evolution from structural force-deformation hysteresis loops in real-time. This research extends and generalises this method to investigate the impact of a wide range of flag-shaped or pinching shape nonlinear hysteretic response and its impact on the SHM accuracy. A particular focus is plastic stiffness (Kp), where accurate identification of this parameter enables accurate identification of net and total plastic deformation and plastic energy dissipated, all of which are directly related to damage and infrequently assessed in SHM. A sensitivity study using a realistic seismic case study with known ground truth values investigates the impact of hysteresis loop shape, as well as added noise, on SHM accuracy using a suite of 20 ground motions from the PEER database. Monte Carlo analysis over 22,000 simulations with different hysteresis loops and added noise resulted in absolute percentage identification error (median, (IQR)) in Kp of 1.88% (0.79, 4.94)%. Errors were larger where five events (Earthquakes #1, 6, 9, 14) have very large errors over 100% for resulted Kp as an almost entirely linear response yielded only negligible plastic response, increasing identification error. The sensitivity analysis shows accuracy is reduces to within 3% when plastic drift is induced. This method shows clear potential to provide accurate, real-time metrics of non-linear stiffness and deformation to assist rapid damage assessment and decision making, utilising algorithms significantly simpler than previous non-linear structural model-based parameter identification SHM methods.
Real-time substructuring techniques are currently an advanced experimental method for testing large size specimens in the laboratory. In dynamic substructuring, the whole tested system is split into two linked parts, the part of particular interest or nonlinearity, which is tested physically, and the remanding part which is tested numerically. To achieve near-perfect synchronization of the interface response between the physical specimen and the numerical model, a good controller is needed to compensate for transfer system dynamics, nonlinearities, uncertainties and time-varying parameters within the physical substructures. This paper presents the substructuring approach and control performance of the linear and the adaptive controllers for testing the dynamic characteristics of soil-structure-interaction system (SSI). This is difficult to emulate as an entire system in the laboratory because of the size and power supply limitations of the experimental facilities. A modified linear substructuring controller (MLSC) is proposed to replace the linear substructuring controller (LSC).The MLSC doesn't require the accurate mathematical model of the physical structure that is required by the LSC. The effects of parameter identification errors of physical structure and the shaking table on the control performance of the MLSC are analysed. An adaptive controller was designed to compensate for the errors from the simplification of the physical model in the MLSC, and from parameter identification errors. Comparative simulation and experimental tests were then performed to evaluate the performance of the MLSC and the adaptive controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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