Optimal sensor placement (OSP) technique plays a key role in the structural health monitoring (SHM) of large-scale structures. According to the mathematical background and implicit assumptions made in the triaxial effective independence (EfI) method, this paper presents a novel multi-dimensional OSP method for the Canton Tower focusing on application demands. In contrast to existing methods, the presented method renders the corresponding target mode shape partitions as linearly independent as possible and, at the same time, maintains the stability of the modal matrix in the iteration process. The modal assurance criterion (MAC), determinant of the Fisher Information Matrix (FIM) and condition number of the FIM have been taken as the optimal criteria, respectively, to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method. Numerical investigations suggest that the proposed method outperforms the original EfI method in all instances as expected, which is looked forward to be even more pronounced should it be used for other multi-dimensional optimization problems.
Proper placement of sensors plays a key role in construction and implementation of an effective structural health monitoring (SHM) system. This paper proposes a novel methodology called the distributed monkey algorithm (DMA) for the optimum design of SHM system sensor arrays. Different from the existing algorithms, the dual-structure coding method is adopted for the representation of design variables and the single large population is partitioned into subsets and each subpopulation searches the space in different directions separately, leading to quicker convergence and higher searching capability. After the personal areas of all subpopulations have been finished, the initial optimal solutions in every subpopulation are extracted and reordered into a new subpopulation, and the harmony search algorithm (HSA) is incorporated to find the final optimal solution. A computational case of a high-rise building has been implemented to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Investigations have clearly suggested that the proposed DMA is simple in concept, few in parameters, easy in implementation, and could generate sensor configurations superior to other conventional algorithms both in terms of generating optimal solutions as well as faster convergence.
The quality of vibration pattern reproduction of elastic structures by the modal expansion method is influenced by the modal expansion method and the sensor placement as well as the accuracy of measured natural modes and the total number of vibration sensors. In this context, this paper presents an improved numerical method for reproducing the vibration patterns by introducing a block-wise modal expansion method (BMEM), together with the genetic algorithm (GA). For a given number of vibration sensors, the sensor positions are determined by an evolutionary optimization using GA and the modal assurance criterion (MAC). Meanwhile, for the proposed block-wise modal expansion, a whole frequency range of interest is divided into several overlapped frequency blocks and the vibration field reproduction is made block by block with different natural modes and different modal participation factors. A hollow cylindrical tank is taken to illustrate the proposed improved modal expansion method. Through the numerical experiments, the proposed method is compared with several conventional methods to justify that the proposed method provides the improved results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1083-1097
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2018
This paper presents a novel range-free localization algorithm based on quantum particle swarm optimization. The proposed algorithm is capable of estimating the distance between two non-neighboring sensors for multi-hop heterogeneous wireless sensor networks where all nodes' communication ranges are different. Firstly, we construct a new cumulative distribution function of expected hop progress for sensor nodes with different transmission capability. Then, the distance between any two nodes can be computed accurately and effectively by deriving the mathematical expectation of cumulative distribution function. Finally, quantum particle swarm optimization algorithm is used to improve the positioning accuracy. Simulation results show that the proposed algorithm is superior in the localization accuracy and efficiency when used in random and uniform placement of nodes for heterogeneous wireless sensor networks.
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.819-826
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2004
A multi-step optimum strategy for the selection of the locations and directions of strain gauges is proposed in this paper to capture at best the modal response of blade in a series of modes on fan blades. It is consist of three steps including two pass reduction step, genetic algorithm and fine optimization to find the locations-directions of strain gauges. The optimization is based upon the maximum signal-to-noise ratio(SNR) of measured strain values with respect to the inherent system measurement noise, the mispositioning of the gauge in location and gauge failure. Optimal gauge positions for a fan blade is analyzed to prove the effectiveness of the multi-step optimum methodology and to investigate the effects of the considering parameters such as the mispositioning level, the probability of gauge failure, and the number of gauges on the optimal strain gauge position.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.15
no.5
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pp.630-634
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2012
It is very important to place receiver in multistatic sonar. Inefficient placement of the receiver reduce detection probability and to increase the probability of detection should be used more receivers. Therefore, detection of targets in searching area, detection performance of limited receiver depends on how to place. Through the optimized receiver placement, detection area between each sonar as much as possible avoid duplication, as optimization, the minimum receiver can be maintained detection performance. In this paper we prove mathematical verification of maximum signal excess value based on sonar placement and we calculate a signal excess value by using computer simulations and suggest optimal sonar placement.
Placing sensors at appropriate locations is an important task in the design of an efficient structural health monitoring (SHM) system for a large-scale civil structure. In this paper, a hybrid optimization algorithm called virus monkey algorithm (VMA) based on the virus theory of evolution is proposed to seek the optimal placement of sensors. Firstly, the dual-structure coding method is adopted instead of binary coding method to code the solution. Then, the VMA is designed to incorporate two populations, a monkey population and a virus population, enabling the horizontal propagation between the monkey and virus individuals and the vertical inheritance of monkey's position information from the previous to following position. Correspondingly, the monkey population in this paper is divided into the superior and inferior monkey populations, and the virus population is divided into the serious and slight virus populations. The serious virus is used to infect the inferior monkey to make it escape from the local optima, while the slight virus is adopted to infect the superior monkey to let it find a better result in the nearby area. This kind of novel virus infection operator enables the coevolution of monkey and virus populations. Finally, the effectiveness of the proposed VMA is demonstrated by designing the sensor network of the Canton Tower, the tallest TV Tower in China. Results show that innovations in the VMA proposed in this paper can improve the convergence of algorithm compared with the original monkey algorithm (MA).
Recently, the quantities of chemical material are increasing in chemical industries. At that time, release accident is increasing due to aging of equipment, mechanical failure, human error, etc. and industrial complexes found community properties in a specific area. For that matter, chemical release accident can lead to hight probability of large disaster. There is a need to analyze the boundaries optimal sensor placement calculated by selecting release scenarios through release condition and wether condition in a chemical process for release detection and response. This paper is to investigate chlorine release accident scenarios using COMSOL. Through accident scenarios, a numerical calculation is studied to determine optimized sensor placement with weight of detection probability, detection time and concentration. In addition, validity of sensor placement is improved by robustness analysis about unpredicted accident scenarios. Therefore, this verifies our studies can be effectively applicable on any process. As mention above, the result of this study can help to place mobile sensor, to track gas release based concentration data.
Nowadays, a number of sensors which are placed in industrial complex are monitoring areas involving chemical leak and other faults. However, even in the presence of the sensors, chemical leaks, sometimes involving huge amount of chemicals, continuously led to big losses in the industrial complex. In most industries, sensor installation has been performed using past experience or using senor manufacturers' guideline; which leads to poor performance of the installed sensor grid. Therefore, we investigate an optimal placement methodology of point sensors for rapid detention and response when chemical leaks happen. This research suggests a generalized formulation suitable for the optimized decision making of minimizing number of sensors to be placed and increasing the fraction of covered scenarios under assumption of negligible effect of other structures. The proposed method has been verified for suitable performance for simple leak scenario simulations, by achieving the safety objectives and guaranteeing safe process operations.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.6
no.2
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pp.145-155
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2002
It is essential for health monitoring of a cable-stayed bridge to provide more accurate and enough information from the sensors. In experimental modal testing, the chosen measurement locations and the number of measurements have a major influence on the quality of the results. The choice is often difficult for complex structures like a cable-stayed bridge. It is extremely important a cable-stayed bridge to minimize the number of sensing operations required to monitor the structural system. In order to obtain the desired accuracy for the structural test, several issues must take into consideration. Two important issues are the number and location of response sensors. There are usually several alternative locations where different sensors can be located. On the other hand, the number of sensors might be limited due to economic constraints. Therefore, techniques such as methodologies, algorithms etc., which address the issue of limited instrumentation and its effects on resolution and accuracy in health monitoring systems are paramount to a damage diagnosis approach. This paper discusses an optimum sensor placement criterion suitable to the identification of structural damage for continuous health monitoring. A Kinetic Energy optimization technique and an Effective Independence Method are analyzed and numerical and theoretical issues are addressed for a cable-stayed bridge. Its application to a cable-stayed bridge is discussed to optimize the sensor placement for identification and control purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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