The modal parameter estimations of linear multi-degree-of-freedom structural dynamic systems are carried out in time domain. For this purpose, the equation of motion is transformed into the autoregressive and moving average model with auxiliary stochastic input (ARMAX) model. The parameters of the ARMAX model are estimated by using the sequential prediction error method. Then, the modal parameters of the system are obtained thereafter. Experimental results are given for a 3-story building model subject to ground exitations.
This study presents the findings of the structural health monitoring and the real time system identification of one of the first large scale building instrumentations in Turkey for earthquake safety. Within this context, a thorough review of steps in the instrumentation, monitoring is presented and seismic performance evaluation of structures using both nonlinear pushover and nonlinear dynamic time history analysis is carried out. The sensor locations are determined using the optimal sensor placement techniques used in NASA for on orbit modal identification of large space structures. System identification is carried out via the stochastic subspace technique. The results of the study show that under ambient vibrations, stocky buildings can be substantially stiffer than what is predicted by the finite element models due to the presence of a large number of partitioning walls. However, in a severe earthquake, it will not be safe to rely on this resistance due to the fact that once the partitioning walls crack, the bare frame contributes to the lateral stiffness of the building alone. Consequently, the periods obtained from system identification will be closer to those obtained from the FE analysis. A technique to control the validity of the proportional damping assumption is employed that checks the presence of phase difference in displacements of different stories obtained from band pass filtered records and it is confirmed that the "proportional damping assumption" is valid for this structure. Two different techniques are implemented for identifying the influence of the soil structure interaction. The first technique uses the transfer function between the roof and the basement in both directions. The second technique uses a pre-whitening filter on the data obtained from both the basement and the roof. Subsequently the impulse response function is computed from the scaled cross correlation between the input and the output. The overall results showed that the structure will satisfy the life safety performance level in a future earthquake but some soil structure interaction effects should be expected in the North South direction.
Bayraktar, Alemdar;Altunisk, Ahmet Can;Sevim, Baris;Turker, Temel
Steel and Composite Structures
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제7권6호
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pp.487-502
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2007
In recent decades there has been a trend towards improved mechanical characteristics of materials used in footbridge construction. It has enabled engineers to design lighter, slender and more aesthetic structures. As a result of these construction trends, many footbridges have become more susceptible to vibrations when subjected to dynamic loads. In addition to this, some inherit modelling uncertainties related to a lack of information on the as-built structure, such as boundary conditions, material properties, and the effects of non-structural elements make difficult to evaluate modal properties of footbridges, analytically. For these purposes, modal testing of footbridges is used to rectify these problems after construction. This paper describes an arch type steel footbridge, its analytical modelling, modal testing and finite element model calibration. A modern steel footbridge which has arch type structural system and located on the Karadeniz coast road in Trabzon, Turkey is selected as an application. An analytical modal analysis is performed on the developed 3D finite element model of footbridge to provide the analytical frequencies and mode shapes. The field ambient vibration tests on the footbridge deck under natural excitation such as human walking and traffic loads are conducted. The output-only modal parameter identification is carried out by using the peak picking of the average normalized power spectral densities in the frequency domain and stochastic subspace identification in the time domain, and dynamic characteristics such as natural frequencies mode shapes and damping ratios are determined. The finite element model of footbridge is calibrated to minimize the differences between analytically and experimentally estimated modal properties by changing some uncertain modelling parameters such as material properties. At the end of the study, maximum differences in the natural frequencies are reduced from 22% to only %5 and good agreement is found between analytical and experimental dynamic characteristics such as natural frequencies, mode shapes by model calibration.
Altunisik, Ahmet Can;Sevim, Baris;Sunca, Fezayil;Okur, Fatih Yesevi
Advances in concrete construction
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제11권5호
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pp.397-407
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2021
This paper investigates the optimal sensor placements and capabilities of this procedure for dynamic characteristics identification of arch dams. For this purpose, a prototype arch dam is constructed in laboratory conditions. Berke arch dam located on the Ceyhan River in city of Osmaniye is one of the highest arch dam constructed in Turkey is selected for field verification. The ambient vibration tests are conducted using initial candidate sensor locations at the beginning of the study. Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods are used to extract experimental dynamic characteristics. Then, measurements are repeated according to optimal sensor locations of the dams. These locations are specified using the Effective Independence Method. To determine the optimal sensor locations, the target mode shape matrices which are obtained from ambient vibration tests of the selected dam with a large number of accelerometers are used. The dynamic characteristics obtained from each ambient vibrations tests are compared with each other. It is concluded that the dynamic characteristics obtained from initial measurements and those obtained from a limited number of sensors are compatible with each other. This situation indicates that optimal sensor placements determined by the Effective Independence Method are useful for dynamic characteristics identification of arch dams.
Using the most up-to-date system identification methods in both time and frequency domains, the dynamic monitoring data from the reinforced concrete Egebaekvej Bridge near Holte, Denmark, is examined in this investigation. The bridge was erected in the 1960s and was still standing during test campaign before demolishing. The ARTeMIS Modal was adopted to derive the modal parameters from ambient vibration data. Several Operational Modal Analysis (OMA) approaches were applied, including Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD), Curve-fit Frequency Domain Decomposition (CFDD), and Frequency Domain Decomposition (FDD). Afterward, Principal Component (SSI-PC), Unweighted Principal Component (SSI-UPC) Stochastic Subspace Identification methods were utilized. Danish engineering consulting company, COWI with the allowance of the bridge contractor BARSLUND, allow the researcher for this experimental test to demonstrate the impact of OMA applications.
Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar;Ozdemir, Hasan
Smart Structures and Systems
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제10권2호
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pp.131-154
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2012
In this paper, it is aimed to determine the seismic behaviour of highway bridges by nondestructive testing using ambient vibration measurements. Eynel Highway Bridge which has arch type structural system with a total length of 216 m and located in the Ayvaclk county of Samsun, Turkey is selected as an application. The bridge connects the villages which are separated with Suat U$\breve{g}$urlu Dam Lake. A three dimensional finite element model is first established for a highway bridge using project drawings and an analytical modal analysis is then performed to generate natural frequencies and mode shapes in the three orthogonal directions. The ambient vibration measurements are carried out on the bridge deck under natural excitation such as traffic, human walking and wind loads using Operational Modal Analysis. Sensitive seismic accelerometers are used to collect signals obtained from the experimental tests. To obtain experimental dynamic characteristics, two output-only system identification techniques are employed namely, Enhanced Frequency Domain Decomposition technique in the frequency domain and Stochastic Subspace Identification technique in time domain. Analytical and experimental dynamic characteristic are compared with each other and finite element model of the bridge is updated by changing of boundary conditions to reduce the differences between the results. It is demonstrated that the ambient vibration measurements are enough to identify the most significant modes of highway bridges. After finite element model updating, maximum differences between the natural frequencies are reduced averagely from 23% to 3%. The updated finite element model reflects the dynamic characteristics of the bridge better, and it can be used to predict the dynamic response under complex external forces. It is also helpful for further damage identification and health condition monitoring. Analytical model of the bridge before and after model updating is analyzed using 1992 Erzincan earthquake record to determine the seismic behaviour. It can be seen from the analysis results that displacements increase by the height of bridge columns and along to middle point of the deck and main arches. Bending moments have an increasing trend along to first and last 50 m and have a decreasing trend long to the middle of the main arches.
In adaptive control, the lack of persistent and rich excitation causes the estimated parameters to drift, which degrade the performance of the system and may introduces instability to the system in a stochastic environment. To solve the problem of the parameter drift, the concept of single parameter adaptation is presented. For the parameter identification, a priori error is directly used for adaptation error. The structure of the controller is based upon the minimum variance control technique. The stability and robustness analysis is carried out by the sector stability theorem for the second order system. The computer simulation is performed to justify the theoretical analysis for the various cases.
Within the context of Structural Health Monitoring (SHM), it is often the case that structural systems are described by uncertainty, both with respect to their parameters and the characteristics of the input loads. For the purposes of system identification, efficient modeling procedures are of the essence for a fast and reliable computation of structural response while taking these uncertainties into account. In this work, a reduced order metamodeling framework is introduced for the challenging case of nonlinear structural systems subjected to earthquake excitation. The introduced metamodeling method is based on Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input (NARX), able to describe nonlinear dynamics, which are moreover characterized by random parameters utilized for the description of the uncertainty propagation. These random parameters, which include characteristics of the input excitation, are expanded onto a suitably defined finite-dimensional Polynomial Chaos (PC) basis and thus the resulting representation is fully described through a small number of deterministic coefficients of projection. The effectiveness of the proposed PC-NARX method is illustrated through its implementation on the metamodeling of a five-storey shear frame model paradigm for response in the region of plasticity, i.e., outside the commonly addressed linear elastic region. The added contribution of the introduced scheme is the ability of the proposed methodology to incorporate uncertainty into the simulation. The results demonstrate the efficiency of the proposed methodology for accurate prediction and simulation of the numerical model dynamics with a vast reduction of the required computational toll.
RFID 리더기가 영역내의 다수의 태그를 인식할 때 태그간의 통신간섭에 의해 태그인식이 방해 받는다. 이를 피하기 위해서는 충돌방지 알고리즘이 필요하게 된다. 충돌방지 알고리즘은 크게 슬롯 알로하 기반 알고리즘과 트리기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문은 ISO 18000-6 TYPE A에 정의된 알로하 기반의 Framed Slotted ALOHA(FSA) 알고리즘에 태그와 슬롯간의 혼잡도를 이용하여 성능을 개선한 Dynamic Framed Slotted ALOHA-Slot Congestion(DFSA-SC) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과 최초 태그 수 추정의 정확도를 높여 전체 태그인식 시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다. 나아가 태그 아이디의 중복성이 클 경우 대표적인 트리기반 알고리즘인 Query Tree 알고리즘보다 제안된 알고리즘이 우수한 것을 확인 할 수 있었다.
This paper presents a rational polynomial approximation method to estimate modal parameters of wind excited structures using incomplete noisy measurements of structural responses and partial measurements of wind velocities only. A stochastic model of the excitation wind force acting on the structure is estimated from partial measurements of wind velocities. Then the transfer functions of the structure are approximated as rational polynomial functions. From the poles and zeros of the estimated rational polynomial functions, the modal parameters, such as natural frequencies, damping ratios, and mode shapes are extracted. Since the frequency characteristics of wind forces acting on structures can be assumed as a smooth Gaussian process especially around the natural frequencies of the structures according to the central limit theorem (Brillinger, 1969; Yaglom, 1987), the estimated modal parameters are robust and reliable with respect to the assumed stochastic input models. To verify the proposed method, the modal parameters of a TV transmission tower excited by gust wind are estimated. Comparison study with the results of other researchers shows the efficacy of the suggested method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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