In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
In this paper, a method is presented to identify the physical and modal parameters of multistory shear building based on substructural technique using block pulse generalized operational matrix and genetic algorithm. The substructure approach divides a complete structure into several substructures in order to significantly reduce the number of unknown parameters for each substructure so that identification processes can be independently conducted on each substructure. Block pulse functions are set of orthogonal functions that have been used in recent years as useful tools in signal characterization. Assuming that the input-outputs data of the system are known, their original BP coefficients can be calculated using numerical method. By using generalized BP operational matrices, substructural dynamic vibration equations can be converted into algebraic equations and based on BP coefficient for each story can be estimated. A cost function can be defined for each story based on original and estimated BP coefficients and physical parameters such as mass, stiffness and damping can be obtained by minimizing cost functions with genetic algorithm. Then, the modal parameters can be computed based on physical parameters. This method does not require that all floors are equipped with sensor simultaneously. To prove the validity, numerical simulation of a shear building excited by two different normally distributed random signals is presented. To evaluate the noise effect, measurement random white noise is added to the noise-free structural responses. The results reveal the proposed method can be beneficial in structural identification with less computational expenses and high accuracy.
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.
본 논문은 축소 3층 건물의 최상층에 능동질량형 제어장치를 설치한 시스템에 관한 식별실향분석이다. OKID기법을 적용하여 진동대 및 제어장치의 가진 입력과 건물 및 제어장치의 응답인 출력관계를 분석하여 수학모델을 구하였다. 제어장치가 설치된 건물에 관한 입력은 진동대에 의한 지반가속도와 제어장치 모터의 구동신호이다 그리고 출력은 건물 각층과 제어장치의 가속도이다. 입출력 관계로 구하여진 수학모델을 바탕으로 제어장치의 최적설계를 수행하였으며 수치해석과 실험결과를 비교한바 서로 일치함을 확인할 수 있었다.
2자유도 풍동실험으로부터 플러터계수를 추출하기 위해서 MITD, MULS와 같은 다양한 기법들이 활용되고 있다. 이러한 기법들은 부분측정(partial measurement)을 기반으로 한 state-space model을 이용하고 있다. 여기서는 완전측정(full measurement)를 기반으로 한 동방정식상의 최소화 기법인 EEE 방법을 제시한다. EEE 기법을 B/D=20의 구형 단면에 적용하고 MITD를 이용한 결과와 비교하여 제안한 방법의 타당성과 실교량에서 적용 가능성을 검증하고자 한다.
The purpose of the present work is to establish a method for predicting the location and depth of a crack in a circular cross section beam by only considering the frequencies of the cracked beam. An accurate knowledge of the material properties is not required. The crack location and size is identified by finding the point of intersection of pulsation ratio contour lines of lower vertical and horizontal modes. This process is presented and numerically validated in the case of a simply supported beam with various crack locations and sizes. If the beam has structural symmetry, the identification of crack location is performed by adding an off-center placed mass to the simply supported beam. In order to avoid worse diagnostic, it was demonstrated that a robust identification of crack size and location is possible if two tests are undertaken by adding the mass at the left and then right end of the simply supported beam. Finally, the pulsation ratio contour lines method is generalized in order to be extended to the case of rectangular cross section beams or more complex structures.
Ravizza, Gabriele;Ferrari, Rosalba;Rizzi, Egidio;Chatzi, Eleni N.
Smart Structures and Systems
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제22권5호
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pp.631-641
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2018
This paper outlines a computational procedure for the effective merging of diverse sensor measurements, displacement and acceleration signals in particular, in order to successfully monitor and simulate the current health condition of civil structures under dynamic loadings. In particular, it investigates a Kalman Filter implementation for the Heterogeneous Data Fusion of displacement and acceleration response signals of a structural system toward dynamic identification purposes. The procedure is perspectively aimed at enhancing extensive remote displacement measurements (commonly affected by high noise), by possibly integrating them with a few standard acceleration measurements (considered instead as noise-free or corrupted by slight noise only). Within the data fusion analysis, a Kalman Filter algorithm is implemented and its effectiveness in improving noise-corrupted displacement measurements is investigated. The performance of the filter is assessed based on the RMS error between the original (noise-free, numerically-determined) displacement signal and the Kalman Filter displacement estimate, and on the structural modal parameters (natural frequencies) that can be extracted from displacement signals, refined through the combined use of displacement and acceleration recordings, through inverse analysis algorithms for output-only modal dynamics identification, based on displacements.
구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.
The purpose of present study is to propose a improved damage detection and assessment algorithm that has its basis on the method of system identification. In this approach, the complete sets of modes or displacements are not needed since the error response function involves only the difference between components of those vectors. The present approach also allows the use of composite data which is constitute of static displacements and eigenmodes. The effectiveness of the proposed statistical system identification method is investigated through simulated studies. A series of tests for predetermined damaged cantilever beam and bowstring truss structure have been conducted to verify the proposed method.
Most civil engineering structures, such as highway bridges, towers, power plants and offshore structures suffer structural damages over their service lives caused by adverse loading such as heavy transportation loads, machine vibrations, earthquakes, wind and wave forces. Especially, if excessive load would be acted on the structure, general or partial stiffness should be degraded suddenly and service lives should be shortened eventually For realistic damage assessment of these civil structures, System Identification method using only structure dynamic response data with unknown input excitation is required and thus becoming more challenging problem. In this paper, an improved Iterative Least Squares method is proposed, which seems to be very efficient and robust method, because only the dynamic response data such as acceleration, velocity and displacement is used without input data, and no information on the modal properties is required. The efficiency and robustness of the proposed method is proved by numerical problems and real single span beam model test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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