It is highly desirable to explore efficient algorithms for detecting structural damage of large size structural systems with limited input and output measurements. In this paper, a new structural damage detection algorithm based on substructure approach is proposed for large size structural systems with limited input and output measurements. Inter-connection effect between adjacent substructures is treated as 'additional unknown inputs' to substructures. Extended state vector of each substructure and its unknown excitations are estimated by sequential extended Kalman estimator and least-squares estimation, respectively. It is shown that the 'additional unknown inputs' can be estimated by the algorithm without the measurements on the substructure interface DOFs, which is superior to previous substructural identification approaches. Also, structural parameters and unknown excitation are estimated in a sequential manner, which simplifies the identification problem compared with other existing work. Structural damage can be detected from the degradation of the identified substructural element stiffness values. The performances of the proposed algorithm are demonstrated by several numerical examples and a lab experiment. Measurement noise effect is considered. Both the simulation results and experimental data validate that the proposed algorithm is viable for structural damage detection of large size structural systems with limited input and output measurements.
This paper presents the simulation methodology of the interior noise of vehicle using the frequency response function based hybrid modeling of the system which consists of multi-subsystem models obtained by the test or analysis. The complex systems such as a trimmed body of high modal density and a powertrain were modeled by using experimental data, and a sub-frame of a vehicle of low modal density was modeled by finite element data. Modeling of the whole system was executed and validated in the two stages. The first stave is combining the trimmed body and the sub-frame, and the second stage is attaching the powertrain, which is a exciting source, to the combined model of the first stage. The input force to the system was modeled as an equivalent force in the virtual space, which was obtained from impedance method using the FRFs of the powertrain and the responses. The interior noise predicted by the proposed method was very close to the direct measurement, which showed feasibility of the proposed modeling procedure. Since the methodology is easily applied to both the transfer path analysis of structure-borne noise and the analysis of noise contribution of a sub-system, it is expected to be a strong tool for design change of a vehicle in the earlier stare.
대부분의 손상도 추정법들을 부재의 손상을 해당부재의 평균적인 강성감소로 표현하였다. 본 연구에서는 보다 실제적인 손상도를 추정하기 위하여, 접합부의 손상을 도입하였다. 접합부의 모형화를 위하여 보의 양단에 회전스프링을 추가하였으며, 접합부 손상을 접합부 강성의 감소로 정의하였다. 접합부의 손상도를 계측된 모드벡터를 바탕으로하여, 신경망기법을 추정하였다. 효율적인 훈련패턴을 만들기 위하여 Latin Hypercube Sampling 기법을 도입하였으며, 국부영역에서의 손상도추정을 위하여 부구조법을 도입하였다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 10층 프레임구조물에 대한 수치해석결과를 이용하였다. 예제해석을 통하여 추정결과가 상당히 정확함을 확인하여, 실제 적용 가능한 방법임을 알수 있었다.
한국지진공학회 1998년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring 1998
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pp.131-138
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1998
Structural damage is used to be modeled through reductions in the stiffness of structural elements for the purpose of damage estimation of structural system. In this study, the concept of joint damage is employed for more realistic damage assessment of a steel structure. The joint damage is estimated damage based on the mode shape informations using neural networks. The beam-to-column connection in a steel frame structure is represented by a rotational spring at the fixed end of a beam element. The severity of joint damage is defined as the reduction ratio of the connection stiffness with respect to the value of the intact joint. The concept of the substructural identification is used for the localized damage assessment in a large structure. The feasibility of the proposed method is examined using an example with simulated data. It has been found that the joint damages can be reasonably estimated for the case with the measurements of the mode vectors subjected to noise.
프레임 구조물의 접합부 손상을 평가하기 위하여 접합부 손상모델과 신경망기법을 이용한 손상평가기법을 제안하였다 구조물의 보-기둥 접합부를 접합부의 회전강성을 갖는 등가의 스프링요소로 표현하였으며 접합부의 손상도는 손상 전 후의 고정도계수의 감소비율로 정의하였다 손상평가를 위하여 다층퍼셉트론즈 신경망 기법을 제안하였으며 손상평가성능을 향상시키기 위하여 부분구조추정법, 노이즈첨가학습, 자료교란법등의 기법을 적용하였다 10층 프레임 구조물에 대한 수치 예제해석과 2층 프레임 구조물에 대한 실험 예제해석을 통하여 제안기법의 유용성을 평가하였다 계측지점이 일부분으로 제한되어 있고 계측자료에 심한 계측오차가 포함되어 있는 경우에도 손상평가가 합리적으로 이루어질수 있음을 알 수 있었다.
이 연구는 구조물의 내진성능평가와 관련하여, 기설구조물의 현재 상태에서의 구조손상을 추정하고, 이를 반영하여 내진성능을 평가하도록 하는 절차를 제안하였다. 구조손상 추정을 위해서는 역섭동법을 사용하였고, 역섭동법의 단점을 극복하기 위하여 부분구조법과 Tikhonov의 정규화 방법을 도입하였다. 손상된 구조물의 내진성능 평가를 위하여 구조물의 지진응답과 해당 구조물의 지진손상지수를 이용하였고, 제안 방법을 20층 예제구조물에 적용하여 손상추정 결과를 반영하는 것의 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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