마이크로시뮬레이션 모델은 거시적 수준의 인구, 사회, 경제 변화를 각 개인과 가구 단위의 미시적 수준의 사건들로부터 기술하고자 하는 것을 목적으로 하며, 최근 OECD 국가들을 중심으로 정책 시뮬레이션 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 마이크로시뮬레이션 모델의 활용도를 높이기 위해서는 해당 국가의 인구 구조를 잘 반영하는 인구 데이터가 필요한데, 우리는 반복비례갱신 (iterative proportional updating) 방법을 이용하여 한국 가상 인구를 생성하였다. 생성된 가상 인구 데이터의 검증을 위하여 인구센서스 집계 결과와의 오차를 계산하였으며, 가구와 인구 모두에 대해서 실제 집계 결과와 작은 오차를 보이는 것을 확인하였다.
This research focuses on finite element model updating and damage assessment of structures at element level based on global nondestructive test results. For this purpose, an optimization system is generated to minimize the structural dynamic parameters discrepancies between numerical and experimental models. Objective functions are selected based on the square of Euclidean norm error of vibration frequencies and modal assurance criterion of mode shapes. In order to update the finite element model and detect local damages within the structural members, modern optimization techniques is implemented according to the evolutionary algorithms to meet the global optimized solution. Using a simulated numerical example, application of genetic algorithm (GA), particle swarm (PSO) and artificial bee colony (ABC) algorithms are investigated in FE model updating and damage detection problems to consider their accuracy and convergence characteristics. Then, a hybrid multi stage optimization method is presented merging advantages of PSO and ABC methods in finding damage location and extent. The efficiency of the methods have been examined using two simulated numerical examples, a laboratory dynamic test and a high-rise building field ambient vibration test results. The implemented evolutionary updating methods show successful results in accuracy and speed considering the incomplete and noisy experimental measured data.
The paper presents a Bayesian Finite element (FE) model updating methodology by utilizing modal data. The dynamic condensation technique is adopted in this work to reduce the full system model to a smaller model version such that the degrees of freedom (DOFs) in the reduced model correspond to the observed DOFs, which facilitates the model updating procedure without any mode-matching. The present work considers both the MPV and the covariance matrix of the modal parameters as the modal data. Besides, the modal data identified from multiple setups is considered for the model updating procedure, keeping in view of the realistic scenario of inability of limited number of sensors to measure the response of all the interested DOFs of a large structure. A relationship is established between the modal data and structural parameters based on the eigensystem equation through the introduction of additional uncertain parameters in the form of modal frequencies and partial mode shapes. A novel sampling strategy known as the Metropolis-within-Gibbs (MWG) sampler is proposed to sample from the posterior Probability Density Function (PDF). The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by considering both simulated and experimental examples.
Guangwei Lin;Yi Zhang;Enjian Cai;Taisen Zhao;Zhaoyan Li
Smart Structures and Systems
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제32권1호
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pp.61-81
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2023
This study presents an ensemble learning based Bayesian model updating approach for structural damage diagnosis. In the developed framework, the structure is initially decomposed into a set of substructures. The autoregressive moving average (ARMAX) model is established first for structural damage localization based structural motion equation. The wavelet packet decomposition is utilized to extract the damage-sensitive node energy in different frequency bands for constructing structural surrogate models. Four methods, including Kriging predictor (KRG), radial basis function neural network (RBFNN), support vector regression (SVR), and multivariate adaptive regression splines (MARS), are selected as candidate structural surrogate models. These models are then resampled by bootstrapping and combined to obtain an ensemble model by probabilistic ensemble. Meanwhile, the maximum entropy principal is adopted to search for new design points for sample space updating, yielding a more robust ensemble model. Through the iterations, a framework of surrogate ensemble learning based model updating with high model construction efficiency and accuracy is proposed. The specificities of the method are discussed and investigated in a case study.
In this study, exterior orientation parameters of one image are determined using linear features of imagery and GIS data based on the Modified Iterative Hough Transform algorithm and the possibility of automatic updating GIS data is presented.
The digital map expresses natural topography and artificial things with 3D position coordinates in the computer such as the road, railway, building, river, mountain, paddy and dryland. Therefore, those should contribute to the information-oriented society by maintaining information and providing it to users quickly. However it is difficult to maintain the most recent topographic information all the time because of restricted budget and time. The purpose of this study is to investigate and analyze the updating area of the digital map using remotely sensed data, and to furnish the useful information reducing cost and time. To predict updating area of the digital map, we applied the urban changes analysis method to Landsat TM images from produced date of the digital map to up-to-date. Classification method for urban change analysis applied single band process algorithm. This study presents that updating area of the digital map is predicted by only the rate of 40% on total research area.
Model updating is a very active research field, in which significant efforts has been invested in recent years. Model updating methodologies are invariably successful when used on noise-free simulated data, but tend to be unpredictable when presented with real experimental data that are-unavoidably-corrupted with uncorrected noise content. In this paper, Reanalysis using frequency response functions for correlating and updating dynamic systems is presented. A transformation matrix is obtained from the relationship between the complex and the normal frequency response functions of a structure. The transformation matrix is employed to calculate the modified damping matrix of the system. The modified mass and stiffness matrices are identified from the normal frequency response functions by using the least squares method. One simulated system is employed to illustrate the applicability of the proposed method. The result indicate that the damping matrix of correlated finite element model can be identified accurately by the proposed method. In addition, the robustness of the new approach uniformly distributed measurement noise Is also addressed.
Finite element model updating has been performed using an optimization technique in the paper. The objective function consists of natural frequencies, modal assurance criterion values, and bandwidths of modes, which are obtained from finite element analysis and experiment. Young's modulus and damping coefficient of the material are selected as design variables whose values are modified to make the objective function as small as possible. To consider the loading effect of an accelerometer, its mass and moment of inertia are added to design variables. This model updating method has been applied to a cantilever beam, and experimental data are measured by modal test.
It is well known that finite element analysis often has the inaccuracy when they are in conflict with test results. Model updating is concerned with the correction of analytical model by processing records of response from test results. This paper introduce a model updating technique using the frequency response function data. The measurement data is able to be used directly in the FRF sensitivity method because it is not necessary to identify. When a damping model is updated, it is necessary for the sensitivity matrix to be divided Into the complex part and real part. As an applying model, a cantilever and a rotor system are used. Specially the machined clearance($C_p$) of the journal bearing is updated.
Despite of the development in the finite element method, it is difficult to get the finite element model describing the dynamic characteristics of the complex structure exactly. Therefore a number of different methods have been developed in order to update the finite element model of a structure using vibration test data. This paper outlines the basic formulation for the frequency response function based updating method. One important advantage of this method is that the intermediate step of performing an eigensolution extraction is unnecessary. Using simulated experimental data, studies are conducted in the case of 10 DOF discrete system. The solution of noisy and incomplete experimental data is discussed. True measured frequency response function data are used for updating the finite element model of a beam and a plate. Its applicability to the joint identification is also considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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