Parameter modification of a linear finite element model(FEM) based on modal sensitivity matrix is usually performed through an effort to match FEM modal data to experimental ones. However, there are cases where this method can't be applied successfully; lack of reliable modal data and ill-conditioning of the modal sensitivity matrix constitute such cases. In this research, a novel concept of introducing feedback loops to the conventional modal test setup is proposed. This method uses closed-loop natural frequency data for parameter modification to overcome the problems associated with the conventional method based on modal sensitivity matrix. We proposed the whole procedure of parameter modification using the closed-loop natural frequency data including the modal sensitivity modification and controller design method. Proposed controller design method is efficient in changing modes. Numerical simulation of parameter estimation based on time-domain input/output data is provided to demonstrate the estimation performance of the proposed method.
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.
El-Borgi, S.;Choura, S.;Ventura, C.;Baccouch, M.;Cherif, F.
Smart Structures and Systems
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제1권1호
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pp.83-101
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2005
This paper summarizes the application of a rational methodology for the structural assessment of older reinforced concrete Tunisian bridges. This methodology is based on ambient vibration measurement of the bridge, identification of the structure's modal signature and finite element model updating. The selected case study is the Boujnah bridge of the Tunis-Msaken Highway. This bridge is made of a continuous four-span simply supported reinforced concrete slab without girders resting on elastomeric bearings at each support. Ambient vibration tests were conducted on the bridge using a data acquisition system with nine force-balance accelerometers placed at selected locations of the bridge. The Enhanced Frequency Domain Decomposition technique was applied to extract the dynamic characteristics of the bridge. The finite element model was updated in order to obtain a reasonable correlation between experimental and numerical modal properties. For the model updating part of the study, the parameters selected for the updating process include the concrete modulus of elasticity, the elastic bearing stiffness and the foundation spring stiffnesses. The primary objective of the paper is to demonstrate the use of the Enhanced Frequency Domain Decomposition technique combined with model updating to provide data that could be used to assess the structural condition of the selected bridge. The application of the proposed methodology led to a relatively faithful linear elastic model of the bridge in its present condition.
Esfandiari, Akbar;Chaei, Maryam Ghareh;Rofooei, Fayaz R.
Structural Engineering and Mechanics
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제68권1호
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pp.39-51
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2018
In this study, a frequency domain model updating method is presented using power spectral density (PSD) data. It uses the sensitivity of PSD function with respect to the unknown structural parameters through a decomposed form of transfer function. The stiffness parameters are captured with high accuracy through solving the sensitivity equations utilizing the least square approach. Using numerically noise polluted data, the model updating results of a truss model prove robustness of the method against measurement and mass modelling errors. Results prove the capabilities of the method for parameter estimation using highly noise polluted data of low ranges of excitation frequency.
The finite element analysis (FEA) is widely used in modem structural dynamics because the performance of structure can be predicted in early stage. However, due to the difficult in determination of various uncertain parameters, it is not be easy to obtain a reliable finite element model. To overcome these difficulties, updating program of FE model is developed by consisting of pretest, correlation and updating. In correlation, it calculates modal assurance criteria, cross orthogonality, mixed orthogonality and coordinate modal assurance criteria. For the model updating, the continuum sensitivity analysis and design optimization tool (DOT) are used. The SENSUP program is developed for model updating to obtain physical parameter sensitivity. The developed program is applied to practical examples such as the base plate of HDD, BLDC spindle motor, and upper housing of induction motor. And the sensor placement for the square plate is compared using several methods.
This paper reports the structural health monitoring benchmark study results for the Canton Tower using Bayesian methods. In this study, output-only modal identification and finite element model updating are considered using a given set of structural acceleration measurements and the corresponding ambient conditions of 24 hours. In the first stage, the Bayesian spectral density approach is used for output-only modal identification with the acceleration time histories as the excitation to the tower is unknown. The modal parameters and the associated uncertainty can be estimated through Bayesian inference. Uncertainty quantification is important for determination of statistically significant change of the modal parameters and for weighting assignment in the subsequent stage of model updating. In the second stage, a Bayesian model updating approach is utilized to update the finite element model of the tower. The uncertain stiffness parameters can be obtained by minimizing an objective function that is a weighted sum of the square of the differences (residuals) between the identified modal parameters and the corresponding values of the model. The weightings distinguish the contribution of different residuals with different uncertain levels. They are obtained using the Bayesian spectral density approach in the first stage. Again, uncertainty of the stiffness parameters can be quantified with Bayesian inference. Finally, this Bayesian framework is applied to the 24-hour field measurements to investigate the variation of the modal and stiffness parameters under changing ambient conditions. Results show that the Bayesian framework successfully achieves the goal of the first task of this benchmark study.
This paper presents the procedure and the results of modal identification testing of a seismic monitoring system central processing unit cabinet for a nuclear power plant. This paper also provides a model updating for making effective analytical modeling of cabinet-type electrical equipment by comparing the test results with the analysis results. From the test results and their interpretation, modal properties (modal frequency, mode shape, and modal damping) of the specimen were satisfactorily identified. However, the analysis results may need to study further to find the effective and presentative model for the cabinet-type electrical equipment. This paper just presents the first stage of the research project "Development of dynamic behavior analysis technique of dynamic structure system" which is trying to build the lumped mass beam stick model even their results do not agree well with the test results.
In this study, the periodic seismic performance evaluation scheme is proposed using a structural health monitoring system in terms of seismic fragility. An instrumented highway bridge is used to demonstrate the evaluation procedure involving (1) measuring ambient vibration of a bridge under general vehicle loadings, (2) identifying modal parameters from the measured acceleration data by applying output-only modal identification method, (3) updating a preliminary finite element model (obtained from structural design drawings) with the identified modal parameters using real-coded genetic algorithm, (4) analyzing nonlinear response time histories of the structure under earthquake excitations, and finally (5) developing fragility curves represented by a log-normal distribution function using maximum likelihood estimation. It is found that the seismic fragility of a highway bridge can be updated using extracted modal parameters and can also be monitored further by utilizing the instrumented structural health monitoring system.
이 논문에서는 공용중인 구조물의 상시 계측 자료를 사용한 온라인 유한요소 모델 업데이트 방법을 제안한다. 일반적인 최적화 방법에 기반한 기존의 방법은 최적해를 찾기까지 반복적으로 고유치 해석을 수행해야 하므로 상시 업데이트에 사용하기에는 효과적이지 못하다. 제안하는 방법은 별도의 오프라인 작업이나 사용자의 개입이 없이 자동화된 과정으로 계측과 동시에 온라인 유한요소모델 업데이트를 수행할 수 있는 새로운 방법이다. 자동화된 Cov-SSI 알고리즘을 통해 구조물의 진동 계측 신호로부터 고유진동수 및 모드 형상을 식별하고, 이를 다시 역 고유치 신경망에 입력하여 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델의 파라미터를 추정한다. 풍하중을 받는 20층 전단 빌딩 구조 모형에 대한 수치예제를 통해 제시한 방법이 자동으로 연속적인 유한요소모델 업데이트를 할 수 있었음을 확인하였다. 또한, 계측 도중 구조물의 특성이 변화하는 시나리오에 대한 예제에서 구조물의 변화가 일어나는 시점과 변화 후 변동된 구조 모델 파라미터 값을 성공적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 실험적 모드해석 기법을 이용하여 외부환경에 직접 노출되어 있는 실제 철도판형교의 full-scale 동적 테스트가 수행되었다. 충격해머 모드실험에 의해 얻어진 철도판형교의 모드 매개변수를 유한요소해석으로부터 구한 고유진동수와 모드형상과 비교, 분석하였다. 실험적 모드해석에 의해 측정된 실험 데이터와 해석적 진동분석에서 얻어지는 출력만의 데이터를 교량 부재의 기하학적 특성 및 재료적 특성을 다양하게 고려하여 모델보정 테크닉에 적용하였다. 철도판형교의 실험적 모드해석 결과를 검증하기 위한 유한요소모델이 모드인식 기법을 이용하여 보정되었다. 실험 데이터와 유한요소해석 기준모델의 모델보정과정의 결과와 함께 부재특성의 변화를 통하여 이루질 수 있는 손상평가에 대한 기초적 데이터베이스가 제공된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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