Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
Three different current-mode control schemes, peak current-mode control, charge control, and average current-mode control, are investigated for applications to asymmetrical half-bridge dc-to-dc converters. The principles, implementation, and performance of the three control schemes are compared in an attempt to identify the irrespective merits and limitations. Design examples for feedback compensations are given for the three control schemes. A 50 W experimental asymmetrical half-bridge dc-to-dc converter was used to experimentally verify the theoretical results of the paper.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.10
no.2
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pp.169-176
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2005
In this paper, a DC and small-signal AC modeling for the active-clamp, ful1-bridge boost converter is described. Based on the operation principle, the ac part of the converter can be replaced by a dc counterpart. Then, a conceptual equivalent circuit is derived by rearranging the switches. The equivalent circuit for this converter consists of CCM(Continuous conduction mode) boost and DCM(Discontinuous conduction mode) buck converter. The analyses for the equivalent CCM boost and DCM buck converter are done using the model of PWM switch. The theoretical modeling results are confirmed through experiment or SIMPLIS simulation.
Free vibration analysis for continuous bridge under any number of vehicles is conducted in this paper. Calculation strategy for natural frequency and mode shape is proposed based on Euler-Bernoulli beam theory and numerical assembly method. Firstly, a half-car planar model is adopted; equations of motion and displacement functions for bridge and vehicle are established, respectively. Secondly, the undermined coefficient matrices for wheels, vehicles, intermediate support, left-end support and right-end support are derived. Then, the numerical assembly technique for conventional finite element method is adopted to construct the overall matrix of coefficients for whole system. Finally, natural frequencies and corresponding mode shapes are determined based on iterative method and overall matrix solution. Numerical simulation is presented to verify the effectiveness of the proposed method. The results reveal that the solutions of present method are exact ones. Natural frequencies and associate modal shapes of continuous bridge under different conditions of vehicles are investigated. The influences of vehicle parameters on natural frequencies are also demonstrated.
Modal parameters are the main dynamic characteristics of bridge. This study aims to propose an innovative route to estimate the modal parameters for bridges by using a parked vehicle in which mode shapes with high accuracy and spatial resolution are identified by frequency measurement. Based on the theory of dynamic modification and modal identification, the mathematical formulation between the parked mass induced frequency variation and the modal parameters of a bridge is derived. Then this mathematical formulation is extended to a parked vehicle-bridge system. The arithmetic and processes for estimating the modal parameters based on the identified frequency variation of the vehicle-bridge systems when the vehicle locates at sequentially arranged positions are presented. Finally the proposed method is applied to several simulated bridges of different types. The results indicate that it can estimate the modal parameters with high accuracy and efficiency.
Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar;Sevim, Baris
Computers and Concrete
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v.12
no.6
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pp.803-818
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2013
In this study, analytical and experimental modal analyses of a scaled bridge model are carried out to extract the dynamic characteristics such as natural frequency, mode shapes and damping ratios. For this purpose, a scaled bridge model is constructed in laboratory conditions. Three dimensional finite element model of the bridge is constituted and dynamic characteristics are determined, analytically. To identify the dynamic characteristics experimentally; Experimental Modal Analyses (ambient and forced vibration tests) are conducted to the bridge model. In the ambient vibration tests, natural excitations are provided and the response of the bridge model is measured. Sensitivity accelerometers are placed to collect signals from the measurements. The signals collected from the tests are processed by Operational Modal Analysis; and the dynamic characteristics of the bridge model are estimated using Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods. In the forced vibration tests, excitation of the bridge model is induced by an impact hammer and the frequency response functions are obtained. From the finite element analyses, a total of 8 natural frequencies are attained between 28.33 and 313.5 Hz. Considering the first eight mode shapes, these modes can be classified into longitudinal, transverse and vertical modes. It is seen that the dynamic characteristics obtained from the ambient and forced vibration tests are close to each other. It can be stated that the both of Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods are very useful to identify the dynamic characteristics of the bridge model. The first eight natural frequencies are obtained from experimental measurements between 25.00-299.5 Hz. In addition, the dynamic characteristics obtained from the finite element analyses have a good correlation with experimental frequencies and mode shapes. The MAC values obtained between 90-100% and 80-100% using experimental results and experimental-analytical results, respectively.
This paper attempts to extract the fundamental dynamic properties, i.e. natural frequencies, damping ratios of the 48 m-long, $20^{\circ}$ skewed real bridge with PSC girders wrapped by a steel plate. The forced vibration test is achieved by mounting 12 Hz-capacity of artificial oscillator on the top of bridge deck. The acceleration histories at the 9 different locations of deck surface are recorded using accelerometors. From this full-scaled vibration test, the two possible resonance frequencies are detected at 2.38 Hz and 9.86 Hz of the skewed bridge deck by sweeping a beating frequency up to 12 Hz. The absolute acceleration/energy exhibits much higher in case of higher-order twist mode, 9.86 Hz due to the skewness of bridge deck which leads asymmetric situation of vibration. This implies the test bridge is under swinging vertically in fundamental flexure mode while the bridge is also flickered up and down laterally at 9.86 Hz. This is probably by asymmetric geometry of skewed deck. A detailed 3D beam-shell bridge models using finite elements are performed under a series of train loads for modal dynamic analyses. Thereby, the effect of skewness is examined to clarify the lateral flickering caused by asymmetrical geometry of bridge deck.
Bridge vibration displacements have been directly measured by LVDTs (Linear Variable Differential Transformers) or laser equipment and have also been indirectly estimated by an algorithm of integrating measured acceleration. However, LVDT measurement cannot be applied for a bridge crossing over a river or channel and the laser technique cannot be applied when the weather condition is poor. Also, double integration of accelerations may cause serious numerical deviation if the initial condition or a regression process is not carefully controlled. This paper presents an algorithm of estimating bridge vibration displacements using vibration strains measured by FBG (Fiber Bragg Grating) sensors and theoretical mode shapes of a simply supported beam. Since theoretically defined mode shapes are applied, even high modes can be used regardless of the quality of the measured data. In the proposed algorithm, the number of theoretical modes is limited by the number of sensors used for a field test to prevent a mathematical rank deficiency from occurring in computing vibration displacements.89The proposed algorithm has been applied to various types of bridges and its efficacy has been verified. The closeness of the estimated vibration displacements to measured ones has been evaluated by computing the correlation coefficient and by comparing FRFs (Frequency Response Functions) and the maximum displacements.
In this paper, digital peak current mode control for single phase H-bridge inverters is developed and implemented. The digital peak current mode control is achieved by directly controlling the PWM signals by cycle-by-cycle current limitation. Unlike the DC-DC converter where the output voltage always remains in the positive region, the output of DC-AC inverter flips from positive to negative region continuously. Therefore, when the inverter operates in negative region, the control should be changed to valley current mode control. Thus, a novel control logic circuit is required for the function and need to be analyzed for the hardware to track the sinusoidal reference in both regions. The problem of sub-harmonic instability which is inherent with peak current mode control is also addressed, and then proposes the digital slope compensation in constant-sloped external ramp to suppress the oscillation. For unipolar PWM switching method, an adaptive slope compensation in digital manner is also proposed. In this paper, the operating principles and design guidelines of the proposed scheme are presented, along with the performance analysis and numerical simulation. Also, a 200W inverter hardware prototype has been implemented for experimental verification of the proposed controller scheme.
In this study, a method predicting the displacement responseof structures from the measured dynamic strain signal is proposed by using a mode decomposition technique. Dynamic loadings including wind and seismic loadings could be exerted to the bridge. In order to examine the bridge stability against these dynamic loadings, the prediction of displacement response is very important to evaluate bridge stability. Because it may be not easy for the displacement response to be acquired directly on site, an indirect method to predict the displacement response is needed. Thus, as an alternative for predicting the displacement response indirectly, the conversion of the measured strain signal into the displacement response is suggested, while the measured strain signal can be obtained using fiber optic Bragg-grating (FBG) sensors. To overcome such a problem, a mode decomposition technique was used in this study. The measured strain signal is decomposed into each modal component by using the empirical mode decomposition(EMD) as one of mode decomposition techniques. Then, the decomposed strain signals on each modal component are transformed into the modal displacement components. And the corresponding mode shapes can be also estimated by using the proper orthogonal decomposition(POD) from the measured strain signal. Thus, total displacement response could be predicted from combining the modal displacement components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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