본 연구에서는 피해설문조사 기반의 침수심별 피해 추정함수 개발에 관한 연구를 수행하였으며 특히 도시지역의 건물피해를 중심으로 이루어졌다. 실제 2011년 큰 피해가 발생한 동두천지역을 대상으로 설문조사를 통해 피해설문조사 기반의 피해 추정함수를 개발하였다. 건물에 대한 피해는 주거용 건물과 영업용 건물로 구분하였고, 피해 당시 실제 피해액을 도출하기 위해 도배, 장판, 도색, 전기수리, 보일러 수리 등 부착물/설비시설에 대한 피해항목과, 가구류, 전자 제품류, 생필품 등 내장물을 세분화 하여 조사하였다. 본 연구에 수행된 피해설문조사 기반의 침수심별 피해 추정함수 개발을 통해 향후 과학적 재난관리의 튼튼한 기초를 마련하고, 모든 방재정책의 효율적 추진과 재난으로부터 안전한 사회를 구현할 것으로 기대된다.
Significant improvements to methodologies on structural damage detection (SDD) have emerged in recent years. However, many methods are related to inversion computation which is prone to be ill-posed or ill-conditioning, leading to low-computing efficiency or inaccurate results. To explore a more accurate solution with satisfactory efficiency, a PSO-INM algorithm, combining particle swarm optimization (PSO) algorithm and an improved Nelder-Mead method (INM), is proposed to solve multi-sample objective function defined based on Bayesian inference in this study. The PSO-based algorithm, as a heuristic algorithm, is reliable to explore solution to SDD problem converted into a constrained optimization problem in mathematics. And the multi-sample objective function provides a stable pattern under different level of noise. Advantages of multi-sample objective function and its superior over traditional objective function are studied. Numerical simulation results of a two-storey frame structure show that the proposed method is sensitive to multi-damage cases. For further confirming accuracy of the proposed method, the ASCE 4-storey benchmark frame structure subjected to single and multiple damage cases is employed. Different kinds of modal identification methods are utilized to extract structural modal data from noise-contaminating acceleration responses. The illustrated results show that the proposed method is efficient to exact locations and extents of induced damages in structures.
Bridge bearings are important connection elements between bridge superstructures and substructures, whose health states directly affect the performance of the bridges. This paper systematacially presents a new method to identify the bridge bearing damage based on the neural network theory. Firstly, based on the analysis of different damage types, a description of the bearing damage is introduced, and a uniform description for all the damage types is given. Then, the feasibility and sensitivity of identifying the bearing damage with bridge vibration modes are investigated. After that, a Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) is built, whose input and output are the beam modal information and the damage information, respectively. Finally, trained by plenty of data samples formed by the numerical method, the network is employed to identify the bearing damage. Results show that the bridge bearing damage can be clearly reflected by the modal information of the bridge beam, which validates the effectiveness of the proposed method.
A spectral element model-based structural damage identification method (SDIM) was derived in the previous study by using the damage-induced changes in frequency response functions. However the previous SDIM often provides poor damage identification results because the nonlinear effect of damage magnitude was not taken into account. Thus, this paper improves the previous SDIM by taking into account the nonlinear effect of damage magnitude. Accordingly an iterative solution method is used in this study to solve the nonlinear matrix equation for local damages distribution. The present SDIM is evaluated through the numerically simulated damage identification tests.
This paper introduces a structural damage identification method to identify 4he multiple directional damages generated within a cylindrical shell by using the measured frequency response function (FRF). The equations of motion for a damaged cylindrical shell are derived. by using a theory of continuum damage mechanics in which a small material volume containing a directional damage is represented by the effective orthotropic elastic stiffness. In contrast with most existing vibration-based structural damage identification methods which require the modal Parameters measured in both intact and damaged states, the present method requires only the FRF-data measured at damaged state. Numerically simulated damage identification tests are conducted to verify the feasibility of the Proposed structural damage identification method.
In this study, an FRF-based structural damage identification method (SDIM) is proposed for plate structures. The present SDIM is derived from the partial differential equation of motion of the damaged plate, in which damage is characterized by damage distribution function. Various factors that might affect the accuracy of the damage identification are investigated. They include the number of modal data used in the analysis and the damage-induced modal coupling. In the present SDIM, an efficient iterative damage self-search method is introduced. The iterative damage search method efficiently reduces the size of problem by searching out and then by removing all damage-free zones at each iteration of damage identification analysis. The feasibility of the present SDIM is studied by some numerically simulated tests.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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제1권1호
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pp.59-69
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2001
This study is intended to propose a systematic approach for reliability-based assessment of life cycle cost (LCC) effectiveness and economic efficiency for cost-effective seismic upgrading of existing bridges. The LCC function is expressed as the sum of the upgrading cost and all the discounted life cycle damage costs, which is formulated as a function of the Park-Ang damage index and structural damage probability. The damage costs are expressed in terms of direct damage costs such as repair/replacement costs, human losses and property damage costs, and indirect damage costs such as road user costs and indirect regional economic losses. For dealing with a variety of uncertainties associated with earthquake loads and capacities, a simulation-based reliability approach is used. The SMART-DRAIN-2DX, which is a modified version of the well-known DRAIN-2DX, is extended by incor-porating LCC analysis based on the LCC function developed in the study. Economic efficiencies for optimal seismic upgradings of the continuous PC segmental bridges are assessed using the proposed LCC functions and benefit-cost ratio.
The purpose of this study is to develop an effective iterative two-stage method (ITSM) for structural damage identification of offshore platform structures. In each iteration, a new damage index, Modal Energy-Based Damage Index (MEBI), is proposed to help effectively locate the potential damage elements in the first stage. Then, in the second stage, the beetle antenna search (BAS) algorithm is used to estimate the damage severity of these elements. Compared with the well-known particle swarm optimization (PSO) algorithm and genetic algorithm (GA), this algorithm has lower computational cost. A modal energy based objective function for the optimization process is proposed. Using numerical and experimental data, the efficiency and accuracy of the ITSM are studied. The effects of measurement noise and spatial incompleteness of mode shape are both considered. All the obtained results show that under these influences, the ITSM can accurately identify the true location and severity of damage. The results also show that the objective function based on modal energy is most suitable for the ITSM compared with that based on flexibility and weighted natural frequency-mode shape.
태풍으로 인한 풍수해는 매년 한반도에 많은 피해를 주고 있다. 재난 발생 시 피해가 최소화 되도록 신속한 의사 결정을 위해서는 예상되는 피해정보와 대피방안 등에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 재난단계에 따라 필요한 정보를 제공할 수 있는 분석 모듈을 개발하고자 하였다. 태풍 대비단계에서 활용할 수 있도록 북상 중인 태풍경로와 유사한 과거태풍경로 및 과거피해정보를 확인할 수 있는 기능, 고립 위험 지역을 추출하는 기능, 저수지 붕괴 지역을 추출하는 기능을 개발하였다. 대응 및 복구 초기단계에서 활용할 수 있도록 현 침수심을 고려한 예상침수범위 추출 기능, 인구, 건물, 농지 등에 예상되는 피해정보 분석 기능, 대피정보를 제공하는 기능도 포함하였다. 또한 분석결과 표출을 위해 자동화된 웹 지도 작성 방법을 제시하였다. 분석기능은 파이썬 오픈소스 기반으로 개발하여 모듈화했으며, 웹 표출 기능은 자바스크립트 기반으로 구현하였다. 본 연구에서 개발된 도구들은 풍수해 대비 모니터링과 초기대응 단계에서 신속한 의사결정을 위해 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
One of the suitable structural damage detection methods using vibrational characteristics are damage-index-based methods. In this study, a damage index for identifying damages in plate structures using frequency response function (FRF) data has been provided. One of the significant challenges of identifying the damages in plate structures is high number of degrees of freedom resulting in decreased damage identifying accuracy. On the other hand, FRF data are of high volume and this dramatically decreases the computing speed and increases the memory necessary to store the data, which makes the use of this method difficult. In this study, FRF data are compressed using two-dimensional principal component analysis (2D-PCA), and then converted into damage index vectors. The damage indices, each of which represents a specific condition of intact or damaged structures are stored in a database. After computing damage index of structure with unknown damage and using algorithm of lookup tables, the structural damage including the severity and location of the damage will be identified. In this study, damage detection accuracy using the proposed damage index in square-shaped structural plates with dimensions of 3, 7 and 10 meters and with boundary conditions of four simply supported edges (4S), three clamped edges (3C), and four clamped edges (4C) under various single and multiple-element damage scenarios have been studied. Furthermore, in order to model uncertainties of measurement, insensitivity of this method to noises in the data measured by applying values of 5, 10, 15 and 20 percent of normal Gaussian noise to FRF values is discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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