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.
In bridge structures, damage may induce an additional deflection which may naturally contain essential information about the damage. However, inverse mapping from the damage-induced deflection to the actual damage location and severity is generally complex, particularly for statically indeterminate systems. In this paper, a new load concept, called the positive-bending-inspection-load (PBIL) is proposed to construct a simple inverse mapping from the damage-induced deflection to the actual damage location. A PBIL for an inspection region is defined as a load or a system of loads which guarantees the bending moment to be positive in the inspection region. From the theoretical investigations, it was proven that the damage-induced chord-wise deflection (DI-CD) has the maximum value with the abrupt change in its slope at the damage location under a PBIL. Hence, a novel damage localization method is proposed based on the DI-CD under a PBIL. The procedure may be summarized as: (1) identification of the modal flexibility matrices from acceleration measurements, (2) design for a PBIL for an inspection region of interest in a structure, (3) calculation of the chord-wise deflections for the PBIL using the modal flexibility matrices, and (4) damage localization by finding the location with the maximum DI-CD with the abrupt change in its slope within the inspection region. Procedures from (2)-(4) can be repeated for several inspection regions to cover the whole structure complementarily. Numerical verification studies were carried out on a simply supported beam and a three-span continuous beam model. Experimental verification study was also carried out on a two-span continuous beam structure with a steel box-girder. It was found that the proposed method can identify the damage existence and damage location for small damage cases with narrow cuts at the bottom flange.
In this study, a wavelet packet based method is proposed for identifying damage occurrence and damage location for beam-like structures. This method assumes that the displacement or the acceleration response time histories at various locations along a beam-like structure both before and after damage are available for damage assessment. These responses are processed through a proper level of wavelet packet decomposition. The wavelet packet signature (WPS) that consists of wavelet packet component signal energies is calculated. The change of the WPS curvature between the baseline state and the current state is then used to identify the locations of possible damage in the structure. Two numerical studies, one on a 15-storey shear-beam building frame and another on a simply-supported steel beam, and an experimental study on a simply-supported reinforced concrete beam are performed to validate the proposed method. Results show the WPS curvature change can be used to locate both single and sparsely-distributed multiple damages that exist in the structure. Also the accuracy of assessment does not seem to be affected by the presence of 20-15dB measurement noise. One advantage of the proposed method is that it does not require any mathematical model for the structure being monitored and hence can potentially be used for practical application.
In this paper, wavelet finite element model (WFEM) updating technique is employed to detect sub-element damage in thin plate structures progressively. The procedure of WFEM-based detection method, which can detect sub-element damage gradually, is established. This method involves the optimization of an objective function that combines frequencies and modal assurance criteria (MAC). During the damage detection process, the scales of wavelet elements in the concerned regions are adaptively enhanced or reduced to remain compatible with the gradually identified damage scenarios, while the modal properties from the tests remains the same, i.e., no measurement point replacement or addition are needed. Numerical and experimental examples were conducted to examine the effectiveness of the proposed method. A scanning Doppler laser vibrometer system was employed to measure the plate mode shapes in the experimental study. The results indicate that the proposed method can detect structural damage with satisfactory accuracy by using minimal degrees-of-freedoms (DOFs) in the model and minimal updating parameters in optimization.
Quantitative condition assessment of structures has been traditionally using proof load test leading to an indication of the load-carrying capacity. Alternative approaches using ultrasonic, dynamics etc. are based on the unloaded state of the structure and anomalies may not be fully mobilized in the load resisting path and thus their effects are not fully included in the measured responses. This paper studies the effect of the load carried by a reinforced concrete beam on the assessment result of the crack damage. This assessment can only be performed with an approach based on static measurement. The crack damage is modelled as a crack zone over an area of high tensile stress of the member, and it is represented by a damage function for the simulation study. An existing nonlinear optimization algorithm is adopted. The identified damage extent from a selected high level load and a low load level are compared, and it is concluded that accurate assessment can only be obtained at a load level close to the one that creates the damage.
In this study, a wavelet-based covariance-driven system identification technique is proposed for damage assessment of structures under ambient excitation. Assuming the ambient excitation to be a white-noise process, the covariance computation is shown to be able to separate the effect of random excitation from the response measurement. Wavelet transform (WT) is then used to convert the covariance response in the time domain to the WT magnitude plot in the time-scale plane. The wavelet coefficients along the curves where energy concentrated are extracted and used to estimate the modal properties of the structure. These modal property estimations lead to the calculation of the stiffness matrix when either the spectral density of the random loading or the mass matrix is given. The predicted stiffness matrix hence provides a direct assessment on the possible location and severity of damage which results in stiffness alteration. To demonstrate the proposed wavelet-based damage assessment technique, a numerical example on a 3 degree-of-freedom (DOF) system and an experimental study on a three-story building model, which are all under a broad-band excitation, are presented. Both numerical and experimental results illustrate that the proposed technique can provide an accurate assessment on the damage location. It is however noted that the assessment of damage severity is not as accurate, which might be due to the errors associated with the mode shape estimations as well as the assumption of proportional damping adopted in the formulation.
In the structural health monitoring field, damage detection has been commonly carried out based on the structural model and the engineering features related to the model. However, the extracted features are often subjected to various errors, which makes the pattern recognition for damage detection still challenging. In this study, an automated damage identification method is presented for hanger cables in a tied-arch bridge using a convolutional neural network (CNN). Raw measurement data for Fourier amplitude spectra (FAS) of acceleration responses are used without a complex data pre-processing for modal identification. A CNN is a kind of deep neural network that typically consists of convolution, pooling, and fully-connected layers. A numerical simulation study was performed for multiple damage detection in the hangers using ambient wind vibration data on the bridge deck. The results show that the current CNN using FAS data performs better under various damage states than the CNN using time-history data and the traditional neural network using FAS. Robustness of the present CNN has been proven under various observational noise levels and wind speeds.
Traditional approaches for structural health monitoring (SHM) seldom take ambient uncertainty (temperature, humidity, ambient vibration) into consideration, while their impacts on structural responses are substantial, leading to a possibility of raising false alarms. A few predictors model-based approaches deal with these uncertainties through complex numerical models running online, rendering the SHM approach to be compute-intensive, slow, and sometimes not practical. Also, with model-based approaches, the imperative need for a precise understanding of the structure often poses a problem for not so well understood complex systems. The present study employs a data-based approach coupled with Empirical mode decomposition (EMD) to correlate recorded response time histories under varying temperature conditions to corresponding damage scenarios. EMD decomposes the response signal into a finite set of intrinsic mode functions (IMFs). A two-dimensional Convolutional Neural Network (2DCNN) is further trained to associate these IMFs to the respective damage cases. The use of IMFs in place of raw signals helps to reduce the impact of sensor noise while preserving the essential spatio-temporal information less-sensitive to thermal effects and thereby stands as a better damage-sensitive feature than the raw signal itself. The proposed algorithm is numerically tested on a single span bridge under varying temperature conditions for different damage severities. The dynamic strain is recorded as the response since they are frame-invariant and cheaper to install. The proposed algorithm has been observed to be damage sensitive as well as sufficiently robust against measurement noise.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.6
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pp.67-73
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2022
Industrial inverters are used in a variety of fields for electric power supply. They may be exposed to vibration and heat once they are installed. This study focused on a framework of accelerated life testing of an industrial inverter considering fatigue damage as the primary source of deterioration. Instead of analyzing detailed failure mechanisms and the product's vulnerability to them, the potential of fatigue failure is considered using the fatigue damage spectrum calculated from the environmental vibration signals. The acceleration and temperature data were gathered using field measurement and spectral analysis was conducted to calculate the vibration signal's power spectral density (PSD). The fatigue damage spectrum is then calculated from the input PSD data and is used to design an accelerated fatigue life testing. The PSD for the shaker table test is derived that has the equivalent fatigue damage to the original input signal. The tests were performed considering the combined effect of random vibration and elevated temperature, and the product passed all the planned tests. It was successfully demonstrated that the inverter used in this study could survive environmental vibration up to its guarantee period. The fatigue damage spectrum can effectively be used to design accelerated fatigue life testing.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.20
no.1
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pp.10-17
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2000
In boiler high-temperature pipelines such as main steam pipe, header and steam drum in fossil power plants, conventional measurement techniques(replica method, electric resistance method, and hardness test method) for measuring creep damage have such disadvantages as complex preparation and measurement procedures, too many control parameters. And also, these techniques have low practicality and applied only to component surfaces with good accessibility. It needs to apply a reliable and quantitative ultrasonic nondestructive evaluation method that can be replaced for these equipment. In this study, both artificial creep degradation test using life prediction formula and frequency analysis by ultrasonic tests for crept specimens were carried out for the purpose of nondestructive evaluation for creep damage. As a result of ultrasonic tests for crept specimens, we conformed that the high frequency side spectra decrease and central frequency components shift to low frequency band, and also their bandwidth decreases as increasing creep damage in backwall echos.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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