This study presents the Big Bang and Big Crunch (BB-BC) optimization algorithm for detection of structure damage in large severity. Local damage is represented by a perturbation in the elemental stiffness parameter of the structural finite element model. A nonlinear objective function is established by minimizing the discrepancies between the measured and calculated acceleration responses (AR) of the structure. The BB-BC algorithm is utilized to solve the objective function, which can localize the damage position and obtain the severity of the damage efficiently. Numerical simulations have been conducted to identify both single and multiple structural damages for beam, plate and European Space Agency Structures. The present approach gives accurate identification results with artificial measurement noise.
An ultrasonic technique using normal-incident compressional waves was used to evaluate the surface and subsurface damage in ceramics produced by Hertzian indentation. Damage was produced by a blunt indenter (tungsten carbide ball) in glass-ceramic, green glass and silicon nitride. The damage was classified into two types; (1) Hertzian cone crack, in green glass and fine grain silicon nitride, and (2) distributed subsurface micro fractures, without surface damage, produced in glass ceramic. The ultrasonic technique was successful in detecting cone craks. The measurement results with the Hertzian cone cracks indicated that cracks perpendicular to the surface could be detected by the normal-incident compressional waws. Also shown is the capability of normal-incident compressional waves in detection distributed micro-sized cracks size of subsurface microfractures.
Luo, Jianjun;Liang, Daan;Kafali, Cagdas;Li, Ruilong;Brown, Tanya M.
Wind and Structures
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제19권3호
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pp.321-337
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2014
This study has developed an Enhanced Remote-Sensing (ERS) scale to improve the accuracy and efficiency of using remote-sensing images of residential building to predict their damage conditions. The new scale, by incorporating multiple damage states observable on remote-sensing imagery, substantially reduces measurement errors and increases the amount of information retained. A ground damage survey was conducted six days after the Joplin EF 5 tornado in 2011. A total of 1,400 one- and two-family residences (FR12) were selected and their damage states were evaluated based on Degree of Damage (DOD) in the Enhanced Fujita (EF) scale. A subsequent remote-sensing survey was performed to rate damages with the ERS scale using high-resolution aerial imagery. Results from Ordinary Least Square regression indicate that ERS-derived damage states could reliably predict the ground level damage with 94% of variance in DOD explained by ERS. The superior performance is mainly because ERS extracts more information. The regression model developed can be used for future rapid assessment of tornado damages. In addition, this study provides strong empirical evidence for the effectiveness of the ERS scale and remote-sensing technology for assessment of damages from tornadoes and other wind events.
An active damage detection technique is introduced to locate damage in an isotropic plate using Lamb waves. This technique uses a time-domain energy model of Lamb waves in plates that the wave amplitude inversely decays with the propagation distance along a ray direction. Accordingly the damage localization is formulated as a least-squares problem to minimize an error function between the model and the measured data. An active sensing system with integrated actuators/sensors is controlled to excite/receive $A_0$ mode of Lamb waves in the plate. Scattered wave signals from the damage can be obtained by subtracting the baseline signal of the undamaged plate from the recorded signal of the damaged plate. In the experimental study, after collecting the scattered wave signals, a discrete wavelet transform (DWT) is employed to extract the first scattered wave pack from the damage, then an iterative method is derived to solve the least-squares problem for locating the damage. Since this method does not rely on time-of-flight but wave energy measurement, it is more robust, reliable, and noise-tolerant. Both numerical and experimental examples are performed to verify the efficiency and accuracy of the method, and the results demonstrate that the estimated damage position stably converges to the targeted damage.
This paper presents a damage assessment procedure applied to periodic spring mass systems using an eigenvalue sensitivity-based method. The damage is directly related to the stiffness reduction of the damage element. The natural frequencies of periodic structures with one single disorder are found by adopting the transfer matrix approach, consequently, the first order approximation of the natural frequencies with respect to the disordered stiffness in different elements is used to form the sensitivity matrix. The analysis shows that the sensitivity of natural frequencies to damage in different locations depends only on the mode number and the location of damage. The stiffness changes due to damage can be identified by solving a set of underdetermined equations based on the sensitivity matrix. The issues associated with many possible damage locations in large structural systems are addressed, and a means of improving the computational efficiency of damage detection while maintaining the accuracy for large periodic structures with limited available measured natural frequencies, is also introduced in this paper. The incomplete measurements and the effect of random error in terms of measurement noise in the natural frequencies are considered. Numerical results of a periodic spring-mass system of 20 degrees of freedom illustrate that the proposed method is simple and robust in locating single or multiple damages in a large periodic structure with a high computational efficiency.
This paper presents a feasibility study on structural damage alarming and localization of long-span cable-supported bridges using multi-novelty indices formulated by monitoring-derived modal parameters. The proposed method which requires neither structural model nor damage model is applicable to structures of arbitrary complexity. With the intention to enhance the tolerance to measurement noise/uncertainty and the sensitivity to structural damage, an improved novelty index is formulated in terms of auto-associative neural networks (ANNs) where the output vector is designated to differ from the input vector while the training of the ANNs needs only the measured modal properties of the intact structure under in-service conditions. After validating the enhanced capability of the improved novelty index for structural damage alarming over the commonly configured novelty index, the performance of the improved novelty index for damage occurrence detection of large-scale bridges is examined through numerical simulation studies of the suspension Tsing Ma Bridge (TMB) and the cable-stayed Ting Kau Bridge (TKB) incurred with different types of structural damage. Then the improved novelty index is extended to formulate multi-novelty indices in terms of the measured modal frequencies and incomplete modeshape components for damage region identification. The capability of the formulated multi-novelty indices for damage region identification is also examined through numerical simulations of the TMB and TKB.
Khosraviani, Mohammad Javad;Bahar, Omid;Ghasemi, Seyed Hooman
Structural Engineering and Mechanics
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제77권2호
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pp.151-165
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2021
This paper aims to present a novelty damage detection method to identify damage locations by the simultaneous use of both the energy and displacement damage indices. Using this novelty method, the damaged location and even the damaged floor are accurately detected. As a first method, a combination of the instantaneous frequency energy index (EDI) and the structural acceleration responses are used. To evaluate the first method and also present a rapid assessment method, the Displacement Damage Index (DDI), which consists of the error reliability (β) and Normal Probability Density Function (NPDF) indices, are introduced. The innovation of this method is the simultaneous use of displacement-acceleration responses during one process, which is more effective in the rapid evaluation of damage patterns with velocity vectors. In order to evaluate the effectiveness of the proposed method, various damage scenarios of the ASCE benchmark problem, and the effects of measurement noise were studied numerically. Extensive analyses show that the rapid proposed method is capable of accurately detecting the location of sparse damages through the building. Finally, the proposed method was validated by experimental studies of a six-story steel building structure with single and multiple damage cases.
Seyed Milad Hosseini;Mohamad Mohamadi Dehcheshmeh;Gholamreza Ghodrati Amiri
Structural Engineering and Mechanics
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제87권6호
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pp.555-574
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2023
An efficient optimization algorithm and damage-sensitive objective function are two main components in optimization-based Finite Element Model Updating (FEMU). A suitable combination of these components can considerably affect damage detection accuracy. In this study, a new hybrid damage-sensitive objective function is proposed based on combining two different objection functions to detect the location and extent of damage in structures. The first one is based on Generalized Pseudo Modal Strain Energy (GPMSE), and the second is based on the element's Generalized Flexibility Matrix (GFM). Four well-known population-based metaheuristic algorithms are used to solve the problem and report the optimal solution as damage detection results. These algorithms consist of Cuckoo Search (CS), Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), Moth Flame Optimization (MFO), and Jaya. Three numerical examples and one experimental study are studied to illustrate the capability of the proposed method. The performance of the considered metaheuristics is also compared with each other to choose the most suitable optimizer in structural damage detection. The numerical examinations on truss and frame structures with considering the effects of measurement noise and availability of only the first few vibrating modes reveal the good performance of the proposed technique in identifying damage locations and their severities. Experimental examinations on a six-story shear building structure tested on a shake table also indicate that this method can be considered as a suitable technique for damage assessment of shear building structures.
동적구조의 손상탐지에 적용되는 모드법에서 측정오차가 계산과정의 수렴특성에 미치는 영향을 조사하였다. 구조요소의 손상과 같은 구조적 변화가 발생하면 응답특성도 변화되므로, 고유진동수 또는 고유벡터의 변화를 측정하면 구조적 변화를 밝혀낼 수 있다. 시험을 통하여 얻은 측정자료가 정확한 경우 수학적 프로그래밍은 우수한 수렴특성을 보여주고 있다. 그러나 실제 측정치는 오차를 포함하며, 고유치문제의 수치적 불안정성 때문에 작은 수치오차는 실제와 전혀 다른 계산결과를 초래할 수 있다. 그러므로 응답특성은 일정한 범위 안에서 스스로 평형상태를 찾아갈 수 있도록 허용되어야 한다. 유한요소모델에 포함되는 모든 자유도에 측정센서를 부착할 수 없으므로, 가장 효과적인 소수의 자유도를 선정하여 측정자료를 얻을 수 있으며 측정된 자유도에 대한 평형방정식을 적용한다.
구조물의 손상추정법은 정적방법과 동적방법으로 나눌 수 있다. 정적방법은 정적하중과 정적변위의 관계를 이용하여 구조물의 손상위치와 손상정도를 추정하는 방법으로 동적방법에 비해 수식이 간단하나, 정적하중과 정적변위의 관계만을 사용하여 구조물의 손상을 추정하므로 정적변위에 대한 오차에 매우 민감하다. 동적방법은 구조물의 고유한 진동특성을 나타내는 고유진동수와 진동모우드를 구하여 구조물의 손상을 추정하는 방법으로, 정적방법에 비해 동일한 측점에서 많은 양의 시간기록자료를 계측할 수 는 있으나, 신뢰성이 높은 많은 수의 고유진동수와 진동모우드를 구하기가 어렵다. 본 연구에서는 구조물의 정적변위, 고유진동수와 진동모우드에 대한 민감도행렬을 사용하여 구조물의 정적 및 동적특성을 동시에 고려할 수 있는 구조물의 손상추정법을 제시하였다. 제시한 방법은 구조물의 손상 전.후의 정적변위와 진동모우드의 변화량을 부등구속조건식으로한 최적화기법을 사용하므로, 제한된 계측절점과 오차를 고려할 수 있으며 정적변위와 모우드 민감도행렬이외의 다양한 구조적 특성에 대한 민감도를 구속조건식으로 사용할 수 있다. 트러스구조물에 대한 모의 수치예제를 통한 제안한 방법의 정확성과 효율성을 수치적으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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