Moradipour, Parviz;Chan, Tommy H.T.;Gallag, Chaminda
Structural Engineering and Mechanics
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v.54
no.1
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pp.105-119
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2015
Structural damage detection using modal strain energy (MSE) is one of the most efficient and reliable structural health monitoring techniques. However, some of the existing MSE methods have been validated for special types of structures such as beams or steel truss bridges which demands improving the available methods. The purpose of this study is to improve an efficient modal strain energy method to detect and quantify the damage in complex structures at early stage of formation. In this paper, a modal strain energy method was mathematically developed and then numerically applied to a fixed-end beam and a three-story frame including single and multiple damage scenarios in absence and presence of up to five per cent noise. For each damage scenario, all mode shapes and natural frequencies of intact structures and the first five mode shapes of assumed damaged structures were obtained using STRAND7. The derived mode shapes of each intact and damaged structure at any damage scenario were then separately used in the improved formulation using MATLAB to detect the location and quantify the severity of damage as compared to those obtained from previous method. It was found that the improved method is more accurate, efficient and convergent than its predecessors. The outcomes of this study can be safely and inexpensively used for structural health monitoring to minimize the loss of lives and property by identifying the unforeseen structural damages.
In this paper, a theoretical and numerical study on bridge simultaneous damage detection procedure for identifying both the system parameters and input excitation mass, are presented. This method is called 'Adjoint Variable Method' which is an iterative gradient-based model updating method based on the dynamic response sensitivity. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. Moving mass is a model which takes into account the inertia effects of the vehicle. This interaction model is a time varying system and proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of proposed method is illustrated by correctly detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparison study of common sensitivity and proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. Various sources of errors including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
Proceedings of the Korea Association of Crystal Growth Conference
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1997.10a
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pp.155-159
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1997
We investigated the effect of mechanical backside damage in Czochralski silicon wafer. The intensity of mechanical damage were evaluated by minority carrier recombination lifetime by a laser excitation/microwave reflection photoconductance decay method, photo-acoustic displacement method, X-ray section topography, and wet oxidation/preferential etch methods. The data indicate that the higher the mechanical damage intensity, the lower the minority carrier lifetime, and the photoacoustic displacement values are also increased proportionally.
In this study, seismic performance of one story hinged precast buildings, which represents the majority of existing lightweight industrial building stock of Turkey, was assessed. A lot of precast buildings, constructed in one of the important seismic zones of western Turkey, were investigated and building inventories were prepared. By this method, structural properties of inventory buildings and damaged precast buildings in recent earthquakes were compared. Damage estimations based on nonlinear analysis methods have shown that estimated damage levels of inventory buildings and observed damage levels in recent earthquakes are similar. Accuracy of damage estimation study and the simplicity of the one story precast building models implied that rapid seismic performance assessment method for these buildings can be developed. In this assessment method, capacity curves and vibration periods of precast buildings were calculated by using structural properties of precast buildings. The proposed assessment method was applied to inventory buildings by using two different seismic demand scenarios which reflect moderate and soft soil conditions. Comparison of detailed analysis and rapid assessment methods have indicated that reliable seismic performance estimations can be performed by using proposed method. It is also observed that distribution of damage estimations is compatible in both scenarios.
Son, Byung Jik;Huh, Yong-Hak;Park, Philip;Kim, dong Jin
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4A
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pp.693-700
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2006
To detect and evaluate the damage present in bridge, static identification method is known to be simple and effective, compared to dynamic method. In this study, the damage detection method in steel box girder bridge using static responses including displacement, slope and curvature is examined. The static displacement is calculated using finite element analysis and the slope and curvature are determined from the displacement using central difference method. The location of damage is detected using the absolute differences of these responses in intact and damaged bridge. Steel box girder bridge with corner crack is modeled using singular element in finite element method. The results show that these responses were significantly useful in detecting and predicting the location of damage present in bridge.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.197-202
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2008
In this paper, a hybrid vibration-impedance approaches is newly proposed to detect the occurrence of damage, the location of damage, and extent of damage in steel plate-girder bridges. The hybrid scheme mainly consists of three sequential phases: 1) to alarm the occurrence of damage, 2) to classify the alarmed damage, and 3) to estimate the classified damage in detail. Damage types of interest include flexural stiffness-loss in girder and bolts-loose in supports. In the first phase, the global occurrence of damage is alarmed by monitoring changes in acceleration features. In the second phase, the alarmed damage is classified into subsystems by recognizing patterns of impedance features. In the final phase, the location and the extent of damage are estimated by using modal strain energy-based damage index method and root mean square deviation method. The feasibility of the proposed system is evaluated on a laboratory-scaled steel plate-girder bridge model for which hybrid vibration-impedance signatures were measured for several damage scenarios.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.04a
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pp.352-361
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2003
A fatigue damage accumulation model based on the continuum damage mechanics theory was develope(1 where modules decay ratios in tension and shear on used as indicators for damage variables D . In the model, the damage variables are considered to be second-order tensors. Then the maximum principal damage variable, $D^*$ is introduced According to the similarity to the Principal stress, $D^*$ is obtained as the maximum eigen value of damage tensor [D']. Under proportional tension and torsion loadings, fatigue lives were satisfactorily predicted at any combined stress ratios using the present model in which the fatigue characteristics only under uniaxial tension and pure torsion loadings on needed. Fatigue life prediction under uniaxial tension and pure torsion loadings, was performed based on the damage mechanics using boundary element method.
In this paper, a new damage detection and quantification method has been presented to perform detection and quantification of structural damage under ambient vibration loadings. To extract modal properties of the structural system under ambient excitation, natural excitation technique (NExT) and eigensystem realization algorithm (ERA) are employed. Sensitivity matrices of the dynamic residual force vector have been derived and used in the parameter subset selection method to identify multiple damaged locations. In the sequel, the steady state genetic algorithm (SSGA) is used to determine quantified levels of the identified damage by minimizing errors in the modal flexibility matrix. In this study, performance of the proposed damage detection and quantification methodology is evaluated using a finite element model of a truss structure with considerations of possible experimental errors and noises. A series of numerical examples with five different damage scenarios including a challengingly small damage level demonstrates that the proposed methodology can efficaciously detect and quantify damage under noisy ambient vibrations.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.40
no.3
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pp.37-44
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2003
In rough seas, bow-flare regions of the sea-going ships are subject to high impact pressures due to the bow-flare slamming and panting. And many ships suffer structural damages in that region, even though they were built under the bow structure strengthening rules of the ship classes. So, a new design method for bow-flare structure is highly required. In this paper, bow-flare damage analysis is performed for 17 ships (total number of damage/non-damage data is 782). Based on this analysis, a new design standard and method for bow-flare structure (shell plate, frame and web frame) is proposed. 80.4% of the present damage/non-damage data were well-explained by this new design standard.
Cracks in plate-like structures are some of the main reasons for destruction of the entire structure. In this study, a novel two-stage methodology is proposed for damage detection of flexural plates using an optimized artificial neural network. In the first stage, location of damages in plates is investigated using curvature-moment and curvature-moment derivative concepts. After detecting the damaged areas, the equations for damage severity detection are solved via Bat Algorithm (BA). In the second stage, in order to efficiently reduce the computational cost of model updating during the optimization process of damage severity detection, multiple damage location assurance criterion index based on the frequency change vector of structures are evaluated using properly trained cascade feed-forward neural network (CFNN) as a surrogate model. In order to achieve the most generalized neural network as a surrogate model, its structure is optimized using binary version of BA. To validate this proposed solution method, two examples are presented. The results indicate that after determining the damage location based on curvature-moment derivative concept, the proposed solution method for damage severity detection leads to significant reduction of computational time compared with direct finite element method. Furthermore, integrating BA with the efficient approximation mechanism of finite element model, maintains the acceptable accuracy of damage severity detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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