Damage estimation of bridge structures has recently received considerable attention in the light of maintenance and retrofitting of existing structures under service loads and after natural disasters. A method for the damage assessment of bridge structures using a damage index technique is presented. The damage index is formulated for the changes of modal properties due to the change of the stiffness. In order to verify the method which is presented, numerical analysis is conducted on simple beam models. Each FE model is subjected to different damage scenarios, i.e., locations and degrees of damage. Results of numerical analysis indicate that the proposed method is capable of detecting inflicted damages using the eigenvalue of only first mode.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.34
no.2
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pp.3-10
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2018
Damage location and extent of structure could be detected by the inverse analysis on dynamic response properties such as frequencies and mode shapes. In practice the measured difference of natural frequencies represent the stiffness change reliably, however the measured mode shape is insensitive for stiffness change, but provides spatial information of damage. The damage detection index on shear building structures is formulated in this study. The damage detection index could be estimated from mode shape and srory stiffness of undamaged structure and frequency difference between undamaged and damaged structure. For the verification of the observed damage detection method, the numerical analysis of Matlab and MIDAS and shacking table test were performed. In results, the damage index of damaged story was estimated so higher than undamaged stories that indicates the damaged story apparently.
Tree growth and vitality in forest shows seasonal changes. So, in order to detect forest damage accurately, we have to use satellite images before and after damages taken at the same season. However, temporal resolution of high or medium resolution images is very low,so it is not easy to acquire satellite images of the same seasons. Therefore, in this study, we estimated spectral information of the same DOY using time-series Landsat images and used the estimates as reference values to assess forest damages. The study site is Hwasun, Jeollanam-do, where forest damage occurred due to hail and drought in 2017. Time-series vegetation index (NDVI, EVI, NDMI) maps were produced using all Landsat 8 images taken in the past 3 years. Daily normal vegetation index maps were produced through cloud removal and data interpolation processes. We analyzed the difference of daily normal vegetation index value before damage event and vegetation index value after event at the same DOY, and applied the criteria of forest damage. Finally, forest damage map based on daily normal vegetation index was produced. Forest damage map based on Landsat images could detect better subtle changes of vegetation vitality than the existing map based on UAV images. In the extreme damage areas, forest damage map based on NDMI using the SWIR band showed similar results to the existing forest damage map. The daily normal vegetation index map can used to detect forest damage more rapidly and accurately.
In order to identify damage of highway bridges rapidly, a method for damage identification using dynamic response of bridge induced by moving vehicle and static test data is proposed. To locate damage of the structure, displacement energy damage index defined from the energy of the displacement response time history is adopted as the indicator. The displacement response time histories of bridge structure are obtained from simulation of vehicle-bridge coupled vibration analysis. The vehicle model is considered as a four-degree-of-freedom system, and the vibration equations of the vehicle model are deduced based on the D'Alembert principle. Finite element method is used to discretize bridge and finite element model is set up. According to the condition of displacement and force compatibility between vehicle and bridge, the vibration equations of the vehicle and bridge models are coupled. A Newmark-${\beta}$ algorithm based professional procedure VBAP is developed in MATLAB, and used to analyze the vehicle-bridge system coupled vibration. After damage is located by employing the displacement energy damage index, the damage extent is estimated through the least-square-method based model updating using static test data. At last, taking one simply supported bridge as an illustrative example, some damage scenarios are identified using the proposed damage identification methodology. The results indicate that the proposed method is efficient for damage localization and damage extent estimation.
This study presents the application of two indices for the locating of cracks in Reinforced Concrete (RC) structures, as well as the development of their modified forms to overcome limitations. The first index is based on mode shape curvature and the second index is based on the fourth derivative of the mode shape. In order to confirm the indices' effectiveness, both eigenvalues coupled with nonlinear static analyses were carried out and the eigenvectors for two different damage locations and intensities of load were obtained from the finite element model of RC beams. The values of the damage-locating indices derived using both indices were then compared. Generally, the mode shape curvature-based index suffered from insensitivity when attempting to detect the damage location; this also applied to the mode shape fourth derivative-based index at lower modes. However, at higher modes, the mode shape fourth derivative-based index gave an acceptable indication of the damage location. Both the indices showed inconsistencies and anomalies at the supports. This study proposed modification to both indices to overcome identified flaws. The results proved that modified forms exhibited better sensitivity for identifying the damage location. In addition, anomalies at the supports were eliminated.
This study was carried out to investigate abiotic and biotic environmental factors affecting homoharringtonine (HHT) contents of Cephalotaxus koreana, whereby, to provide basic information of high value-added industry production of HHT as a promising anti-cancer agent. For correlation between abiotic environmental factors (soil moisture, soil pH, habitat density and temperature) and HHT contents, the contents were highly correlated with soil moisture (0.77) and soil pH (-0.68). For multiple regression analysis of relationship between abiotic environmental factors (soil moisture and soil pH) and HHT contents, soil moisture appeared to be strongly affecting the contents relatively due to being significant at only its regression coefficient ($26.48^{***}$). For the effect of biotic environmental factors (damage index) affecting HHT contents, the contents was quadratic with equation of $H=278.23+1242D-398.87D^2$, also, damage index had strong effect on the contents. Finally, for the result of the most influencing an environmental factor on HHT contents, both damage index and soil moisture were suitable in second polynomial regression, also, damage index ($R^2=0.73^{***}$) was turned out to be more influencing factor than soil moisture ($R^2=0.67^{**}$) on HHT contents relatively. Therefore, we predict that HHT contents in the trees of Cephalotaxus koreana is produced as a chemical defense mechanism triggered by a stress-related damage of fungi or insects.
A new method of multiple damage detection in beam like structures is introduced. The mode shapes of both healthy and damaged structures are used in damage detection process (DDP). Multiple Damage Localization Index Based on Mode Shapes (MDLIBMS) is presented as a criterion in detecting damaged elements. A finite element modeling of structures is used to calculate the mode shapes parameters. The main advantages of the proposed method are its simplicity, flexibility on the number of elements and so the accuracy of the damage(s) position(s), sensitivity to small damage extend, capability in prediction of required number of mode shapes and low sensitivity to noisy data. In fact, because of differential and comparative form of MDLIBMS, using noise polluted data doesn't have major effect on the results. This makes the proposed method a powerful one in damage detection according to measured mode shape data. Because of its flexibility, damage detection process in multi span bridge girders with non-prismatic sections can be done by this method. Numerical simulations used to demonstrate these advantages.
Habibi, Ali Reza;Samadi, Mohammad;Izadpanah, Mehdi
Advances in concrete construction
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v.10
no.3
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pp.271-278
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2020
Quantifying the amount of damage of structures under earthquakes is an interesting issue that researchers have attended on and have presented some damage indices. Whereas a lot of damage indices have been introduced based on nonlinear dynamic analysis, computational effort, the calculus complicacy and time-consuming of this analysis are the main drawbacks to widespread use of these indices. The objective of this study is to quantify the damage of Shear Wall Reinforced Concrete Frames (SWRCFs) based on pushover analysis as a procedure that can reflect the behavior of structures from elastic to collapse. For this purpose, firstly, several SWRCFs are designed and the capacity spectrum of each one is achieved via pushover analysis. After that, the static damage indices of the designed frames are obtained. Then, nonlinear dynamic analyses are performed on these frames and the Park and Ang damage index as the basis damage criterion is achieved. Afterward, some relations are presented to predict the dynamic damage of these frames via pushover analysis. Eventually, to confirm the validity of the proposed relations, the values of Park and Ang damage index of three new SWRCFs are acquired once utilizing nonlinear dynamic analysis and again applying the introduced relations. Outcomes prove the validity of some presented damage indices.
The current paper introduces a new approach for development of damage index to obtain the maximum damage in the reinforced concrete frames caused by as-recorded single and consecutive earthquakes. To do so, two sets of strong ground motions are selected based on maximum and approximately maximum peak ground acceleration (PGA) from "PEER" and "USGS" centers. Consecutive earthquakes in the first and second groups, not only occurred in similar directions and same stations, but also their real time gaps between successive shocks are less than 10 minutes and 10 days, respectively. In the following, a suite of six concrete moment resisting frames, including 3, 5, 7, 10, 12 and 15 stories, are designed in OpenSees software and analyzed for more than 850 times under two groups of as-recorded strong ground motion records with/without seismic sequences phenomena. The idealized multilayer artificial neural networks, with the least value of Mean Square Error (MSE) and maximum value of regression (R) between outputs and targets were then employed to generate the empirical charts and several correction equations for design utilization. To investigate the effectiveness of the proposed damage index, calibration of the new approach to existing real data (the result of Park-Ang damage index 1985), were conducted. The obtained results show good precision of the developed ANNs-based model in predicting the maximum damage of regular reinforced concrete frames.
An existing Damage Index Method is verified to demonstrate its feasibility for detecting structural damage in truss bridges (1) for which modal parameters are available for a few modes of vibration and (2) for which baseline modal information is not available from its as-built state. The theory of approach to detect locations of damage and to identify baseline modal model is summarized on the basis of system identification theory and modal sensitivity theory. The feasibility of the Damage Index Method is demonstrated using a numerical example of a truss bridge with 11 subsystems of 211 members and for which only two modes of vibration were recorded for post-damaged state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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