Recently, some integrated structural identification/damage detection and reliability evaluation of structures with uncertainties have been proposed. However, these techniques are applicable for off-line synthesis of structural identification and reliability evaluation. In this paper, based on the recursive formulation of the extended Kalman filter, an on-line integration of structural identification/damage detection and reliability evaluation of stochastic building structures is investigated. Structural limit state is expanded by the Taylor series in terms of uncertain variables to obtain the probability density function (PDF). Both structural component reliability with only one limit state function and system reliability with multi-limit state functions are studied. Then, it is extended to adopt the recent extended Kalman filter with unknown input (EKF-UI) proposed by the authors for on-line integration of structural identification/damage detection and structural reliability evaluation of stochastic building structures subject to unknown excitations. Numerical examples are used to demonstrate the proposed method. The evaluated results of structural component reliability and structural system reliability are compared with those by the Monte Carlo simulation to validate the performances of the proposed method.
Vibration-based damage detection methods are popular for structural health monitoring. However, they can only detect fairly large damages. Usually impact pulse, ambient vibrations and sine-wave forces are applied as the excitations. In this paper, we propose the method to use the chaotic excitation to vibrate structures. The attractors built from the output responses are used for the minor damage detection. After the damage is detected, it is further quantified using the Kalman Filter. Simulations are conducted. A 5-story building is subjected to chaotic excitation. The structural responses and related attractors are analyzed. The results show that the attractor distances increase monotonously with the increase of the damage degree. Therefore, damages, including minor damages, can be effectively detected using the proposed approach. With the Kalman Filter, damage which has the stiffness decrease of about 5% or lower can be quantified. The proposed approach will be helpful for detecting and evaluating minor damages at the early stage.
Structural parameter evaluation and external force estimation are two important parts of structural health monitoring. But the structural parameter identification with limited input information is still a challenging problem. A new simultaneous identification method in time domain is proposed in this study to identify the structural parameters and evaluate the external force. Each sampling point in the time history of external force is taken as the unknowns in force evaluation. To reduce the number of unknowns for force evaluation the time domain measurements are divided into several windows. In each time window the structural excitation is decomposed by orthogonal polynomials. The time-variant excitation can be represented approximately by the linear combination of these orthogonal bases. Structural parameters and the coefficients of decomposition are added to the state variable to be identified. The extended Kalman filter (EKF) is augmented and selected as the mathematical tool for the implementation of state variable evaluation. The proposed method is validated numerically with simulation studies of a time-invariant linear structure, a hysteretic nonlinear structure and a time-variant linear shear frame, respectively. Results from the simulation studies indicate that the proposed method is capable of identifying the dynamic load and structural parameters fairly accurately. This method could also identify the time-variant and nonlinear structural parameter even with contaminated incomplete measurement.
It is a challenging problem of assessing the location and extent of structural damages with vibration measurements. In this paper, an improved Extended Kalman filter (EKF) with Tikhonov regularization is proposed to identify structural damages. The state vector of EKF consists of the initial values of modal coordinates and damage parameters of structural elements, therefore the recursive formulas of EKF are simplified and modal truncation technique can be used to reduce the dimension of the state vector. Then Tikhonov regularization is introduced into EKF to restrain the effect of the measurement noise for improving the solution of ill-posed inverse problems. Numerical simulations of a seven-story shear-beam structure and a simply-supported beam show that the proposed method has good robustness and can identify the single or multiple damages accurately with the unknown initial structural state.
케이크 여과에서 케이크에 대한 정의가 아직 마련되어 있지 않다. 특히 침전된 플럭(floc)의 여과에서는 케이크를 전혀 정의하지 못하였다. 본 연구에서는 '여과-투과(filtration-permeation)' 실험을 사용하여 모든 경우의 케이크를 명확히 정의하였다. 이 케이크의 정의에 대한 고찰을 통해 케이크 여과에 의해 이룩될 수 있는 케이크 함수량의 한계에 대한 연구를 수행하였다. 여과에 의해 형성된 케이크의 수분 함량을 줄이기 위한 압착조작(expression) 과정을 '고액분리 통합이론'으로 계산하고 실제 압착조작 데이터와 비교하였다. 여과와 압착조작 전체를 분석하여, 압착의 중요성을 검토했다. 그리고 회분식으로 조작되는 필터 프레스의 케이크 배출과 세척시간을 포함하여 가장 효율적인 조작조건을 계산하는 방법을 제안하였다.
In land navigation applications, two kinds of GPS/DR integration schemes are commonly used; the loosely-coupled integration scheme and the tightly-coupled one. The loosely-coupled integration filter has a simple structure and is easy to implement. When the number of visible satellites is insufficient, however, it cannot calibrate the errors of the DR sensors. On the contrary the tigthly-coupled integration filter can sup-press the growth of the error in the DR output even when the visibility is poor. However, it has larger com-putation load due to the state dimension and is inconsistent because of the variation in the measurement dimension. This paper presents a GPS/DR integration scheme with dual integration mode. During when the number of visible satellites is sufficient, the proposed scheme operates in a loosely-coupled integration mode. When the visibility becomes poor, it is switched into a tightly-coupled integration mode. Consequently, the pro-posed scheme can calibrate the DR sensors even when the visibility is poor. In addition, its computation time remains constant even if the number of visible satellites increases. Field experiment results show that the performance of the proposed integration method is almost similar to that of the tightly-coupled one.
Observer-based fault detection and isolation (FDI) filter design method is a model-based method. By carefully choosing the observer gain, the residual outputs can be projected onto different independent subspaces. Each subspace corresponds to the monitored structural element so that the projected residual will be nonzero when the associated structural element is damaged and zero when there is no damage. The key point of detection filter design is how to find an appropriate observer gain. This problem can be interpreted in a geometric framework and is found to be equivalent to the problem of finding a decentralized static output feedback gain. But, it is still a challenging task to find the decentralized controller by either analytical or numerical methods because its solution set is, generally, non-convex. In this paper, the concept of detection filter and iterative LMI technique for decentralized controller design are combined to develop an algorithm to compute the observer gain. It can be used to monitor structural element state: healthy or damaged. The simulation results show that the developed method can successfully identify structural damages.
The use of Granular Activated Carbon (GAC) and naturally occurring silica (Sand) as filtration media in water and waste water treatment systems is very common. While GAC offers the additional functionality of being an "adsorptive" filter for dissolved organics it is also more expensive. In this paper we present an experimental evaluation of the performance of a bed of GAC for colloid removal and compare the same with that from an equivalent bed of Sand. The experiments are performed in an "intermittent" manner over extended time, to "simulate" performance over the life of the filter bed. The experiments were continued till a significant drop in water flow rate through the bed was observed. A novel "deposition" and "detachment" rate based transient mathematical model is developed. It is observed that the data from the experiments can be explained by the above model, for different aqueous phase electrolyte concentrations. The model "parameters", namely the "deposition" and "detachment" rates are evaluated for the 2 filter media studied. The model suggests that the significantly better performance of GAC in colloid filtration is probably due to significantly lower detachment of colloids from the same. While the "deposition" rates are higher for GAC, the "detachment" rates are significantly lower, which makes GAC more effective than sand for colloid removal by over an order of magnitude.
This paper proposes an integrated safety assessment method that can take multiple sources data into consideration based on a data fusion approach. Data cleaning using the Kalman filter method (KF) was conducted first for monitoring data from each sensor. The inclination data from the four tilt sensors of the same monitoring section have been associated to synchronize in time. Secondly, the finite element method (FEM) model was established to physically correlate the external forces with various structural responses of the shield tunnel, including the measured inclination. Response surface method (RSM) was adopted to express the relationship between external forces and the structural responses. Then, the external forces were updated based on the in situ monitoring data from tilt sensors using the extended Kalman filter method (EKF). Finally, mechanics parameters of the tunnel lining were estimated based on the updated data to make an integrated safety assessment. An application example of the proposed method was presented for an urban tunnel during a nearby deep excavation with multiple source monitoring plans. The change of tunnel convergence, bolt stress and segment internal forces can also be calculated based on the real time deformation monitoring of the shield tunnel. The proposed method was verified by predicting the data using the other three sensors in the same section. The correlation among different monitoring data has been discussed before the conclusion was drawn.
This research investigates the adaptive input estimation method applied to the multilayer shearing stress structure. This method is to estimate the values of wind load inputs by analyzing the active reaction of the system. The Kalman filter without the input term and the adaptive weighted recursive least square estimator are two main portions of this method. The innovation vector can be produced by the Kalman filter, and be applied to the adaptive weighted recursive least square estimator to estimate the wind load input over time. This combined method can effectively estimate the wind loads to the structure system to enhance the reliability of the system active performance analysis. The forms of the simulated inputs (loads) in this paper include the periodic sinusoidal wave, the decaying exponent, the random combination of the sinusoidal wave and the decaying exponent, etc. The active reaction computed plus the simulation error is regard as the simulated measurement and is applied to the input estimation algorithm to implement the numerical simulation of the inverse input estimation process. The availability and the precision of the input estimation method proposed in this research can be verified by comparing the actual value and the one obtained by numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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