A new approach to conducting the vibration parameters identification algorithm is proposed. The approach employs the concept of modal amplitude ratio implemented in a mode shape estimation. The accuracy of the improved Ibrahim Time Domain identification algorithm in extracting structural modal parameters from free response functions has been studied using computer simulated data for 9 stations on the two-span continuous beam. Simulated responses from the lumped and distributed parameter system demonstrate that this algorithm produces excellent results, even in the 300% noise response.
In this paper, several modal identification techniques for output-only structural systems are extensively investigated. The methods considered are the power spectral method, the frequency domain decomposition method, the Ibrahim time domain method, the eigensystem realization algorithm, and the stochastic subspace identification method. Generally, the power spectral method is most widely used in practical area, however, the other methods may give better estimates particularly for the cases with closed modes and/or with large measurement noise. Example analyses were carried out on typical structural systems under three different loading cases, and the identification performances were examined throught the comparisons between the estimates by various methods.
This study pertains to the extraction of the road noise component of signals from a vehicle's interior noise via the traditional frequency domain and time domain system identification methods. For road noise extraction based on the frequency domain system identification method, the appropriate matrix inversion strategy is investigated and causal and non-causal impulse response filters are compared. Furthermore, appropriate data lengths for the frequency domain system identification method are investigated. In addition to the traditional road noise extraction methods based on frequency domain system identification, a new approach to extract road noise via the time domain system identification method based on a parametric input-output model is proposed and investigated in the present study. In this approach, instead of constructing a higher order model for the full-band road noise, input and output signals are processed in the subband domain and lower order parametric models optimal to each subband are determined. These parametric models are used to extract road noises in each subband; the full band road noise is then reconstructed from the subband road noises. This study shows that both the methods in the frequency domain and the time domain successfully extract the road noise from the vehicle's interior noise.
Moving force identification is a very important inverse problem in structural dynamics. Most of the identification methods are eventually converted to a linear algebraic equation set. Different ways to solve the equation set may lead to solutions with completely different levels of accuracy. Based on the measured bending moment responses of the bridge made in laboratory, this paper presented the time domain method (TDM) and frequency-time domain method (FTDM) for identifying the two moving wheel loads of a vehicle moving across a bridge. Directly calculating pseudo-inverse (PI) matrix and using the singular value decomposition (SVD) technique are adopted as means for solving the over-determined system equation in the TDM and FTDM. The effects of bridge and vehicle parameters on the TDM and FTDM are also investigated. Assessment results show that the SVD technique can effectively improve identification accuracy when using the TDM and FTDM, particularly in the case of the FTDM. This improved accuracy makes the TDM and FTDM more feasible and acceptable as methods for moving force identification.
A novel three-degree-of-freedom (DOF) forced vibration system has been developed for identification of aeroelastic (self-excited) load parameters used in time-domain response analysis of wind-excited flexible structures. This system is capable of forcing sinusoidal motions on a section model of a structure that is used in wind tunnel aeroelastic studies along all three degrees of freedom - along-wind, cross-wind, and torsional - simultaneously or in any combination thereof. It utilizes three linear actuators to force vibrations at a consistent frequency but varying amplitudes between the three. This system was designed to identify all the parameters, namely, aeroelastic- damping and stiffness that appear in self-excited (motion-dependent) load formulation either in time-domain (rational functions) or frequency-domain (flutter derivatives). Relatively large displacements (at low frequencies) can be generated by the system, if required. Results from three experiments, airfoil, streamlined bridge deck and a bluff-shaped bridge deck, are presented to demonstrate the functionality and robustness of the system and its applicability to multiple cross-section types. The system will allow routine identification of aeroelastic parameters through wind tunnel tests that can be used to predict response of flexible structures in extreme and transient wind conditions.
This paper presents a new identification approach to prestress force. Firstly, a bridge deck is modeled as a prestressed Timoshenko beam. The time domain responses of the beam under sinusoidal excitation are studied based on modal superposition. The prestress force is then identified in the time domain by a system identification approach incorporating with the regularization of the solution. The orthogonal polynomial function is used to improve the noise effect and obtain the derivatives of modal responses of the bridge. Good identification results are obtained from only the first few measured modal data under both sinusoidal and impulsive excitations. It is shown that the proposed method is insensitive to the magnitude of force to be identified and can be successfully applied to indirectly identify the prestress force as well as other physical parameters, such as the flexural rigidity and shearing rigidity of a beam even under noisy environment.
This study investigates the applicability of the direct identification of flutter derivatives in the time domain using Rational Function Approximation (RFA), where the extraction procedure requires either a combination of at least two wind speeds or one wind speed. In the frequency domain, flutter derivatives are identified at every wind speed. The ease of identifying flutter derivatives in the time domain creates a paradox because flutter derivative patterns sometimes change in higher-order polynomials. The first step involves a numerical study of RFA extractions for different deck shapes from existing bridges to verify the accurate wind speed combination for the extraction. The second step involves validating numerical simulation results through a wind tunnel experiment using the forced vibration method in one degree of freedom. The findings of the RFA extraction are compared to those obtained using the analytical solution. The numerical study and the wind tunnel experiment results are in good agreement. The results show that the evolution pattern of flutter derivatives determines the accuracy of the direct identification of RFA.
To maintain effectively the functionality of major railroad facilities such as bridges, identifying and evaluating damage in a structure and taking appropriate action via continuous structural health monitoring are very important. However, most damage identification methods for structural health monitoring developed to date utilize modal domain responses which inevitably contain errors in transforming the domain of responses. In this paper, a damage identification method using time-domain operational deflection shapes is proposed. Since the proposed method utilizes time-domain responses, the error in the process of transformation to response domain can be avoided, and the accuracy of structural health evaluation can be improved. The feasibility of the proposed method is verified via a numerical example of a simple bridge structure.
To enhance the productivity of software development and accelerate time to market, software developers have recently paid more attention to a component-based development (CBD) approach due to the benefits of component reuse. Among CBD processes, the identification of reusable components is a key but difficult process. Currently, component identification depends mainly on the intuition and experience of domain experts. In addition, there are few systematic methods or tools for component identification that enable domain experts to identify reusable components. This paper presents a systematic method and its tool called a component identifier that identifies software components by using object-oriented domain information, namely, use case models, domain object models, and sequence diagrams. To illustrate our method, we use the component identifier to identify candidates of reusable components from the object-oriented domain models of a banking system. The component identifier enables domain experts to easily identify reusable components by assisting and automating identification processes in an earlier development phase.
One of unique characteristics of guided waves is a dispersive behavior that guided wave velocity changes with an excitation frequency and mode. In practical applications of guided wave techniques, it is very important to identify propagating modes in a time-domain waveform for determination of detect location and size. Mode identification can be done by measurement of group velocity in a time-domain waveform. Thus, it is preferred to generate a single or less dispersive mode But, in many cases, it is difficult to distinguish a mode clearly in a time-domain waveform because of superposition of multi modes and mode conversion phenomena. Time-frequency analysis is used as efficient methods to identify modes by presenting wave energy distribution in a time-frequency. In this study, experimental guided wave mode identification is carried out in a steel plate using time-frequency analysis methods such as wavelet transform. The results are compared with theoretically calculated group velocity dispersion own. The results are in good agreement with analytical predictions and show the effectiveness of using the wavelet transform method to identify and measure the amplitudes of individual guided wave modes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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