A new method for both local damage(s) identification and input excitation force identification of beam structures is presented using the dynamic response sensitivity-based finite element model updating method. The state-space approach is used to calculate both the structural dynamic responses and the responses sensitivities with respect to structural physical parameters such as elemental flexural rigidity and with respect to the force parameters as well. The sensitivities of displacement and acceleration responses with respect to structural physical parameters are calculated in time domain and compared to those by using Newmark method in the forward analysis. In the inverse analysis, both the input excitation force and the local damage are identified from only several acceleration measurements. Local damages and the input excitation force are identified in a gradient-based model updating method based on dynamic response sensitivity. Both computation simulations and the laboratory work illustrate the effectiveness and robustness of the proposed method.
For the effective reduction of structural vibration level it is important to obtain the exciting force components. But, sometimes direct force measurement is infeasible due to the geometric limitation of sensor placement. In this case, indirect force identification becomes useful tool for obtaining input force information. In this paper, indirect force technique was applied to air-jet weaving machine and shows some numerical results.
A reaction wheel is commonly used, as an important actuator, to control the attitude of a satellite. Operation of the reaction wheel plays a role of an excitation source to loading equipment inside the satellite. As requirements for environmental vibration to manifest the performance of precision equipment are getting more stringent, the research for analysis or reduction of unwanted action force in high frequency range when operating the reaction wheel is necessary. In this paper, the procedure to extract input forces and damping of a rotor system of reaction wheel is suggested. The analysis for measured action forces of reaction wheel is accomplished and important higher harmonics of action forces are determined. The input forces and damping of the rotor system are, then, extracted by curve-fitting and a particular solution for input force.
A reaction wheel is commonly used, as an important actuator, to control the attitude of a satellite. Operation of the reaction wheel plays a role of an excitation source to loading equipment inside the satellite. As requirements for environmental vibration to manifest the performance of precision equipment are getting more stringent, the research for analysis or reduction of unwanted action force in high frequency range when operating the reaction wheel is necessary. In this paper, the procedure to extract input forces and damping of a rotor system of reaction wheel is suggested. The analysis for measured action forces of reaction wheel is accomplished and important higher harmonics of action forces are determined. The input forces and damping of the rotor system are, then, extracted by curve-fitting and a particular solution for input force.
The absence of excitation measurements may pose a big challenge in the application of structural damage identification owing to the fact that substantial effort is needed to reconstruct or identify unknown input force. To address this issue, in this paper, an iterative strategy, a synergy of Tikhonov regularization method for force identification and modified Jaya algorithm (M-Jaya) for stiffness parameter identification, is developed for damage identification with partial output-only responses. On the one hand, the probabilistic clustering learning technique and nonlinear updating equation are introduced to improve the performance of standard Jaya algorithm. On the other hand, to deal with the difficulty of selection the appropriate regularization parameters in traditional Tikhonov regularization, an improved L-curve method based on B-spline interpolation function is presented. The applicability and effectiveness of the iterative strategy for simultaneous identification of structural damages and unknown input excitation is validated by numerical simulation on a 21-bar truss structure subjected to ambient excitation under noise free and contaminated measurements cases, as well as a series of experimental tests on a five-floor steel frame structure excited by sinusoidal force. The results from these numerical and experimental studies demonstrate that the proposed identification strategy can accurately and effectively identify damage locations and extents without the requirement of force measurements. The proposed M-Jaya algorithm provides more satisfactory performance than genetic algorithm, Gaussian bare-bones artificial bee colony and Jaya algorithm.
Free running model tests gives us only maneuvering indices not hydrodynamic derivatives. For this reason, system identification method has been applied to the measured data to identify mathematical model describing hydrodynamic force. However It is difficult to obtain complete set of maneuvering derivatives because of strong correlation of sway velocity and yaw rate. Therefore, in this paper, we assumed that sway velocity related coefficients would be obtained by oblique towing test. and then proposed new procedure to estimate yaw related coefficients. To do this, correlation and regression analyses were carried out to establish modified model and estimate maneuvering derivatives. Also D-optimal rudder input scenario was found based on the modified model and confirmed the validity of its sufficient richness as a input scenario.
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.
As well-known, the extended Kalman filter (EKF) is a powerful tool for parameter identification with limited measurements. However, traditional EKF is not applicable when the external excitation is unknown. By using least-squares estimation (LSE) for force identification, an EKF with unknown input (EKF-UI) approach was recently proposed by the authors. In this approach, to ensure the influence matrix be of full column rank, the sensors have to be deployed at all the degrees-of-freedom (DOFs) corresponding to the unknown excitation, saying collocated measurements are required. However, it is not easy to guarantee that the sensors can be installed at all these locations. To circumvent this limitation, based on the idea of first-order-holder discretization (FOHD), an improved EKF with unknown input (IEKF-UI) approach is proposed in this study for the simultaneous identification of structural parameters and unknown excitation. By using projection matrix, an improved observation equation is obtained. Few displacement measurements are fused into the observation equation to avoid the so-called low-frequency drift. To avoid the ill-conditioning problem for force identification without collocated measurements, the idea of FOHD is employed. The recursive solution of the structural states and unknown loads is then analytically derived. The effectiveness of the proposed approach is validated via several numerical examples. Results show that the proposed approach is capable of satisfactorily identifying the parameters of linear and nonlinear structures and the unknown excitation applied to them.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.102-109
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1997
A study to determine a proper sensor placement was developed to improve force identification. Improper selection of response position cause erroneous result in force identification problem. This paper presents two methods to improve the conditioning of the system's FRM(Frequency Response Matrix) which affects the accuracy of result. The basic strategy of the two methods in selecting the response position is to let the smallest singular value be as large as possible by maximizing the orthogonality of FRM. The suggested methods are tested numerically with a fixed-fixed beam model. The test results show that the proposed methods are very effective in dealing with the force identification problem.
Monitoring of impact loads is a very important technique in the field of structural health monitoring (SHM). However, in most cases it is not possible to measure impact events directly, so they need to be reconstructed. Impact load reconstruction refers to the problem of estimating an input to a dynamic system when the system output and the impulse response function are usually known. Generally this leads to a so called ill-posed inverse problem. It is reasonable to use prior knowledge of the force in order to develop more suitable reconstruction strategies and to increase accuracy. An impact event is characterized by a short time duration and a spatial concentration. Moreover the force time history of an impact has a specific shape, which also can be taken into account. In this contribution these properties of the external force are employed to create a sample-force-dictionary and thus to transform the ill-posed problem into a sparse recovery task. The sparse solution is acquired by solving a minimization problem known as basis pursuit denoising (BPDN). The reconstruction approach shown here is capable to estimate simultaneously the magnitude of the impact and the impact location, with a minimum number of accelerometers. The possibility of reconstructing the impact based on a noisy output signal is first demonstrated with simulated measurements of a simple beam structure. Then an experimental investigation of a real beam is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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