Seungin Oh ;Hyunwoo Baek ;Kang-Heon Lee ;Dae-Sic Jang;Jihyun Jun ;Jin-Gyun Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권7호
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pp.2642-2649
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2023
A real-time unmeasured dynamic response prediction process for the nuclear power plant pressure pipeline is proposed and its performance is tested in the test-loop system (KAERI). The aim of the process is to predict unmeasurable or unreachable dynamic responses such as acceleration, velocity, and displacement by using a limited amount of directly measured physical responses. It is achieved by combining a well-constructed finite element model and robust inverse force identification algorithm. The pressure pipeline system is described by using the displacement-pressure vibro-acoustic formulation to consider fully filled liquid effect inside the pipeline structure. A robust multiphysics modal projection technique is employed for the real-time sensor synchronized prediction. The inverse force identification method is also derived and employed by using Bathe's time integration method to identify the full-field responses of the target system from the modal domain computation. To validate the performance of the proposed process, an experimental test is extensively performed on the nuclear power plant pressure pipeline test-loop under operation conditions. The results show that the proposed identification process could well estimate the unmeasured acceleration in both frequency and time domain faster than 32,768 samples per sec.
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.
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.
In this paper, an identification method of impact force is proposed for composite structures. In this method, the relation between force histories and strain responses is first formulated. The transfer matrix, which relates the strain responses of sensors and impact force information, is constructed from the finite element method (FEM). Based on this relation, an optimization model to minimize the difference between the measured strain responses and numerically evaluated strain responses is built up to obtain the impact force history. The identification of force history is performed by a modified least-squares method that imposes the penalty on the first-order derivative of the force history. Moreover, from the relation of strain responses and force history, an error vector indicating the force location is defined and used for the force location identification. The above theory has also been extended into the cases when using acceleration information instead of strain information. The validity of the present method has been verified through two experimental examples. The obtained results demonstrate that the present approach works very well, even when the internal damages in composites happen due to impact events. Moreover, this method can be used for the real-time health monitoring of composite structures.
Impact event is the key factor influencing the operational state of the mechanical equipment. Additionally, nonlinear factors existing in the complex mechanical equipment which are currently attracting more and more attention. Therefore, this paper proposes a novel hybrid-separate identification strategy to solve the force identification problem of the nonlinear structure under impact excitation. The 'hybrid' means that the identification strategy contains both l1-norm (sparse) and l2-norm regularization methods. The 'separate' means that the nonlinear response part only generated by nonlinear force needs to be separated from measured response. First, the state-of-the-art two-step iterative shrinkage/thresholding (TwIST) algorithm and sparse representation with the cubic B-spline function are developed to solve established normalized sparse regularization model to identify the accurate impact force and accurate peak value of the nonlinear force. Then, the identified impact force is substituted into the nonlinear response separation equation to obtain the nonlinear response part. Finally, a reduced transfer equation is established and solved by the classical Tikhonove regularization method to obtain the wave profile (variation trend) of the nonlinear force. Numerical and experimental identification results demonstrate that the novel hybrid-separate strategy can accurately and efficiently obtain the nonlinear force and impact force for the nonlinear structure.
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.
Most of mechanical structures are composed of many substructures connected to one another by various types of mechanical joints. In automotive engineering, it is important to study these connected structures under various dynamic forces for the evaluations of fatigue life and stress concentration exactly. In this study, the dynamic response of vehicle structure to external forces is classified an inverse problem involving strains from the experiment and the analysis. The practical dynamic forces are determined by the combination of the analytical and experimental method with analyzed strain by quasi-static finite element analysis under unit force and with measured strain by a strain gage under driving load, respectively. In a stressed body, inter-molecular chemical bonds are failed beyond the certain magnitude. The failure of molecular structure in material is considered as a time process of which rate is determined by mechanical stress. That is, the failure of inter-molecular chemical bonds is the fatigue lift of material. This kinetic concept is expressed as lethargy coefficient. And S-N curve is obtained with the lethargy coefficient from quasi-static tensile test. Equivalent practical dynamic force is obtained from the identification of practical dynamic force for one loading point. Using the practical dynamic force and S-N curve, fatigue life of a window pillar is analyzed with FEM under the identified force by the procedure of above mentioned.
The impulse response functions (force-strain relations) for Euler-Bernoulli and Timoshenko beams are considered. The response of a beam to a transverse impact force is numerically obtained with the convolution approach using the impulse response function obtained by Laplace transform. Using this relation, the impact force history is determined in the time domain and results are compared with those from Hertz's contact law. The parameters of timpact force model are identified using the recovered force and compared with the Hertz's contact model. In order to verify the proposed algorithm, measurements were done using an impact hammer and a steel ball drop test and these results are also compared with the simulated values.
A composite element method (CEM) is presented to analyze the free and forced vibrations of a cracked Euler-Bernoulli beam with axial force. The cracks are introduced by using Christides and Barr crack model with an adjustment on one crack parameter. The effects of the cracks and axial force on the reduction of natural frequencies and the dynamic responses of the beam are investigated. The time response sensitivities with respect to the crack parameters (i.e., crack location, crack depth) and the axial force are calculated. The natural frequencies obtained from the proposed method are compared with the analytical results in the literature, and good agreement is found. This study shows that the cracks in the beam may have significant effects on the dynamic responses of the beam. In the inverse problem, a response sensitivity-based model updating method is proposed to identify both a single crack and multiple cracks from measured dynamic responses. The cracks can be identified successfully even using simulated noisy acceleration responses.
In this paper, a new modified conjugate gradient (MCG) method is presented which is based on a new gradient regularizer, and this method is used to identify the dynamic load on airfoil structure without and with considering random structure parameters. First of all, the newly proposed algorithm is proved to be efficient and convergent through the rigorous mathematics theory and the numerical results of determinate dynamic load identification. Secondly, using the perturbation method, we transform uncertain inverse problem about force reconstruction into determinate load identification problem. Lastly, the statistical characteristics of identified load are evaluated by statistical methods. Especially, this newly proposed approach has successfully solved determinate and uncertain inverse problems about dynamic load identification. Numerical simulations validate that the newly developed method in this paper is feasible and stable in solving load identification problems without and with considering random structure parameters. Additionally, it also shows that most of the observation error of the proposed algorithm in solving dynamic load identification of deterministic and random structure is respectively within 11.13%, 20%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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