This study implements a hybrid Genetic Algorithm to detect, locate, and quantify structural damage for multistory shear buildings using partial modal data. Measuring modal responses at multiple locations on a structure is both challenging and expensive in practice. The proposed method's objective function is based on the building's dynamic properties and can also be employed with partial modal information. This method includes initial residuals between the numerical and experimental model and a damage penalization term to avoid false damages. To test the proposed method, a numerical example of a ten-story shear building with noisy and partial modal information was explored. The obtained results were in agreement with the previously published research. The proposed method's performance was also verified using experimental modal data of an 8-DOF spring-mass system and a five-story shear building. The predicted results for numerical and experimental examples indicated that the proposed method is reliable in identifying the damage for multistory shear buildings.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11b
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pp.863-868
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2002
Operational Modal Analysis also known as Ambient Modal Analysis has an increasing interest in mechanical engineering. Especially on big structures where the excitation and not less important the determination of the forces is most often a problem. In a structure like a wind turbine wing where the modes occur both close in frequency and hi-directional the ambient excitation has big advantages. In this paper modal parameters are identified from the wing by operational modal analysis. For the parameter identification both parametric and non-parametric techniques are used. Advantages and disadvantages are discussed and results from the different techniques are compared
We investigate the properties of modal, necessity, sufficiency and co-sufficiency operators. We show that their operations induce various relations, respectively.
Sevim, Baris;Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar
Computers and Concrete
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v.10
no.3
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pp.277-294
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2012
The aim of the study is to determine the modal parameters of a prototype damaged arch dam by operational modal analysis (OMA) method for some damage scenarios. For this purpose, a prototype arch dam-reservoir-foundation model is constructed under laboratory conditions. Ambient vibration tests on the arch dam model are performed to identify the modal parameters such as natural frequency, mode shape and damping ratio. The tests are conducted for four test-case scenarios: an undamaged dam with empty reservoir, two different damaged dams with empty reservoirs, and a damaged dam with full reservoir. Loading simulating random impact effects is applied on the dam to crack. Cracks and fractures occurred at the middle of the upper part of the dams and distributed through the abutments. Sensitivity accelerometers are placed on the dams' crests to collect signals for measurements. Operational modal analysis software processes the signals collected from the ambient vibration tests, and enhanced frequency domain decomposition and stochastic subspace identification techniques are used to estimate modal parameters of the dams. The modal parameters are obtained to establish a basis for comparison of the results of two techniques for each damage case. Results show that approximately 35-40% difference exists between the natural frequencies obtained from Case 1 and Case 4. The natural frequencies of the dam considerably decrease with increasing cracks. However, observation shows that the filled reservoir slightly affected modal parameters of the dam after severe cracking. The mode shapes obtained are symmetrical and anti-symmetrical. Apparently, mode shapes in Case 1 represent the probable responses of arch dams more accurately. Also, damping ratio show an increase when cracking increases.
In this paper, a novel PARAllel FACtor (PARAFAC) decomposition based Blind Source Separation (BSS) algorithm is proposed for modal identification of structures equipped with tuned mass dampers. Tuned mass dampers (TMDs) are extremely effective vibration absorbers in tall flexible structures, but prone to get de-tuned due to accidental changes in structural properties, alteration in operating conditions, and incorrect design forecasts. Presence of closely spaced modes in structures coupled with TMDs renders output-only modal identification difficult. Over the last decade, second-order BSS algorithms have shown significant promise in the area of ambient modal identification. These methods employ joint diagonalization of covariance matrices of measurements to estimate the mixing matrix (mode shape coefficients) and sources (modal responses). Recently, PARAFAC BSS model has evolved as a powerful multi-linear algebra tool for decomposing an $n^{th}$ order tensor into a number of rank-1 tensors. This method is utilized in the context of modal identification in the present study. Covariance matrices of measurements at several lags are used to form a $3^{rd}$ order tensor and then PARAFAC decomposition is employed to obtain the desired number of components, comprising of modal responses and the mixing matrix. The strong uniqueness properties of PARAFAC models enable direct source separation with fine spectral resolution even in cases where the number of sensor observations is less compared to the number of target modes, i.e., the underdetermined case. This capability is exploited to separate closely spaced modes of the TMDs using partial measurements, and subsequently to estimate modal parameters. The proposed method is validated using extensive numerical studies comprising of multi-degree-of-freedom simulation models equipped with TMDs, as well as with an experimental set-up.
Wind and temperature have been shown to be the critical sources causing changes in the modal properties of large-scale bridges. While the individual effects of wind and temperature on modal variability have been widely studied, the investigation about the effects of multiple environmental factors on structural modal properties was scarcely reported. This paper addresses the modeling of the simultaneous effects of wind and temperature on the modal frequencies of an instrumented cable-stayed bridge. Making use of the long-term monitoring data from anemometers, temperature sensors and accelerometers, a neural network model is formulated to correlate the modal frequency of each vibration mode with wind speed and temperature simultaneously. Research efforts have been made on enhancing the prediction capability of the neural network model through optimal selection of the number of hidden nodes and an analysis of relative strength of effect (RSE) for input reconstruction. The generalization performance of the formulated model is verified with a set of new testing data that have not been used in formulating the model. It is shown that using the significant components of wind speeds and temperatures rather than the whole measurement components as input to neural network can enhance the prediction capability. For the fundamental mode of the bridge investigated, wind and temperature together apply an overall negative action on the modal frequency, and the change in wind condition contributes less to the modal variability than the change in temperature.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.9
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pp.739-748
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2021
This paper discusses the prediction and validation of design loads of satellite components using modal mass acceleration curve (Modal MAC). To calculate the acceleration upper bound of the satellite components subjected to the launch environment by the Modal MAC, the parameters of SpaceX Falcon 9 launch vehicle were used, and the acceleration upper bound curve in the modal domain was derived. After that, the maximum acceleration loads applied to the satellite components were predicted by combining Modal MAC with the spacecraft interface loads of the satellite/launch vehicle and modal information of the satellite. In addition, the accuracy of the Modal MAC was validated through comparison with the results of the coupled loads analysis using a simple satellite and launch vehicle model.
Kim, Cho-Young;Lee, Cheul-Kyu;Choi, Yo-Han;Lee, Kun-Mo
Proceedings of the KSR Conference
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2011.10a
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pp.2921-2927
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2011
Modal Shift from road to rail has been adapted in several countries as one of effective ways of reducing $CO_2$ emissions caused by transport. Generally, effect analysis of $CO_2$ reduction toward modal shift is calculated mainly from use stage and less consideration from other stages of life cycle, even though, in some case of modal shift needs that new line construction or new vehicle manufacturing. In this study, modal shift effect analysis is performed with considering construction, manufacturing vehicle and use stage. As a result we can get total $CO_2$ reduction effect using life cycle thinking and check the necessity of including other life cycle stage not only considering use stage. In conclusion, there is no $CO_2$ reduction effect if the reduction amount of $CO_2$ in use stage is not bigger than allocated annual amount of $CO_2$ in construction and manufacturing vehicle stage. According to this fact, analysing $CO_2$ reduction effect of Modal Shift should be considered not only the use stage.
Kim S.M.;Sim K.J.;Kim Y.K.;Kwon Tae-Kyu;Kim Nam-Gyun;Lee Seong-Cheol
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.2011-2014
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2005
The purpose of this study is to compare the modal parameters of a newly developed soft golf club prototype, which is designed to be lighter than regular golf clubs, with those of a regular commercial golf club. The modal tests were performed with two kinds of boundary conditions. The first condition was free-free condition and the second was fixed-free condition. An impact hammer and a Fast Fourier Transform analyzer were used to obtain modal data. From the results, it was found out that the modal characteristics of the soft golf club prototype were close to those of the regular golf club although the weight of the soft club was lighter. Therefore, the soft golf club is expected to be able to convey similar feel to the golfers even with lighter weight. This would enable elderly golfers to swing easily with the soft golf club with same skill which they acquired with regular golf clubs but with reduced load to their muscles.
Ye, Xijun;Yan, Quansheng;Wang, Weifeng;Yu, Xiaolin
Smart Structures and Systems
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v.10
no.4_5
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pp.353-373
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2012
The instrumented Canton Tower is a 610 m high-rise structure, which has been considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) research. In this paper, an improved automatic modal identification method is presented based on a natural excitation technique in conjunction with the eigensystem realization algorithm (NExT/ERA). In the proposed modal identification method, damping ratio, consistent mode indicator from observability matrices (CMI_O) and modal amplitude coherence (MAC) are used as criteria to distinguish the physically true modes from spurious modes. Enhanced frequency domain decomposition (EFDD), the data-driven stochastic subspace identification method (SSI-DATA) and the proposed method are respectively applied to extract the modal parameters of the Canton Tower under different environmental conditions. Results of modal parameter identification based on output-only measurements are presented and discussed. User-selected parameters used in those methods are suggested and discussed. Furthermore, the effect of environmental conditions on the dynamic characteristics of Canton tower is investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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