This paper presents an improved version of the Hilbert-Huang transform (HHT) for the modal evaluation of structural systems or signals. In this improved HHT, a well-designed bandpass filter is used as preprocessing to separate and determine each mode of the signal for solving the inherent modemixing problem in HHT (i.e., empirical mode decomposition, EMD, associated with the Hilbert transform). A screening process is then applied to remove undesired intrinsic mode functions (IMFs) derived from the EMD of the signal's mode. A "best" IMF is selected in each screening process that utilizes the orthogonalization coefficient between the signal's mode and its IMFs. Through mode-by-mode signal filtering, parameters such as the modal frequency can be evaluated accurately when compared to the theoretical value. Time history of the identified modal frequency is available. Numerical results prove the efficiency of the proposed approach, showing relative errors 1.40%, 2.06%, and 1.46%, respectively, for the test cases of a benchmark structure in the lab, a simulated time-varying structural system, and of a linear superimposed cosine waves.
In this article, the dynamic parameters (frequencies, mode shapes, damping ratios) of the scaled concrete structure and the dynamic parameters (frequencies, mode shapes, damping ratios) of the entire outer surface of titanium dioxide, 80 micron in thickness are compared using operational modal analysis method. Ambient excitation was provided from micro tremor ambient vibration data on ground level. Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD) was used for the output only modal identification. From this study, a good correlation between mode shapes was found. Titanium dioxide applied to the entire outer surface of the scaled concrete structure has an average of 11.78% difference in frequency values and 10.15% in damping ratios, proving that nanomaterials can be used to increase rigidity in structures, in other words, for reinforcement. Another important result determined in the study was the observation of the adherence of titanium dioxide and similar nanomaterials mentioned in the introduction to concrete structure surfaces was at the highest level.
The Canton Tower is a high-rise slender structure with a height of 610 m. A structural health monitoring system has been instrumented on the structure, by which data is continuously monitored. This paper presents an investigation on the identified modal properties of the Canton Tower using ambient vibration data collected during a whole day (24 hours). A recently developed Fast Bayesian FFT method is utilized for operational modal analysis on the basis of the measured acceleration data. The approach views modal identification as an inference problem where probability is used as a measure for the relative plausibility of outcomes given a model of the structure and measured data. Focusing on the first several modes, the modal properties of this supertall slender structure are identified on non-overlapping time windows during the whole day under normal wind speed. With the identified modal parameters and the associated posterior uncertainty, the distribution of the modal parameters in the future is predicted and assessed. By defining the modal root-mean-square value in terms of the power spectral density of modal force identified, the identified natural frequencies and damping ratios versus the vibration amplitude are investigated with the associated posterior uncertainty considered. Meanwhile, the correlations between modal parameters and temperature, modal parameters and wind speed are studied. For comparison purpose, the frequency domain decomposition (FDD) method is also utilized to identify the modal parameters. The identified results obtained by the Bayesian method, the FDD method and a finite element model are compared and discussed.
Dynamic characteristics, named as natural frequencies, damping ratios and mode shapes, affect the dynamic behavior of buildings and they vary depending on the construction stages. It is aimed to present the effects of construction stages on the dynamic characteristics of reinforced concrete (RC) buildings considering theoretical and experimental investigations. For this purpose, a three-storey RC building model with a 1/2 scale was constructed in the laboratory of Civil Engineering Department at Karadeniz Technical University. The modal testing measurements were performed by using Operational Modal Analysis (OMA) method for the bare frame, brick walled and coated cases of the building model. Randomly generated loads by impact hammer were used to vibrate the building model; the responses were measured by uni-axial seismic accelerometers as acceleration. The building's modal parameters at these construction stages were extracted from the processed signals using the Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD) technique. Also, the finite element models of each case were developed and modal analyses were performed. It was observed from the experimental and theoretical investigations that the natural frequencies of the building model varied depending on the construction stages considerably.
Investigation of structural integrity has been a critical issue in the field of civil engineering for years. Visual inspection is one of the most available methods to explore deteriorative components in structures. Still, this method is not applicable to invisible damage of structures. Alternatively, system identification methods are capable of tracking modal properties of structures over time. The deviation of these dynamic properties can serve as indicators to access structural integrity. In this study, a modal tracking technique using frequency-domain system identification from seismic responses of structures is proposed. The method first segments the measured signals into overlapped sequential portions and then establishes multiple Hankel matrices. Each Hankel matrix is then converted to the frequency domain, and a temporal-average frequency-domain Hankel matrix can be calculated. This study also proposes the frequency band selection that can divide the frequency-domain Hankel matrix into several portions in accordance with referenced natural frequencies. Once these referenced natural frequencies are unavailable, the first few right singular vectors by the singular value decomposition can offer these references. Finally, the frequency-domain stochastic subspace identification tracks the natural frequencies and mode shapes of structures through quick stabilization diagrams. To evaluate performance of the proposed method, a numerical study is carried out. Moreover, the long-term monitoring strong motion records at a specific site are exploited to assess the tracking performance. As seen in results, the proposed method is capable of tracking modal properties through seismic responses of structures.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.2
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pp.184-194
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2016
In existing identification methods for on-orbit spacecraft, such as eigensystem realization algorithm (ERA) and subspace method identification (SMI), singular value decomposition (SVD) is used frequently to estimate the modal parameters. However, these identification methods are often used to process the linear time-invariant system, and there is a lower computation efficiency using the SVD when the system order of spacecraft is high. In this study, to improve the computational efficiency in identifying time-varying modal parameters of large spacecraft, a faster recursive algorithm called fast approximated power iteration (FAPI) is employed. This approach avoids the SVD and can be provided as an alternative spacecraft identification method, and the latest modal parameters obtained can be applied for updating the controller parameters timely (e.g. the self-adaptive control problem). In numerical simulations, two large flexible spacecraft models, the Engineering Test Satellite-VIII (ETS-VIII) and Soil Moisture Active/Passive (SMAP) satellite, are established. The identification results show that this recursive algorithm can obtain the time-varying modal parameters, and the computation time is reduced significantly.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.4
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pp.20-29
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2022
The operational modal analysis (OMA) technique, which extracts the modal parameters of a structural system using ambient vibrations, has been actively developed as a field of structural health monitoring of cable-supported bridges. In this paper, the short and long-term modal parameters of a cable-stayed bridge were evaluated using the acceleration data obtained from the two ambient vibration tests (AVTs) and three years of continuous measurements. A total of 27 vertical modes and 1 lateral mode in the range 0.1 ~ 2.5 Hz were extracted from the high-resolution AVTs which were conducted in the 6th and 19th years after its completion. Existing OMA methods such as Peak-Picking (PP), Eigensystem Realization Algorithm with Data Correlation (ERADC), Frequency Domain Decomposition (FDD) and Time Domain Decomposition (TDD) were applied for modal parameters extraction, and it was confirmed that there was no significant difference between the applied methods. From the correlation analysis between long-term natural frequencies and environmental factors, it was confirmed that temperature change is the dominant factor influencing natural frequency fluctuations. It was revealed that the decreased natural frequencies of the bridge were not due to changes in structural performance and integrity, but to the environmental effects caused by the temperature difference between the two AVTs. In addition, when the TDD technique is applied, the accuracy of extracted mode shapes is improved by adding a proposed algorithm that normalizes the sequence so that the autocorrelations at zero lag equal 1.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5955-5977
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2018
Performance of the interpolation algorithm used in the technique of bi-dimensional empirical mode decomposition directly affects its popularization and application, so that the researchers pay more attention to the algorithm reasonable, accurate and fast. However, it has been a lack of an adaptive interpolation algorithm that is relatively satisfactory for the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) and is derived from the image characteristics. In view of this, this paper proposes an image interpolation algorithm based on the particle swarm and fractal. Its procedure includes: to analyze the given image by using the fractal brown function, to pick up the feature quantity from the image, and then to operate the adaptive image interpolation in terms of the obtained feature quantity. All parameters involved in the interpolation process are determined by using the particle swarm optimization algorithm. The presented interpolation algorithm can solve those problems of low efficiency and poor precision in the interpolation operation of bi-dimensional empirical mode decomposition and can also result in accurate and reliable bi-dimensional intrinsic modal functions with higher speed in the decomposition of the image. It lays the foundation for the further popularization and application of the bi-dimensional empirical mode decomposition algorithm.
Park, Jong-Chil;Park, Chan-Min;Kim, Byeong-Hwa;Lee, Il-Keun;Jo, Byung-Wan
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.6
s.52
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pp.115-123
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2006
This paper presents long-term dynamic characteristics of a cable-stayed bridge where installed SHM (Structural Health Monitoring) system. Modal parameters such as natural frequencies and mode shapes are identified by modal analysis using three dimensional finite element model. The developed baseline model has a good correlation with measured natural frequencies identified from field ambient vibrations. By statistical data processing between measured natural frequencies and temperatures, it is demonstrated that the natural frequency is in linearly inverse proportion to the temperature. The estimation of temperature effects against frequency variations is performed. Mode shapes are identified from the TDD (Time Domain Decomposition) technique for ambient vibration measurements. Finally, these results demonstrate that the TDD method can apply to identify modal parameters of a cable-stayed bridge.
El-Borgi, S.;Choura, S.;Ventura, C.;Baccouch, M.;Cherif, F.
Smart Structures and Systems
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v.1
no.1
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pp.83-101
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2005
This paper summarizes the application of a rational methodology for the structural assessment of older reinforced concrete Tunisian bridges. This methodology is based on ambient vibration measurement of the bridge, identification of the structure's modal signature and finite element model updating. The selected case study is the Boujnah bridge of the Tunis-Msaken Highway. This bridge is made of a continuous four-span simply supported reinforced concrete slab without girders resting on elastomeric bearings at each support. Ambient vibration tests were conducted on the bridge using a data acquisition system with nine force-balance accelerometers placed at selected locations of the bridge. The Enhanced Frequency Domain Decomposition technique was applied to extract the dynamic characteristics of the bridge. The finite element model was updated in order to obtain a reasonable correlation between experimental and numerical modal properties. For the model updating part of the study, the parameters selected for the updating process include the concrete modulus of elasticity, the elastic bearing stiffness and the foundation spring stiffnesses. The primary objective of the paper is to demonstrate the use of the Enhanced Frequency Domain Decomposition technique combined with model updating to provide data that could be used to assess the structural condition of the selected bridge. The application of the proposed methodology led to a relatively faithful linear elastic model of the bridge in its present condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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