To solve the problem of detecting structural damage, a two-stage method using the Kalman filter and Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed. In this method, the first PSO population is enhanced using the Kalman filter method based on dynamic responses. Due to noise in the sensor responses and errors in the damage detection process, the accuracy of the damage detection process is reduced. This method proposes a novel approach for solve this problem by integrating the Kalman filter and sensitivity analysis. In the Kalman filter, an approximate damage equation is considered as the equation of state and the damage detection equation based on sensitivity analysis is considered as the observation equation. The first population of PSO are the random damage scenarios. These damage scenarios are estimated using a step of the Kalman filter. The results of this stage are then used to detect the exact location of the damage and its severity with the PSO algorithm. The efficiency of the proposed method is investigated using three numerical examples: a 31-element planer truss, a 52-element space dome, and a 56-element space truss. In these examples, damage is detected for several scenarios in two states: using the no noise responses and using the noisy responses. The results show that the precision and efficiency of the proposed method are appropriate in structural damage detection.
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.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.240-247
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2006
Piezoelectric sensor-based health monitoring technique using a two-step support vector machine (SYM) classifier is discussed for damage identification of a railroad track. An active sensing system composed of two PZT patches was investigated in conjunction with both impedance and guided wave propagation methods to detect two kinds of damage of the railroad track (one is a hole damage of 0.5cm in diameter at web section and the other is a transverse cut damage of 7.5cm in length and 0.5cm in depth at head section). Two damage-sensitive features were extracted one by one from each method; a) feature I: root mean square deviations (RMSD) of impedance signatures and b) feature II: wavelet coefficients for $A_0$ mode of guided waves. By defining damage indices from those damage-sensitive features, a two-dimensional damage feature (2-D DF) space was made. In order to minimize a false-positive indication of the current active sensing system, a two-step SYM classifier was applied to the 2-D DF space. As a result, optimal separable hyper-planes were successfully established by the two-step SYM classifier: Damage detection was accomplished by the first step-SYM, and damage classification was also carried out by the second step-SYM. Finally, the applicability of the proposed two-step SYM classifier has been verified by thirty test patterns.
Ko, Dai-Ho;Yeon, Jeoung-Heum;Kim, Seong-Hui;Yong, Sang-Soon;Lee, Seung-Hoon;Sim, Enu-Sup;Lee, Cheol-Woo;De Vries, Johan
Bulletin of the Korean Space Science Society
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2011.04a
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pp.28.1-28.1
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2011
Radiation-induced displacement damage which has caused the increase of the dark current in the focal plane adopted in the Ozone Monitoring Instrument (OMI) was studied in regards of the primary protons and the secondaries generated by the protons in the orbit. By using the Monte Carlo N-Particle Transport Code System (MCNPX) version 2.4.0 along with the Stopping and Range of Ions in Matter version 2010 (SRIM2010), effects of the primary protons as well as secondary particles including neutron, electron, and photon were investigated. After their doses and fluxes that reached onto the charge-coupled device (CCD) were examined, displacement damage induced by major sources was presented.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.14
no.1
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pp.19-29
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2013
This paper deals with the study of buckling, vibration, and parametric instability characteristics in a damaged cross-ply and angle-ply laminated plate like beam under in-plane harmonic loading, using the finite element approach. Damage is modelled using an anisotropic damage formulation, based on the concept of reduction in stiffness. The effect of damage on free vibration and buckling characteristics of a thin plate like beam has been studied. It has been observed that damage shows a strong orthogonality and in general deteriorates the static and dynamic characteristics. For the harmonic type of loading, analysis was carried out on a thin plate like beam by solving the governing differential equation which is of Mathieu-Hill type, using the method of multiple scales (MMS). The effects of damage and its location on dynamic stability characteristics have been presented. The results indicate that, compared to the undamaged plate like beam, heavily damaged beams show steeper deviations in simple and combination resonance characteristics.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.2
no.1
s.3
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pp.41-49
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2002
In this paper, a study of 2-step damage detection for space truss structures using the extended Kalman filter theory is presented. Space truss structures are composed of many members, so it is difficult to find damaged member from the whole system. Therefore, 2-step damage identification method is applied to detect the damaged members. First, kinetic energy change ratio is used to find damage region including damaged member and then detect damaged member using extended Kalman filtering algorithm in damage region. The effectiveness of proposed method is verified through the numerical examples.
The present work proposes a self-controlled multi-stage optimization method for damage identification of structures utilizing standard particle swarm optimization (PSO) algorithm. Damage identification problem is formulated as an inverse optimization problem where damage severity in each element of the structure is considered as optimization variables. An efficient objective function is formed using the first few frequencies and mode shapes of the structure. This objective function is minimized by a self-controlled multi-stage strategy to identify and quantify the damage extent of the structural members. In the first stage, standard PSO is utilized to get an initial solution to the problem. Subsequently, the algorithm identifies the most damage-prone elements of the structure using an adaptable threshold value of damage severity. These identified elements are included in the search space of the standard PSO at the next stage. Thus, the algorithm reduces the dimension of the search space and subsequently increases the accuracy of damage prediction with a considerable reduction in computational cost. The efficiency of the proposed method is investigated and compared with available results through three numerical examples considering both with and without noise. The obtained results demonstrate the accuracy of the present method can accurately estimate the location and severity of multi-damage cases in the structural systems with less computational cost.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.1
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pp.105-112
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2009
For the purpose of facing battle damage that a fighter is subject to in combat, following recovery procedures such as damage assessment, repair design and structural integrity evaluation are investigated. A sample study is presented on the battle damage of F-15 ECS bay, which is comprised of damage assessment and repair design based on ABDR(Aircraft Battle Damage Repair) skills and work procedure complying with AFTO(Air Force Technical Order) forms. Further, the flight safety of repaired structure is validated and the time the permanent repair should be done is estimated through the evaluation of structural integrity such as the calculation of static strength and fatigue life.
Majority of the damage in engineering structures is nonlinear. Damage sensitive features (DSFs) extracted by traditional methods from linear time series models cannot effectively handle nonlinearity induced by structural damage. A new DSF is proposed based on vector space cosine similarity (VSCS), which combines K-means cluster analysis and Bayesian discrimination to detect nonlinear structural damage. A reference autoregressive moving average (ARMA) model is built based on measured acceleration data. This study first considers an existing DSF, residual standard deviation (RSD). The DSF is further advanced using the VSCS, and then the advanced VSCS is classified using K-means cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively. The performance of the proposed approach is then verified using experimental data from a three-story shear building structure, and compared with the results of existing RSD. It is demonstrated that combining the linear ARMA model and the advanced VSCS, with cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively, is an effective approach for detection of nonlinear damage. This approach improves the reliability and accuracy of the nonlinear damage detection using the linear model and significantly reduces the computational cost. The results indicate that the proposed approach is potential to be a promising damage detection technique.
Recently, people's desire for the waterfront space has been increasing, and more people want to spend their leisure time close to the water. This paper proposes a damage detection technique using the static strain for the floating structure. An existing damage index, in which the modal strain energy was utilized to identify possible location of damage, is expanded to apply the static strain. The new damage index is expressed in terms of the static strains of undamaged and damaged structures. After calculating damage index, the possible damage locations in the structure are determined by the pattern recognition technique. The accuracy and feasibility of the proposed method is demonstrated by using experimental strain data from a scale model of floating structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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