A damage-based seismic design procedure for steel frame structures is formulated as an optimization problem, in which minimization of the initial construction cost is treated as the objective of the problem. The performance constraint of the design procedure is to achieve "repairable" damage state for earthquake demands that are less severe than the design ground motions. The Park-Ang damage index is selected as the seismic damage measure for the quantification of structural damage. The charged system search (CSS) algorithm is employed as the optimization algorithm to search the optimum solutions. To improve the time efficiency of the solution algorithm, two simplifying strategies are adopted: first, SDOF idealization of multi-story building structures capable of estimating the actual seismic response in a very short time; second, fitness approximation decreasing the number of fitness function evaluations. The results from a numerical application of the proposed framework for designing a twelve-story 3D steel frame structure demonstrate its efficiency in solving the present optimization problem.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.1223-1228
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2006
This paper presents an experimental investigation of a recently developed Kronecker Product (KP) method to determine the type, location, and intensity of structural damage from an identified state-space model of the system. Although this inverse problem appears to be highly nonlinear, the system mass, stiffness, and damping matrices are identified through a series of transformations, and with the aid of the Kronecker product, only linear operations are involved in the process. Since a state-space model can be identified directly from input-output data, an initial finite element model and/or model updating are not required. The test structure is a two-degree-of-freedom torsional system in which mass and stiffness are arbitrarily adjustable to simulate various conditions of structural damage. This simple apparatus demonstrates the capability of the damage detection method by not only identifying the location and the extent of the damage, but also differentiating the nature of the damage. The potential applicability of the KP method for structural damage identification is confirmed by laboratory test.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2004.04a
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pp.373-380
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2004
This paper presents the feasibility of an impedance-based damage detection technique using piezoelectric (PZT) transducers for civil infrastructures such as steel bridges. The impedance-based damage detection method is based on monitoring the changes in the electrical impedance. Those changes in the electrical impedance are due to the electro-mechanical coupling property of the piezoelectric material and structure. An effective integrated structural health monitoring system must include a statistical process of damage detection that is automated and real time assessment of damage in the structure. Once measured, damage sensitive features from this impedance change can be statistically quantified for various damage cases. The results of the experimental study on three kinds of structural members show that cracks or loosened bolts/nuts near the PZT sensors may be effectively detected by monitoring the shifts of the resonant frequencies. The root mean square (RMS) deviations of impedance functions between before and after damages were also considered as a damage indicator. The subsequent statistical methods using the impedance signature of the PZT sensors were investigated.
The effective management of damage in tunnels is crucial for ensuring their safety, longevity, and operational efficiency. In this paper, we propose an educational management model tailored specifically for addressing damage in tunnels, utilizing numerical solution techniques. By leveraging advanced computational methods, we aim to develop a comprehensive understanding of the factors contributing to tunnel damage and to establish proactive measures for mitigation and repair. The proposed model integrates principles of tunnel engineering, structural mechanics, and numerical analysis to facilitate a systematic approach to damage assessment, diagnosis, and management. Through the application of numerical solution techniques, such as finite element analysis, we demonstrate the efficacy of the proposed model in simulating various damage scenarios and predicting their impact on tunnel performance. Additionally, the educational component of the model provides valuable insights and training opportunities for tunnel management personnel, empowering them to make informed decisions and implement effective strategies for ensuring the structural integrity and safety of tunnel infrastructure. Overall, the proposed educational management model represents a significant advancement in tunnel management practices, offering a proactive and knowledge-driven approach to addressing damage and enhancing the resilience of tunnel systems.
One of the suitable structural damage detection methods using vibrational characteristics are damage-index-based methods. In this study, a damage index for identifying damages in plate structures using frequency response function (FRF) data has been provided. One of the significant challenges of identifying the damages in plate structures is high number of degrees of freedom resulting in decreased damage identifying accuracy. On the other hand, FRF data are of high volume and this dramatically decreases the computing speed and increases the memory necessary to store the data, which makes the use of this method difficult. In this study, FRF data are compressed using two-dimensional principal component analysis (2D-PCA), and then converted into damage index vectors. The damage indices, each of which represents a specific condition of intact or damaged structures are stored in a database. After computing damage index of structure with unknown damage and using algorithm of lookup tables, the structural damage including the severity and location of the damage will be identified. In this study, damage detection accuracy using the proposed damage index in square-shaped structural plates with dimensions of 3, 7 and 10 meters and with boundary conditions of four simply supported edges (4S), three clamped edges (3C), and four clamped edges (4C) under various single and multiple-element damage scenarios have been studied. Furthermore, in order to model uncertainties of measurement, insensitivity of this method to noises in the data measured by applying values of 5, 10, 15 and 20 percent of normal Gaussian noise to FRF values is discussed.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.4
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pp.121-128
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2003
In recent years, various artificial neural network algorithms are used in the damage assessment of civil infrastructures. So far, many researchers have used the artificial neural network as a pattern classifier for the structural damage assessment but, in this paper, the neural network is used as a structural reanalysis tool not as a pattern classifier. For the model updating using the optimization algorithm, the summation of the absolute differences in the structural vibration modes between undamaged structures and damaged ones is considered as an objective function. The stiffness of structural components are treated as unknown parameters to be determined. The structural damage detection is achieved using model updating based on the optimization techniques which determine the estimated stiffness of components minimizing the objective function. For the verification of the proposed damage identification algorithm, it is numerically applied to a simply supported bridge model.
A newly developed method based on energy is presented to study the damage pattern of FRP material. Basalt fiber reinforced polymer (BFRP) is employed to monitor the damage under fatigue loading. In this study, acoustic emission technique (AE) combined with scanning electronic microscope (SEM) technique is employed to monitor the damage evolution of the BFRP specimen in an approximate continuous scanning way. The AE signals are analyzed based on the wavelet transform, and the analyses are confirmed by SEM images. Several damage patterns of BFRP material, such as matrix cracking, delamination, fiber fracture and their combinations, are identified through the experiment. According to the results, the cumulative energy (obtained from wavelet coefficients) of various damage patterns are closely related to the damage evolution of the BFRP specimens during the entire fatigue tests. It has been found that the proposed technique can effectively distinguish different damage patterns of FRP materials and describe the fatigue damage evolution.
A local damage identification method using measured structural static displacement is proposed in this study. Based on the residual force vector deduced from the static equilibrium equation, residual strain energy (RSE) is introduced, which can localize the damage in the element level. In the case of all the nodal displacements are used, the RSE can localize the true location of damage, while incomplete displacement measurements are used, some suspicious damaged elements can be found. A model updating method based on static displacement response sensitivity analysis is further utilized for accurate identification of damage location and extent. The proposed method is verified by two numerical examples. The results indicate that the proposed method is efficient for damage identification. The advantage of the proposed method is that only limited static displacement measurements are needed in the identification, thus it is easy for engineering application.
In this paper, a structural damage identification method (SDIM) is developed for cylindrical shells and the numerically simulated damage identification tests are conducted to study the feasibility of the proposed SDIM. The SDIM is derived from the frequency response function solved from the structural dynamic equations of damaged cylindrical shells. A damage distribution function is used to represent the distribution and magnitudes of the local damages within a cylindrical shell. In contrast with most existing modal parameters-based SDIMs which require the modal parameters measured in both intact and damaged states, the present SDIM requires only the FRF-data measured in the damaged state. By virtue of utilizing FRF-data, one is able to make the inverse problem of damage identification well-posed by choosing as many sets of excitation frequency and FRF measurement point as needed to obtain a sufficient number of equations.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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v.2
no.1
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pp.25-32
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2002
Natural draught cooling towers often develop visible crack structures as consequences of progressive damage processes over their life-time. The aim of this paper is a numerical demonstration of the progressive damage process of cooling towers, representatively for the reinforced concrete structures, in order to improve the durability and extend the life-time of structures subjected to such damage processes. For the analyses, the applied material model for reinforced concrete will be briefly introduced. An existing natural draught cooling tower with a pronounced crack structure, in which this crack structure indicates the typical damage pattern of large cooling towers will be numerically simulated. The change of dynamical behavior of the structure with regard to natural frequencies, reflecting the global damage process due to the degrading stiffness of the structure in dependence of the load type and intensity, will be presented and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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