한국지진공학회 1997년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 1997
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pp.199-206
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1997
Under sever earthquake, structural elements or structures may sustain a large number of inelastic excursions. To predict seismic damage of the structures with accuracy, much research for general definition of structural collapse and seismic damage analysis is required. The ductility method, the energy method and Park and Ang method for seismic damage analysis of structural elements and structures are compared in this paper. Also, the seismic damage analysis for system-level of structure is carried out using the ESDOF-system method and Powell method. To compare tendency of the seismic damage analysis using each methods, example analysis is accomplished for several cases of different structures and different earthquake excitation.
Because of the inevitable uncertainties such as structural parameters, external excitations and measurement noises, the effects of uncertainties should be taken into consideration in structural damage detection. In this paper, two probabilistic structural damage detection approaches are proposed to account for the underlying uncertainties in structural parameters and external excitation. The first approach adopts the statistical moment-based structural damage detection (SMBDD) algorithm together with the sensitivity analysis of the damage vector to the uncertain parameters. The approach takes the advantage of the strength SMBDD, so it is robust to measurement noise. However, it requests the number of measured responses is not less than that of unknown structural parameters. To reduce the number of measurements requested by the SMBDD algorithm, another probabilistic structural damage detection approach is proposed. It is based on the integration of structural damage detection using temporal moments in each time segment of measured response time history with the sensitivity analysis of the damage vector to the uncertain parameters. In both approaches, probability distribution of damage vector is estimated from those of uncertain parameters based on stochastic finite element model updating and probabilistic propagation. By comparing the two probability distribution characteristics for the undamaged and damaged models, probability of damage existence and damage extent at structural element level can be detected. Some numerical examples are used to demonstrate the performances of the two proposed approaches, respectively.
The objective of this study is to propose new seismic intensity parameters based on the Hilbert spectrum and to associate them with the seismic damage potential. In recent years the assessment of even more seismic features derived from the seismic acceleration time-histories was associated with the structural damage. For a better insight into the complex seismic acceleration time-history, Hilbert-Huang Transform (HHT) analysis is utilized for its processing, and the Hilbert spectrum is obtained. New proposed seismic intensity parameters based on the Hilbert spectrum are derived. The aim is to achieve a significant estimation of the seismic damage potential on structures from the proposed new intensity parameters confirmed by statistical methods. Park-Ang overall structural damage index is used to describe the postseismic damage status of structures. Thus, a set of recorded seismic accelerograms from all over the word is applied on a reinforced concrete frame structure, and the Park-Ang indices through nonlinear dynamic analysis are provided and considered subsequently as reference numerical values. Conventional seismic parameters, with well-known seismic structural damage interrelation, are evaluated for the same set of excitations. Statistical procedures, namely correlation study and multilinear regression analysis, are applied on the set of the conventional parameters and the set of proposed new parameters separately, to confirm their interrelation with the seismic structural damage. The regression models are used for the evaluation of the structural damage indices for every set of parameters, respectively. The predicted numerical values of the structural damage indices evaluated from the two sets of seismic intensity parameters are inter-compared with the reference values. The numerical results confirm the ability of the proposed Hilbert spectrum based new seismic intensity parameters to approximate the postseismic structural damage with a smaller Standard Error of Estimation than this accomplished of the conventional ones.
An integrated method is proposed for structural nonlinear damage detection based on time series analysis and the higher statistical moments of structural responses in this study. It combines the time series analysis, the higher statistical moments of AR model residual errors and the fuzzy c-means (FCM) clustering techniques. A few comprehensive damage indexes are developed in the arithmetic and geometric mean of the higher statistical moments, and are classified by using the FCM clustering method to achieve nonlinear damage detection. A series of the measured response data, downloaded from the web site of the Los Alamos National Laboratory (LANL) USA, from a three-storey building structure considering the environmental variety as well as different nonlinear damage cases, are analyzed and used to assess the performance of the new nonlinear damage detection method. The effectiveness and robustness of the new proposed method are finally analyzed and concluded.
Lakshmanan, N.;Raghuprasad, B.K.;Muthumani, K.;Gopalakrishnan, N.;Basu, D.
Smart Structures and Systems
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제3권1호
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pp.23-49
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2007
Wavelet transforms are the emerging signal-processing tools for damage identification and time-frequency localization. A small perturbation in a static or dynamic displacement profile could be captured using multi-resolution technique of wavelet analysis. The paper presents the wavelet analysis of damaged linear structural elements using DB4 or BIOR6.8 family of wavelets. Starting with a localized reduction of EI at the mid-span of a simply supported beam, damage modeling is done for a typical steel and reinforced concrete beam element. Rotation and curvature mode shapes are found to be the improved indicators of damage and when these are coupled with wavelet analysis, a clear picture of damage singularity emerges. In the steel beam, the damage is modeled as a rotational spring and for an RC section, moment curvature relationship is used to compute the effective EI. Wavelet analysis is performed for these damage models for displacement, rotation and curvature mode shapes as well as static deformation profiles. It is shown that all the damage indicators like displacement, slope and curvature are magnified under higher modes. A localization scheme with arbitrary location of curvature nodes within a pseudo span is developed for steady state dynamic loads, such that curvature response and damages are maximized and the scheme is numerically tested and proved.
This study surveyed damage to small and medium-sized RC slab bridges, the largest in number in Korea. Four common types of damage were identified, and their static and dynamic structural behaviors were examined through structural analysis. The degree of damage was selected as an analysis parameter for three superstructures of RC slab bridges. After structural analysis, a damage assessment process was proposed that can be used as the basis for establishing maintenance yplans for these bridges. The results of the present study can be used for the safety management of RC slab bridges, classified as bridges suspected of safety flaws or requiring maintenance in load-carrying capacity tests.
On November 15, 2017, an earthquake($M_L5.4$) occurred in Pohang. Pohang earthquake was the second largest earthquake since earthquake was observed in Korea, but structural damage caused by earthquake was biggest. Structural damage caused by Pohang earthquake was mainly caused by schools and pilotis, above all damage to pilotis was outstanding. This is because area where pilotis structures are concentrated is located near epicenter, and seismic performance of pilotis structures is not excellent compared with general structures. In this study, described results of damage investigation and analysis of damage causes through analysis of pilotis Structures on 131 buildings that were investigated immediately after Pohang earthquake. In addition, cause of damage was analyzed through analysis of seismic wave. Investigation site was selected to Jangseong-dong, where damage occurred in large numbers. Damage level was classified into A, B, and C level by measuring residual crack width and story drift of structural members.
A three-dimensional; structural health monitoring; vertical; planar; cross-sample entropy; multiscaleA three-dimensional structural health monitoring (SHM) system based on multiscale entropy (MSE) and multiscale cross-sample entropy (MSCE) is proposed in this paper. The damage condition of a structure is rapidly screened through MSE analysis by measuring the ambient vibration signal on the roof of the structure. Subsequently, the vertical damage location is evaluated by analyzing individual signals on different floors through vertical MSCE analysis. The results are quantified using the vertical damage index (DI). Planar MSCE analysis is applied to detect the damage orientation of damaged floors by analyzing the biaxial signals in four directions on each damaged floor. The results are physically quantified using the planar DI. With progressive vertical and planar analysis methods, the damaged floors and damage locations can be accurately and efficiently diagnosed. To demonstrate the performance of the proposed system, performance evaluation was conducted on a three-dimensional seven-story steel structure. According to the results, the damage condition and elevation were reliably detected. Moreover, the damage location was efficiently quantified by the DI. Average accuracy rates of 93% (vertical) and 91% (planar) were achieved through the proposed DI method. A reference measurement of the current stage can initially launch the SHM system; therefore, structural damage can be reliably detected after major earthquakes.
Devesh K. Jaiswal;Goutam Mondal;Suresh R. Dash;Mayank Mishra
Structural Monitoring and Maintenance
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제10권1호
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pp.63-86
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2023
Structural health monitoring and damage detection are essential for assessing, maintaining, and rehabilitating structures. Most of the existing damage detection approaches compare the current state structural response with the undamaged vibrational structural response, which is unsuitable for old and existing structures where undamaged vibrational responses are absent. One of the approaches for existing structures, numerical model updating/inverse modelling, available in the literature, is limited to numerical studies with high-end software. In this study, an attempt is made to study the effectiveness of the model updating technique, simplify modelling complexity, and economize its usability. The optimization-based detection problem is addressed by using programmable open-sourced code, OpenSees® and a derivative-free optimization code, NOMAD®. Modal analysis is used for damage identification of beam-like structures with several damage scenarios. The performance of the proposed methodology is validated both numerically and experimentally. The proposed method performs satisfactorily in identifying both locations and intensity of damage in structures.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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