Structural identification or St-Id is 'the parametric correlation of structural response characteristics predicted by a mathematical model with analogous characteristics derived from experimental measurements'. This paper describes a St-Id exercise on Humber Bridge that adopted a novel two-stage approach to first calibrate and then validate a mathematical model. This model was then used to predict effects of wind and temperature loads on global static deformation that would be practically impossible to observe. The first stage of the process was an ambient vibration survey in 2008 that used operational modal analysis to estimate a set of modes classified as vertical, torsional or lateral. In the more recent second stage a finite element model (FEM) was developed with an appropriate level of refinement to provide a corresponding set of modal properties. A series of manual adjustments to modal parameters such as cable tension and bearing stiffness resulted in a FEM that produced excellent correspondence for vertical and torsional modes, along with correspondence for the lower frequency lateral modes. In the third stage traffic, wind and temperature data along with deformation measurements from a sparse structural health monitoring system installed in 2011 were compared with equivalent predictions from the partially validated FEM. The match of static response between FEM and SHM data proved good enough for the FEM to be used to predict the un-measurable global deformed shape of the bridge due to vehicle and temperature effects but the FEM had limited capability to reproduce static effects of wind. In addition the FEM was used to show internal forces due to a heavy vehicle to to estimate the worst-case bearing movements under extreme combinations of wind, traffic and temperature loads. The paper shows that in this case, but with limitations, such a two-stage FEM calibration/validation process can be an effective tool for performance prognosis.
Compared to the ambient vibration test mainly identifying the structural modal parameters, such as frequency, damping and mode shapes, the impact testing, which benefits from measuring both impacting forces and structural responses, has the merit to identify not only the structural modal parameters but also more detailed structural parameters, in particular flexibility. However, in traditional impact tests, an impacting hammer or artificial excitation device is employed, which restricts the efficiency of tests on various bridge structures. To resolve this problem, we propose a new method whereby a moving vehicle is taken as a continuous exciter and develop a corresponding flexibility identification theory, in which the continuous wheel forces induced by the moving vehicle is considered as structural input and the acceleration response of the bridge as the output, thus a structural flexibility matrix can be identified and then structural deflections of the bridge under arbitrary static loads can be predicted. The proposed method is more convenient, time-saving and cost-effective compared with traditional impact tests. However, because the proposed test produces a spatially continuous force while classical impact forces are spatially discrete, a new flexibility identification theory is required, and a novel structural identification method involving with equivalent load distribution, the enhanced Frequency Response Function (eFRFs) construction and modal scaling factor identification is proposed to make use of the continuous excitation force to identify the basic modal parameters as well as the structural flexibility. Laboratory and numerical examples are given, which validate the effectiveness of the proposed method. Furthermore, parametric analysis including road roughness, vehicle speed, vehicle weight, vehicle's stiffness and damping are conducted and the results obtained demonstrate that the developed method has strong robustness except that the relative error increases with the increase of measurement noise.
The aim of this paper concerns with the nonlinear analysis of cable-stayed bridges including the vibration effect of cable stays. Two models for the cable stay system are built up in the study. One is the OECS (one element cable system) model in which one single element per cable stay is used and the other is MECS (multi-elements cable system) model, where multi-elements per cable stay are used. A finite element computation procedure has been set up for the nonlinear analysis of such kind of structures. For shape finding of the cable-stayed bridge with MECS model, an efficient computation procedure is presented by using the two-loop iteration method (equilibrium iteration and shape iteration) with help of the catenary function method to discretize each single cable stay. After the convergent initial shape of the bridge is found, further analysis can then be performed. The structural behaviors of cable-stayed bridges influenced by the cable lateral motion will be examined here detailedly, such as the static deflection, the natural frequencies and modes, and the dynamic responses induced by seismic loading. The results show that the MECS model offers the real shape of cable stays in the initial shape, and all the natural frequencies and modes of the bridge including global modes and local modes. The global mode of the bridge consists of coupled girder, tower and cable stays motion and is a coupled mode, while the local mode exhibits only the motion of cable stays and is uncoupled with girder and tower. The OECS model can only offers global mode of tower and girder without any motion of cable stays, because each cable stay is represented by a single straight cable (or truss) element. In the nonlinear seismic analysis, only the MECS model can offer the lateral displacement response of cable stays and the axial force variation in cable stays. The responses of towers and girders of the bridge determined by both OECS- and MECS-models have no great difference.
The Mega-Sub Controlled Structure System (MSCSS), an innovative vibration passive control system for building structures, is improved by adding lead rubber bearings (LRBs) on top of the substructure. For the new system, a genetic algorithm is used to optimize the dynamic parameters and distributions of dampers and LRBs. The program uses various seismic performance indicators as optimization objectives, and corresponding results are compared. It is found that the optimization procedure for maximizing the energy dissipation ratio yields the best solutions, and optimized models have consistent seismic performances under different earthquakes. Seismic performances of optimized MSCSS models with and without LRBs, as well as the traditional Mega-Sub Structure model, are evaluated and compared under El Centro wave, Taft wave and 20 other artificial waves. In both elastic and plastic analysis, the model with LRBs shows significantly smaller story drift and horizontal acceleration than those of the other two models, and fewer plastic hinges are developed during severe earthquakes. Energy analysis also shows that LRBs installed in proper locations increase the deformation and energy dissipation of dampers, thereby significantly reduce the kinetic, potential, and hysteretic energy in the structure. However, LRBs do not have to be mounted on all the additional columns. It is also demonstrated that LRBs at unfavorable locations can decrease the energy dissipation for dampers. After LRBs are installed, the optimal damping coefficient and the optimal damping exponent of dampers are reduced to produce the best damping effect.
High-speed rail (HSR) has been in operation and development in many countries worldwide. The explosive growth of HSR has posed great challenges for operation safety and ride comfort. Among various technological demands on high-speed trains, vibration is an inevitable problem caused by rail/wheel imperfections, vehicle dynamics, and aerodynamic instability. Ride comfort is a key factor in evaluating the operational performance of high-speed trains. In this study, online monitoring data have been acquired from an in-service high-speed train for condition assessment. The measured dynamic response signals at the floor level of a train cabin are processed by the Sperling operator, in which the ride comfort index sequence is used to identify the train's operation condition. In addition, a novel technique that incorporates salient features of Bayesian inference and time series analysis is proposed for outlier detection and change detection. The Bayesian forecasting approach enables the prediction of conditional probabilities. By integrating the Bayesian forecasting approach with time series analysis, one-step forecasting probability density functions (PDFs) can be obtained before proceeding to the next observation. The change detection is conducted by comparing the current model and the alternative model (whose mean value is shifted by a prescribed offset) to determine which one can well fit the actual observation. When the comparison results indicate that the alternative model performs better, then a potential change is detected. If the current observation is a potential outlier or change, Bayes factor and cumulative Bayes factor are derived for further identification. A significant change, if identified, implies that there is a great alteration in the train operation performance due to defects. In this study, two illustrative cases are provided to demonstrate the performance of the proposed method for condition assessment of high-speed trains.
Accurately extracting the axle distribution information of a passing vehicle from bridge dynamic responses experiences a key and challenging step in non-pavement bridge weigh-in-motion (BWIM). In this article, the wavelet transformation is adopted and the wavelet coefficient curve is used as a substitute for dynamic response. The driving frequency is introduced and expanded to multi-axle vehicle, and the wavelet coefficient curve on specific scale corresponding to the driving frequency is confirmed to contain obvious axle information. On this basis, an automatic method for axle distribution information identification is proposed. The specific wavelet scale can be obtained through iterative computing, and the false peaks due to bridge vibration can be eliminated through cross-correlation analysis of the wavelet coefficients of two measure points. The integrand function that corresponds to the maximum value of the cross-correlation function is used to identify the peaks caused by axles. A numerical application of the proposed axle information identification method is carried out. Numerical results demonstrate that this method acquires precise axle information from the responses of an axle-insensitive structure (e.g., girder) and decreases the requirement of sensitivity structure of BWIM. Finally, an experimental study on a full-scale simply supported bridge is also conducted to verify the effectiveness of this method.
Modern ultra-large container carriers can be exposed to the unprecedented springing excitation from ocean waves due to their relatively low torsional rigidity. Large deck opening on the deck of container carriers tends to cause warping distortion of hull structure under wave-induced excitation, eventually leading to the higher chance of resonance vibration between its torsional response and incoming waves. To handle this problem, a higher-order B-spline Rankine panel method and Vlasov-beam FE model was directly coupled in the time domain, and the coupled equation was solved by using an implicit iterative method. In order to capture the complicated behavior of thin-walled open section girder, a sophisticated beam-based finite element model was developed, which takes into account warping distortion and shear-on-wall effect. Then, the developed beam model was directly coupled with the time-domain Rankine panel method for hydrodynamic problem by using the fixed-point iteration method. The developed computational scheme was validated through the comparison with the frequency-domain solution on the container carrier model in linear springing regime.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제27권2호
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pp.162-166
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2001
Obstructive sleep apnea syndrome(OSAS) is a complex sleep disorder characterized by intermittent apnea secondary to sleep-induced obstruction of the upper airway. It occurs because of an airway obstruction anywhere between the trachea and the oronasal apparatus. The hallmark of OSAS is snoring, which is caused by vibration of the tissues of the pharynx as the airway narrows. The consequences of OSAS have focused on excessive daytime sleepiness resulting from sleep fragmentation and the cardiovascular derangements producing hypertension and arrhythmias. The primary method of controlling OSAS has been surgery. The current surgical procedures used for OSAS are tracheostomy, tonsillectomy, nasal septoplasty, uvulopalatopharyngoplasty, anterior mandibular osteotomy with hyoid myotomy and suspension, and maxillary, mandibular and hyoid advancement. We report a case of OSAS that was improved by genial advancement with infrahyoid myotomy and suspension. The patient was objectively documented by polysomnography, cephalometric analysis, and physical examination before the surgical procedure. The patient underwent genial advancement with infrahyoid myotomy and suspension. Patient had a good response from surgery.
본 연구에서는 개별 블레이드의 복합재료 물성의 불확실성에 의해 발생하는 허브 진동하중의 특성에 대해 고찰하였다. 몬테-카를로 시뮬레이션 기법을 적용하여 시험에서 얻은 복합재료의 기계적 특성으로부터 블레이드의 단면 강성계수에 대한 확률적 분포를 구하였다. 단면 강성계수의 평균 및 표준편차 값을 이용하여 통합 공탄성 해석 코드의 입력 파일을 생성하고, 이로부터 허브 작용 하중을 구하였다. 복합재료 블레이드의 불확실성 효과는 필연적으로 로터 시스템의 상이성을 야기함을 보였다. 또한 개별 강성계수의 변화에 대한 허브 진동 응답의 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 지진하중 작용시, 점탄성 감쇠기 및 면진장치를 설치한 다층 철골 모멘트 저항 골조의 동적응답을 해석적으로 규명하였다. 본 연구의 목적은 구조해석을 수행하여 최대 층간변위 및 최대응력법에 의해 효율적인 점탄성 감쇠기의 위치를 결정하는 것이다. 또한, 효율적인 진동 제어방법을 모색하기 위하여 점탄성 감쇠기 및 납삽입고무베어링형 면진장치에 의한 제어효과를 부재력, 조합응력, 그리고 구조물의 고유주기 등을 이용하여 상호 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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