Modal identification of civil engineering structures based on ambient vibration measurement has been widely investigated in the past decades, and a variety of output-only operational modal identification methods have been proposed. However, vibration modes, even fundamental low-order modes, are not always identifiable for large-scale structures under ambient vibration excitation. The identifiability of vibration modes, deficiency in modal identification, and criteria to evaluate robustness of the identified modes when applying output-only modal identification techniques to ambient vibration responses were scarcely studied. In this study, the mode identifiability of the cable-stayed Ting Kau Bridge using ambient vibration measurements and the influence of the excitation intensity on the deficiency and robustness in modal identification are investigated with long-term monitoring data of acceleration responses acquired from the bridge under different excitation conditions. It is observed that a few low-order modes, including the second global mode, are not identifiable by common output-only modal identification algorithms under normal ambient excitations due to traffic and monsoon. The deficient modes can be activated and identified only when the excitation intensity attains a certain level (e.g., during strong typhoons). The reason why a few low-order modes fail to be reliably identified under weak ambient vibration excitations and the relation between the mode identifiability and the excitation intensity are addressed through comparing the frequency-domain responses under normal ambient vibration excitations and under typhoon excitations and analyzing the wind speeds corresponding to different response data samples used in modal identification. The threshold value of wind speed (generalized excitation intensity) that makes the deficient modes identifiable is determined.
In this study, the subspace stochastic realization theories (SSR model I and SSR model II) have been applied to a real bridge for estimating its dynamic characteristics (natural frequencies, damping constants, and vibration modes) under ambient vibration. A numerical simulation is carried out for an arch-type steel truss bridge using a white noise excitation. The estimates obtained from this simulation are compared with those obtained from the Finite Element (FE) analysis, demonstrating good agreement and clarifying the excellent performance of this method in estimating the structural dynamic characteristics. Subsequently, these methods are applied to the vibration induced by both strong and weak winds as obtained by remote monitoring of the Kabashima bridge (an arch-type steel truss bridge of length 136 m, and situated in Nagasaki city). The results obtained with this experimental data reveal that more accurate estimates are obtained when strong wind vibration data is used. In contrast, the vibration data obtained from weak wind provides accurate estimates at lower frequencies, and inaccurate accuracy for higher modes of vibration that do not get excited by the wind of lower intensity. On the basis of the identified results obtained using both simulated data and monitored data from a real bridge, it is determined that the SSR model II realizes more accurate results than the SSR model I. In general, the approach investigated in this study is found to provide acceptable estimates of the dynamic characteristics of highway bridges as well as for the vibration monitoring of bridges.
Modal identification based on ambient vibration data has attracted extensive attention in the past few decades. Since the excitation for ambient vibration tests is mainly from the environmental effects such as wind and traffic loading and no artificial excitation is applied, the signal to noise (s/n) ratio of the data acquired plays an important role in mode identifiability. Under ambient vibration conditions, certain modes may not be identifiable due to a low s/n ratio. This paper presents a study on the mode identifiability of an instrumented cable-stayed bridge with the use of acceleration response data measured by a long-term structural health monitoring system. A recently developed fast Bayesian FFT method is utilized to perform output-only modal identification. In addition to identifying the most probable values (MPVs) of modal parameters, the associated posterior uncertainties can be obtained by this method. Likewise, the power spectral density of modal force can be identified, and thus it is possible to obtain the modal s/n ratio. This provides an efficient way to investigate the mode identifiability. Three groups of data are utilized in this study: the first one is 10 data sets including six collected under normal wind conditions and four collected during typhoons; the second one is three data sets with wind speeds of about 7.5 m/s; and the third one is some blind data. The first two groups of data are used to perform ambient modal identification and help to estimate a critical value of the s/n ratio above which the deficient mode is identifiable, while the third group of data is used to perform verification. A couple of fundamental modes are identified, including the ones in the vertical and transverse directions respectively and coupled in both directions. The uncertainty and s/n ratio of the deficient mode are investigated and discussed. A critical value of the modal s/n ratio is suggested to evaluate the mode identifiability of the deficient mode. The work presented in this paper could provide a base for the vibration-based condition assessment in future.
The ambient vibration measurement is a kind of output data-only dynamic testing where the traffics and winds are used as agents responsible for natural or environmental excitation. Therefore an experimental modal analysis procedure for ambient vibration testing will need to base itself on output-only data. The modal analysis involving output-only measurements presents a challenge that requires the use of special modal identification technique, which can deal with very small magnitude of ambient vibration contaminated by noise. Two complementary modal analysis methods are implemented. They are rather simple peak picking (PP) method in frequency domain and more advanced stochastic subspace identification (SSI) method in time domain. This paper presents the application of ambient vibration testing and experimental modal analysis on large civil engineering structures. A 15 storey reinforced concrete shear core building and a concrete filled steel tubular arch bridge have been chosen as two case studies. The results have shown that both techniques can identify the frequencies effectively. The stochastic subspace identification technique can detect frequencies that may possibly be missed by the peak picking method and gives a more reasonable mode shapes in most cases.
In this study was investigated of possibility using the recorded micro tremor data on ground level as ambient vibration input excitation data for investigation and application Operational Modal Analysis (OMA) on the bench-scale earthquake simulator (The Quanser Shake Table) for model steel structures. As known OMA methods (such as EFDD, SSI and so on) are supposed to deal with the ambient responses. For this purpose, analytical and experimental modal analysis of a model steel structure for dynamic characteristics was evaluated. 3D Finite element model of the building was evaluated for the model steel structure based on the design drawing. Ambient excitation was provided by shake table from the recorded micro tremor ambient vibration data on ground level. Enhanced Frequency Domain Decomposition is used for the output only modal identification. From this study, best correlation is found between mode shapes. Natural frequencies and analytical frequencies in average (only) 2.8% are differences.
This study investigated the possibility of using the recorded micro tremor data on ground level as ambient vibration input excitation data for investigation and application Operational Modal Analysis (OMA) on the bench-scale earthquake simulator (The Quanser Shake Table) for model chimney. As known OMA methods (such as EFDD, SSI and so on) are supposed to deal with the ambient responses. For this purpose, analytical and experimental modal analysis of a model chimney for dynamic characteristics was performed. 3D Finite element model of the chimney was evaluated based on the design drawing. Ambient excitation was provided by shake table from the recorded micro tremor ambient vibration data on ground level. Enhanced Frequency Domain Decomposition is used for the output only modal identification. From this study, best correlation is found between mode shapes. Natural frequencies and analytical frequencies in average (only) 1.996% are different.
This paper is concerned with the dynamic characteristics of buildings, especially with the measurement of the natural frequencies(natural periods) and the damping. Process of ambient vibration and synchronized human excitation tests for natural period and damping are given. Data from measurement on 16 reinforced concrete buildings in Seoul and Seoul national university of technology are given. 16 Low-rise Reinforced concrete buildings are measured for ambient vibration to obtain the vibrations characteristics. The natural periods obtained by ambient vibration measurements are compared with those of forecast model suggested by standards and foreign researchers. The natural periods show a clear dependence on building height. On the other hand, the damping ration scatter under the influence of various factors, for example, building height and natural frequency.
Vibration-based structural identification has become an important tool for structural health monitoring and safety evaluation. However, various kinds of uncertainties (e.g., observation noise) involved in the field test data obstruct automation system identification for accurate and fast structural safety evaluation. A practical way including a data preprocessing procedure and a vector backward auto-regressive (VBAR) method has been investigated for practical bridge identification. The data preprocessing procedure serves to improve the data quality, which consists of multi-level uncertainty mitigation techniques. The VBAR method provides a determinative way to automatically distinguish structural modes from extraneous modes arising from uncertainty. Ambient test data of a cantilever beam is investigated to demonstrate how the proposed method automatically interprets vibration data for structural modal estimation. Especially, structural identification of a truss bridge using field test data is also performed to study the effectiveness of the proposed method for real bridge identification.
노스리지 지진에 의해 손상을 받은4층 철근콘크리트조 골조건물을 대상으로 선형가진기 및 대용량의 편심가진기를 이용한 강제진동실험과 상시미진동 측정을 실시하였다. 미진동 가속도데이터 및 선형가진기에 의한 백색잡음 실험시의 가속도데이터로부터 구조물식별을 수행하여 7차모드까지의 고유진동수 및 모드감쇠비를 얻었다. 두대의 대용량 편심가진기를 사용하여 얻은 큰 진폭의 조화 진동하에서는 가속도데이터를 사용하여 각 방향 1차모드를 식별하였으며 변위계와 변형게이지를 이용하여 층간변위각, 기둥과 슬래브와 같은 구조부재의 곡률분포를 측정하였다. 각 경우 고유진동수는 진동의 크기가 클수록 낮아졌다. 즉, 편심가진기가력시 고유진동수는 상시미진동시에 비해 $70{\sim}75%$, 선형가진시가력시에 비해 $92{\sim}93%$ 정도로 낮게 나타났다. 이러한 진동수의 감소폭은 지진에 의해 큰 손상을 받았던 건물의 남북방향에서 크게 나타났다.
고층건물의 사용성설계는 가속도와 같은 풍응답진동에 의하여 자주 영향을 받으므로, 이때 고유진동수의 올바른 산정은 중요하다. 설계단계에서 사용되고 있는 이러한 진동수 경험식들은 상호간에 서로 다른 결과치를 제시하는 경향이 있다. 이 논문은 철골조 건물의 진동주기에 대한 것으로서, 건물의 진동실험방법과 상시진동실험에서 얻은 고유주기를 예측하기 위한 방법을 제시하였다. 서울지역 21개동의 상시진동 계측데이터에서 고유주기를 산정하였다. 철골조 고층건물의 고유주기 근사식을 제안하였으며, 고유주기의 근사식을 국내외 기준 및 고유치해석의 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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