Nowadays, many engineers believe that hybrid structures with reinforced concrete central core walls and perimeter steel frames offer an economical method to develop the strength and stiffness required for seismic design. As a result, a variety of such structures have recently been applied in actual construction. However, the performance-based seismic design of such structures has not been investigated systematically. In the performance-based seismic design, quantifying the seismic damage of complete structures by damage indices is one of the fundamental issues. Four damage states and the final softening index at each state for high-rise hybrid structures are suggested firstly in this paper. Based on nonlinear dynamic analysis, the relation of the maximum inter-story drift, the main structural characteristics, and the final softening index is obtained. At the same time, the relation between the maximum inter-story drift and the maximum roof displacement over the height is also acquired. A double-variable index accounting for maximum deformation and cumulative energy is put forward based on the pushover analysis. Finally, a case study is conducted on a high-rise hybrid structure model tested on shaking table before to verify the suggested quantities of damage indices.
He, Xingwen;Kawatani, Mitsuo;Hayashikawa, Toshiro;Kim, Chul-Woo;Catbas, F. Necati;Furuta, Hitoshi
Smart Structures and Systems
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제13권5호
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pp.869-890
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2014
In this study, a damage detection approach using train-induced vibration response of the bridge is proposed, utilizing only direct structural analysis by means of introducing soft computing methods. In this approach, the possible damage patterns of the bridge are assumed according to theoretical and empirical considerations at first. Then, the running train-induced dynamic response of the bridge under a certain damage pattern is calculated employing a developed train-bridge interaction analysis program. When the calculated result is most identical to the recorded response, this damage pattern will be the solution. However, owing to the huge number of possible damage patterns, it is extremely time-consuming to calculate the bridge responses of all the cases and thus difficult to identify the exact solution quickly. Therefore, the soft computing methods are introduced to quickly solve the problem in this approach. The basic concept and process of the proposed approach are presented in this paper, and its feasibility is numerically investigated using two different train models and a simple girder bridge model.
In this paper, a Holder exponent, a measure of the degree to which a signal is differentiable, is presented to detect the presence of a discontinuity and when the discontinuity occurs in a dynamic signal. This discontinuity detection has potential applications to structural health monitoring because discontinuities are often introduced into dynamic response data as a result of certain types of damage. Wavelet transforms are incorporated with the Holder exponent to capture the time varying nature of discontinuities, and a classification procedure is developed to quantify when changes in the Holder exponent are significant. The proposed Holder exponent analysis is applied to various experimental signals to reveal underlying damage causing events from the signals. Signals being analyzed include acceleration response of a mechanical system with a rattling internal part, acceleration signals of a three-story building model with a loosing bolt, and strain records of an in-situ bridge during construction. The experimental results presented in this paper demonstrate that the Holder exponent can be an effective tool for identifying certain types of events that introduce discontinuities into the measured dynamic response data.
The earthquake loss assessment framework of ductile reinforced concrete (or RC) frame using component-performance -based methodology was studied in this paper. The elasto-plastic rotation angle was used as the damage indicator of structural component, and the damage-to-loss model was proposed on the basis of the deformation indicator of structural component. Dynamic instability during incremental dynamic analysis was taken as collapse criterion, and column failure was taken as criterion that structure has to be demolished. Expected earthquake losses of low-rise, mid-rise and high-rise RC frames were discussed. The expected earthquake loss encompassed collapse loss, demolition loss and repair loss. Furthermore, component groups of RC frame were divided into structural components, nonstructural components and rugged components. The results indicate that ductile RC frame is more likely to be demolished than collapse, especially in low-rise and mid-rise RC frames. Furthermore, the less collapse margin ratio the structure has, the more demolition probability the structure will suffer under rare earthquake. The demolition share of total earthquake loss might be more prominent than repair share and collapse share in ductile RC frame.
The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.
본 연구는 롤러코스터 구조물의 구조적인 결함을 검출하기 위해서 요구되는 최적의 센서를 구성하기 위한 연구이다. 특수한 목적과 구조적인 형태의 롤러코스터를 3차원 FE 모델링을 통해 구조적 거동특성을 분석하고, 최적계측/센서 이론을 통해 합리적인 센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 구성된 최적 센서 위치 및 개수를 바탕으로 손상 전 후에 따른 수치적인 모달 특성값을 추출해 손상평가에 활용될 기본 구조물에 대한 기초자료를 제공하였다. 본 연구의 대상구조물로 서울 어린이대공원에 위치한 롤러코스터 구조물을 선정하였고, 1/20 크기로 축소한 모형 구조물을 제작 활용하였다. 또한, 롤로코스트의 공간적인 구조의 특성으로 운동학(Kinetics)적 거둥에 따른 운동역학(Kinematics)적인 특성이 포함되도록 Spline 함수를 이용해 대상 모형 구조물을 정확히 3차원 FE 모델을 구성 후, 가이언 소거법에 근거한 모달 특성값을 추출하였고, 유효독립법(EIM) 및 최적운동에너지법(EOT) 이론을 바탕으로 최적계측/센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 손상 전 후에 따른 모달 특성값을 추출해 크게 강성도, 유연도, 모드상관도의 관계로부터 손상(결함)을 평가하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성된 최적 계측/센서 이론이 타당함을 확인하였고, 강성도 및 유연도 변화를 통해 만족할 수준으로 손상이 규명되었다. 이 결과 롤러코스터 구조물의 건전도 모니터링에 필요한 거동특성 분석 및 결함검출기술 개발에 관한 최적 센서의 구성을 제시 하였다.
Structural health monitoring systems are often installed on bridges to provide assessments of the need for structural maintenance and repair. Damage or deterioration may be detected by observation of changes in bridge characteristics evaluated from measured structural responses. However, construction materials such as concrete and steel cables exhibit certain time-dependent behaviour, which also results in changes in structural characteristics. If these are not accounted for properly, false alarms may arise. This paper proposes a systematic and efficient method to study the time-dependent effects on the dynamic properties of cable-stayed bridges. After establishing the finite element model of a cable-stayed bridge taking into account geometric nonlinearities and time-dependent behaviour, long-term time-dependent analysis is carried out by time integration. Then the dynamic properties of the bridge after a certain period can be obtained. The effects of time-dependent behaviour of construction materials on the dynamic properties of typical cable-stayed bridges are investigated in detail.
최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.
적층 복합재료에 가해지는 저속충격에 의한 동적 거동 및 손상의 예측은 복합재 구조물의 설계에 중요한 문제가 되고 있다. 특히 저속충격에 의한 손상을 기술하기 위하여 적층판 내의 면내응력 뿐만 아니라 층간응력이 중요한 역할을 하는데, 기존의 전통적인 접근 방법은 이들을 효과적으로 기술하지 못하는 단점이 있다 본 논문에서는 이러한 동적거동 및 손상을 기술하기 위한 수치해석 모델로서 내부 미시구조를 고려한 직접수치모사(DNS)방법을 이용하여 DNS 모델을 구성하였다. 그리고 이를 저속충격 문제에 적용하여 저속충격에 의한 동적 거동 및 재료내의 층간응력 해석을 미시적으로 접근하였다. 이때 기존의 거시적인 접근 방법에 따른 균질모델의 결과와 비교 해석을 보였다. 한편 복합재료 적층판의 효율적인 저속충격해석을 위하여 DNS 개념을 적용한 멀티스케일 모델을 개발하여 기존의 균질화된 모델에서 보일 수 없었던 충격 부위의 국부적인 동적 거동을 효과적으로 기술하였다.
A finite-element model for beams with partially delaminated layers is used to investigate their behavior. In this formulation account is taken of lateral strains and the first-order shear deformation theory is used. Both displacement continuity and force equilibrium conditions are imposed between the regions with and without delamination. Numerical results of the present model are presented and its performance is evaluated for static and dynamic problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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