In conventional model updating using single-objective optimization techniques, incompatible physical data are compared with each other using weighting factors. There are no general rules for selecting the weighting factors since they are not directly related with the dynamic behavior of an updated model. So one of the most difficult tasks, in model updating study, is 'balancing among the correlations' i.e. 'trade-off'. In this work, a multiobjecitive optimization technique called 'satisficing trade-off method' is introduced to extremize several correlations simultaneously. The absurd need for the weighting factors can be avoided using this technique. And the updated model with the most appropriate correlations is obtained easily in interactive way. Especially automatic trade-off is employed to increase the rate of convergence to the desired model. Its effectiveness is verified by application to a real engineering problem, HDD cover model updating.
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Civil structures may experience progressive deterioration and damage under environmental and operational conditions over their service life. Finite element (FE) model updating method is one of the most important approaches for damage identification in structures due to its capabilities in structural health monitoring. Although various damage detection approaches have been investigated on structures, there are limited studies on large-sized space structures. Thus, this paper aims to investigate the applicability and efficiency of sensitivity-based FE model updating framework for damage identification in large space structures from a distinct point of view. This framework facilitates modeling and model updating in large and geometric complicated space structures. Considering sensitivity-based FE model updating and vibration measurements, the discrepancy between acceleration response data in real damaged structure and hypothetical damaged structure have been minimized through adjusting the updating parameters. The feasibility and efficiency of the above-mentioned approach for damage identification has finally been demonstrated with two numerical examples: a flat double layer grid and a double layer diamatic dome. According to the results, this method can detect, localize, and quantify damages in large-scaled space structures very accurately which is robust to noisy data. Also, requiring a remarkably small number of iterations to converge, typically less than four, demonstrates the computational efficiency of this method.
Finite element (FE) model updating is a useful tool for global damage detection technique, which identifies the damage of the structure using measured vibration data. This paper presents the application of a finite element model updating method to detect the damage of a small-scale reinforced concrete building structure using measured acceleration data from shaking table tests. An iterative FE model updating strategy using the least-squares solution based on sensitivity of frequency response functions and natural frequencies was provided. In addition, a side constraint to mitigate numerical difficulties associated with ill-conditioning was described. The test structure was subjected to six El Centro 1942 ground motion histories with different Peak Ground Accelerations (PGA) ranging from 0.06 g to 0.5 g, and analytical models corresponding to each stage of the shaking were obtained using the model updating method. Flexural stiffness values of the structural members were chosen as the updating parameters. In model updating at each stage of shaking, the initial values of the parameter were set to those obtained from the previous stage. Severity of damage at each stage of shaking was determined from the change of the updated stiffness values. Results indicated that larger reductions in stiffness values occurred at the slab members than at the wall members, and this was consistent with the observed damage pattern of the test structure.
Finite element model updating is very effective procedure to determine the uncertainty parameters in structural model and minimize the differences between experimentally and numerically identified dynamic characteristics. This procedure can be practiced with manual and automatic model updating procedures. The manual model updating involves manual changes of geometry and analyses parameters by trial and error, guided by engineering judgement. Besides, the automated updating is performed by constructing a series of loops based on optimization procedures. This paper addresses the ambient vibration based finite element model updating of long span reinforced concrete highway bridges using manual model updating procedure. Birecik Highway Bridge located on the $81^{st}km$ of Şanliurfa-Gaziantep state highway over Firat River in Turkey is selected as a case study. The structural carrier system of the bridge consists of two main parts: Arch and Beam Compartments. In this part of the paper, the arch compartment is investigated. Three dimensional finite element model of the arch compartment of the bridge is constructed using SAP2000 software to determine the dynamic characteristics, numerically. Operational Modal Analysis method is used to extract dynamic characteristics using Enhanced Frequency Domain Decomposition method. Numerically and experimentally identified dynamic characteristics are compared with each other and finite element model of the arch compartment of the bridge is updated manually by changing some uncertain parameters such as section properties, damages, boundary conditions and material properties to reduce the difference between the results. It is demonstrated that the ambient vibration measurements are enough to identify the most significant modes of long span highway bridges. Maximum differences between the natural frequencies are reduced averagely from %49.1 to %0.6 by model updating. Also, a good harmony is found between mode shapes after finite element model updating.
As the number of aged bridges increases, the development of efficient bridge maintenance techniques is becoming more important. Particularly, there have been many studies on digital-twin models of bridges for maintenance and SHM (Structure Health Monitering). However, in order to use the digital-twin model for maintenance of the bridge, the model updating process that matches the structural response between the real bridge and the digital-twin bridge model must be done. This study presents a model updating method that adjusts bridge's stiffness and boundary condition with genetic algorithm (GA) using static displacements and verified proposed updating method through field test on PSC girder bridge. This study also proposes a conceptual idea to construct an efficient bridge maintenance system by applying the updated numerical analysis model to the digital-twin model.
In this paper, finite element (FE) model updating based on multi-objective optimization with the surrogate model for a steel plate girder bridge is investigated. Conventionally, FE model updating for bridge structures uses single-objective optimization with finite element analysis (FEA). In the case of the conventional method, computational burden occurs considerably because a lot of iteration are performed during the updating process. This issue can be addressed by replacing FEA with the surrogate model. The other problem is that the updating result from single-objective optimization depends on the condition of the weighting factors. Previous studies have used the trial-and-error strategy, genetic algorithm, or user's preference to obtain the most preferred model; but it needs considerable computation cost. In this study, the FE model updating method consisting of the surrogate model and multi-objective optimization, which can construct the Pareto-optimal front through a single run without considering the weighting factors, is proposed to overcome the limitations of the single-objective optimization. To verify the proposed method, the results of the proposed method are compared with those of the single-objective optimization. The comparison shows that the updated model from the multi-objective optimization is superior to the result of single-objective optimization in calculation time as well as the relative errors between the updated model and measurement.
Despite of the development in the finite element method, it is difficult to get the finite element model describing the dynamic characteristics of the complex structure exactly. Therefore a number of different methods have been developed in order to update the finite element model of a structure using vibration test data. This paper outlines the basic formulation for the frequency response function based updating method. One important advantage of this method is that the intermediate step of performing an eigensolution extraction is unnecessary. Using simulated experimental data, studies are conducted in the case of 10 DOF discrete system. The solution of noisy and incomplete experimental data is discussed. True measured frequency response function data are used for updating the finite element model of a beam and a plate. Its applicability to the joint identification is also considered.
In the finite element modelling of long-span cable-stayed bridges, there are a lot of uncertainties brought about by the complex structural configuration, material behaviour, boundary conditions, structural connections, etc. In order to reduce the discrepancies between the theoretical finite element model and the actual static and dynamic behaviour, updating is indispensable after establishment of the finite element model to provide a reliable baseline version for further analysis. Traditional sensitivity-based updating methods cannot support updating based on static and dynamic measurement data at the same time. The finite element model is required in every optimization iteration which limits the efficiency greatly. A convenient but accurate Kriging surrogate model for updating of the finite element model of cable-stayed bridge is proposed. First, a simple cable-stayed bridge is used to verify the method and the updating results of Kriging model are compared with those using the response surface model. Results show that Kriging model has higher accuracy than the response surface model. Then the method is utilized to update the model of a long-span cable-stayed bridge in Hong Kong. The natural frequencies are extracted using various methods from the ambient data collected by the Wind and Structural Health Monitoring System installed on the bridge. The maximum deflection records at two specific locations in the load test form the updating objective function. Finally, the fatigue lives of the structure at two cross sections are calculated with the finite element models before and after updating considering the mean stress effect. Results are compared with those calculated from the strain gauge data for verification.
The model updating problems, which are to find the optimal approximation to the discrete quadratic model obtained by the finite element method, are critically important to the vibration analysis. In this paper, the structured model updating problem is considered, where the coefficient matrices are required to be symmetric and positive semidefinite, represent the interconnectivity of elements in the physical configuration and minimize the dynamics equations, and furthermore, due to the physical feasibility, the physical parameters should be positive. To the best of our knowledge, the model updating problem involving all these constraints has not been proposed in the existed literature. In this paper, based on the semidefinite programming technique, we design a general-purpose numerical algorithm for solving the structured model updating problems with incomplete measured data and present some numerical results to demonstrate the effectiveness of our method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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