The present work utilizes system identification technique for health monitoring of shear building, wherein Parametric State Space modeling has been adopted. The method requires input excitation to the structure and also output acceleration responses of both undamaged and damaged structure obtained from numerically simulated model. Modal parameters like eigen frequencies and eigen vectors have been extracted from the State Space model after introducing appropriate transformation. Least square technique has been utilized for the evaluation of the stiffness matrix after having obtained the modal matrix for the entire structure. Highly accurate values of stiffness of the structure could be evaluated corresponding to both the undamaged as well as damaged state of a structure, while considering noise in the simulated output response analogous to real time scenario. The damaged floor could also be located very conveniently and accurately by this adopted strategy. This method of damage detection can be applied in case of output acceleration responses recorded by sensors from the actual structure. Further, in case of even limited availability of sensors along the height of a multi-storeyed building, the methodology could yield very accurate information related to structural stiffness.
A new algorithm is proposed to determine optimal accelerometer locations (OAL) when a structure is identified by frequency domain system identification (SI) method. As a result, a guideline is presented for selecting OAL which can reflect modal response of a structure properly. The guideline is to provide a minimum number of necessary accelerometers with the variation in the number of measurable target modes. To determine OAL for SI applications effectively, the modal sensitivity effective independence distribution vector (MS-EIDV) is developed with the likelihood function of measurements. By maximizing the likelihood of the occurrence of the measurements relative to the predictions, Fisher Information Matrix (FIM) is derived as a function of mode shape sensitivity. This paper also proposes a statistical approach in determining the structural parameters with a presumed parameter error which reflects the epistemic paradox between the determination of OAL and the application of a SI scheme. Numerical simulations have been carried out to examine the proposed OAL algorithm. A two-span multi-girder bridge and a two-span truss bridge were used for the simulation studies. To overcome a rank deficiency frequently occurred in inverting a FIM, the singular value decomposition scheme has been applied.
The main objective of this study is to examine the accuracy of the complete quadratic combination (CQC) rule with the modal responses defined by the ordinates of the uniform hazard spectra (UHS) to evaluate the peak responses of the multi-degree-of-freedom (MDOF) systems subjected to nonstationary seismic excitations. For the probabilistic analysis of the peak responses, it is considered that the seismic excitations can be modeled using evolutionary power spectra density functions with uncertain model parameters. More specifically, a seismological model and the Kanai-Tajimi model with the boxcar or the exponential modulating functions were used to define the evolutionary power spectral density functions in this study. A set of UHS was obtained based on the probabilistic analysis of transient responses of single-degree-of-freedom systems subjected to the seismic excitations. The results of probabilistic analysis of the peak responses of MDOF systems were obtained, and compared with the peak responses calculated by using the CQC rule with the modal responses given by the UHS. The comparison seemed to indicate that the use of the CQC rule with the commonly employed correlation coefficient and the peak modal responses from the UHS could lead to significant under- or over-estimation when contributions from each of the modes are similarly significant.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.10
s.181
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pp.2502-2512
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2000
Truss structures are widely used in many space structures, such as large antenna systems, space stations, precision segmented telescopes because they are light in weight and amenable in assembly or deployment. But, due to the low damping capacity, they remain excited for a long time once disturbed. These structural vibrations can reduce life of the structures and cause unstable dynamic characteristics. In this research, vibration suppression experiment has carried out with a three-dimensional 15-member truss structure using two piezoelectric actuators. Piezoelectric actuators which consist of stacks of thin piezoelectric material disks are directly inserted to the truss structure collocated with the strain sensors. Each actuator is controlled digitally in decentralized manner, based on local integral and proportional feedback. The optimal positions of the actuators are determined by the modal damping ratio and the control force. Numerical simulation has carried out to determine optimal position of each actuator.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.8
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pp.757-766
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2004
This paper focuses on the formulation and validation of an automatic strategy to select the optimal location and direction of strain gauges for the measurement of the modal response. These locations and directions are important to render the strain measurements as robust as possible when a random mispositioning of the gauges and gauge failures are expected. The approach relies on the evaluation of the signal-to-noise ratios of the gauge measurements from strain data of finite element. The multi-step optimization strategy including genetic algorithm is used to find the strain gauge locations-directions that maximize the smallest modal strain signal-to-noise ratio in the absence of gauge failure or its expected value when gauge failure is possible. A flat Plate is used to prove the applicability of the proposed methodology and to demonstrate the effects of the essential parameters of the problem such as the mispositioning level, the probability of gauge failure, and the number of gauges.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.2
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pp.131-138
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2009
Analytical modal verification is considered as the process to provide an acceptable description of the subject structure's behaviour. In general, results of original analytical model are different with actual structure results to uncertainty like non-linearity of material, boundary and modified shape, etc. In this paper, the dynamic model of glider's wing is correlated with static deformation and vibration test results by goal-attainment method, multi-objects optimization technique. The structural responses are predicted by using finite element method and optimization is carried out by using the SQP(sequential quadratic programming) method which is widely used in the constrained nonlinear optimization problem. The MAC(Modal Assurance Criterion) is used to modify the mode shapes and quantify the similarity.
Recently, the Hilbert-Huang transform (HHT) has gained considerable attention as a novel technique of signal processing, which shows promise for the system identification and damage detection of structures. This study investigates the effectiveness and accuracy of the HHT method for the system identification and damage detection of structures through a series of experiments. A multi-degree-of-freedom (MDOF) structural model has been constructed with modular members, and the columns of the model can be replaced or removed to simulate damages at different locations with different severities. The measured response data of the structure due to an impulse loading is first decomposed into modal responses using the empirical mode decomposition (EMD) approach with a band-pass filter technique. Then, the Hilbert transform is subsequently applied to each modal response to obtain the instantaneous amplitude and phase angle time histories. A linear least-square fit procedure is used to identify the natural frequencies and damping ratios from the instantaneous amplitude and phase angle for each modal response. When the responses at all degrees of freedom are measured, the mode shape and the physical mass, damping and stiffness matrices of the structure can be determined. Based on a comparison of the stiffness of each story unit prior to and after the damage, the damage locations and severities can be identified. Experimental results demonstrate that the HHT method yields quite accurate results for engineering applications, providing a promising tool for structural health monitoring.
Modal testing requires measuring the vibration of many points, for which an accelerometer, a gab sensor and laser vibrometer are generally used. Conventional modal testing requires mounting of these sensors to all measurement points in order to acquire the signals. However, this can be disadvantageous because it requires considerable measurement time and effort when there are many measurement points. In this paper, we propose a method for modal testing using a camera image. A camera can measure the vibration of many points at the same time. However, this task requires that the measurement points be classified frame by frame. While it is possible to classify the measurement points one by one, this also requires much time. Therefore, we try to classify multiple points using pattern recognition. The feasibility of the proposed method is verified by a beam experiment. The experimental results demonstrate that we can obtain good results.
This research focuses on finite element model updating and damage assessment of structures at element level based on global nondestructive test results. For this purpose, an optimization system is generated to minimize the structural dynamic parameters discrepancies between numerical and experimental models. Objective functions are selected based on the square of Euclidean norm error of vibration frequencies and modal assurance criterion of mode shapes. In order to update the finite element model and detect local damages within the structural members, modern optimization techniques is implemented according to the evolutionary algorithms to meet the global optimized solution. Using a simulated numerical example, application of genetic algorithm (GA), particle swarm (PSO) and artificial bee colony (ABC) algorithms are investigated in FE model updating and damage detection problems to consider their accuracy and convergence characteristics. Then, a hybrid multi stage optimization method is presented merging advantages of PSO and ABC methods in finding damage location and extent. The efficiency of the methods have been examined using two simulated numerical examples, a laboratory dynamic test and a high-rise building field ambient vibration test results. The implemented evolutionary updating methods show successful results in accuracy and speed considering the incomplete and noisy experimental measured data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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