Recently, identification of modal parameters using the response only data has attracted considerable attention particularly where the classic modal testing methods is difficult to conduct. One drawback of the response only data, also known as Operational Modal Analysis (OMA), is that only the unscaled mode shapes can be obtained which restricts the applications of OMA. The Mass change method is a usual way to scale the operational mode shapes. In this article a new method is proposed to optimize the additive mass for scaling of the unscaled mode shapes from OMA for which a priori knowledge of the Finite Element model of structure is required. It is shown that the total error of the scaled mode shapes is minimized using the proposed method. The method is validated using a numerical case study of a beam. Moreover, the experimental results of a clamped-clamped beam demonstrate the applicability of the method.
Operational Modal Analysis (OMA) is a technique for identification of modal parameters by measurement of only the system's response. On many lightweight structures, such as load-speaker cones and disk drive read/write heads, is impossible or impractical to measure the input forces. Another characteristic of lightweight structure is their sensitivity to mass loading from sensors. The Scanning Laser Doppler Vibrometry(SLDV) allows response measurements to be taken without mass loading. One disadvantage of OMA testing compared to tradition input output modal testing is the OMA mode shapes are un-scaled. This means that the mode shape obtained from an OMA test can not used for analytical structural modification studies. However, the un-scaled mode shapes from an OMA test can be used to update a Finite Element Model (FEM). The updated FEM can then be used to analytically predict the effect of structural modifications. This paper will present the results of an OMA test performed on a simple plate and motor in operating conditions. The un-scaled mode shapes from this test will be used to update a FEM model of the system. The updated FEM model will be then be used to predict the effect of attaching a mass to the plate. The shapes predicted by the FEM for the modified system will be compared to a second OMA test on the modified system
In present study, Operational Modal Analysis (OMA) was employed to carry out the dynamic and vibration analysis of the threshing unit of the combine harvester thresher as a mechanical component. The main study is to find the causes of vibration and to decrease it to enhance the lifetime and efficiency of the threshing unit. By utilizing OMA, structural modal parameters such as mode shapes, natural frequencies, and damping ratio was calculated. The combine harvester was excited by engine to vibrate different parts and accelerometer sensor collected acceleration signals at different speeds, and OMA was utilized by nonparametric and frequency analysis methods to obtain modal parameters while vibrating in real working conditions. Afterwards, finite element model was designed from the thresher and updated using the data obtained from the modal analysis. Using the conducted analyses, it was specified that proximity of the thresher pass frequency to one of the natural frequencies (16.64 Hz) was the most important effect of vibration in the thresher. Modification process of the structure was carried out by increasing mass required for changing the natural frequency location of the first mode to 12.4 Hz in order to reduce resonance and vibration of the thresher.
The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.
Using the most up-to-date system identification methods in both time and frequency domains, the dynamic monitoring data from the reinforced concrete Egebaekvej Bridge near Holte, Denmark, is examined in this investigation. The bridge was erected in the 1960s and was still standing during test campaign before demolishing. The ARTeMIS Modal was adopted to derive the modal parameters from ambient vibration data. Several Operational Modal Analysis (OMA) approaches were applied, including Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD), Curve-fit Frequency Domain Decomposition (CFDD), and Frequency Domain Decomposition (FDD). Afterward, Principal Component (SSI-PC), Unweighted Principal Component (SSI-UPC) Stochastic Subspace Identification methods were utilized. Danish engineering consulting company, COWI with the allowance of the bridge contractor BARSLUND, allow the researcher for this experimental test to demonstrate the impact of OMA applications.
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.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권4호
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pp.497-501
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2009
When modal tests on the large structures and machinery are performed, it is in general difficult and inaccurate to use artificial excitation devices such as impact hammers, because of insufficient capacity of the device and different environmental conditions of the concerned structures. Therefore, the Operational Modal Analysis(OMA) technique, which is performed by measuring only vibration responses during the operation of the objective product, can be one alternative. In this paper, the way to identify natural frequencies, mode shapes and damping ratios of a ship by using the OMA during the sea trail is described.
Operational modal analysis is being widely used in aerospace, mechanical and civil engineering. Common research fields include optimal design and rehabilitation under dynamic loads, structural health monitoring, modification and control of dynamic response and analytical model updating. In many practical cases, influence of noise contamination in the recorded data makes it difficult to identify the modal parameters accurately. In this paper, an improved frequency domain method called Enhanced Least Square Complex Frequency (eLSCF) is developed to extract modal parameters from noisy recorded data. The proposed method makes the use of pre-defined approximate mode shape vectors to refine the cross-power spectral density matrix and extract fundamental frequency for the mode of interest. The efficiency of the proposed method is illustrated using an example five story shear frame loaded by random excitation and different noise signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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