In this paper, a theoretical and numerical study on bridge simultaneous damage detection procedure for identifying both the system parameters and input excitation mass, are presented. This method is called 'Adjoint Variable Method' which is an iterative gradient-based model updating method based on the dynamic response sensitivity. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. Moving mass is a model which takes into account the inertia effects of the vehicle. This interaction model is a time varying system and proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of proposed method is illustrated by correctly detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparison study of common sensitivity and proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. Various sources of errors including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
Khosraviani, Mohammad Javad;Bahar, Omid;Ghasemi, Seyed Hooman
Structural Engineering and Mechanics
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제77권2호
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pp.151-165
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2021
This paper aims to present a novelty damage detection method to identify damage locations by the simultaneous use of both the energy and displacement damage indices. Using this novelty method, the damaged location and even the damaged floor are accurately detected. As a first method, a combination of the instantaneous frequency energy index (EDI) and the structural acceleration responses are used. To evaluate the first method and also present a rapid assessment method, the Displacement Damage Index (DDI), which consists of the error reliability (β) and Normal Probability Density Function (NPDF) indices, are introduced. The innovation of this method is the simultaneous use of displacement-acceleration responses during one process, which is more effective in the rapid evaluation of damage patterns with velocity vectors. In order to evaluate the effectiveness of the proposed method, various damage scenarios of the ASCE benchmark problem, and the effects of measurement noise were studied numerically. Extensive analyses show that the rapid proposed method is capable of accurately detecting the location of sparse damages through the building. Finally, the proposed method was validated by experimental studies of a six-story steel building structure with single and multiple damage cases.
This paper presents the processing of nonlinear features associated with a damage event by quadratic time-frequency distributions for damage identification in a frame structure. A time-frequency distribution is a function which distributes the total energy of a signal at a particular time and frequency point. As the occurrence of damage often gives rise to non-stationary, nonlinear structural behavior, simultaneous representation of the dynamic response in the time-frequency plane offers valuable insight for damage detection. The applicability of the bilinear time-frequency distributions of the Cohen class is examined for the damage assessment of a frame structure from the simulated acceleration data. It is shown that the changes in instantaneous energy of the dynamic response could be a good damage indicator. Presence and location of damage can be identified using Choi-Williams distribution when damping is ignored. However, in the presence of damping the Page distribution is more effective and offers better readability for structural damage detection.
This paper presents an improved time series based damage detection approach with experimental verifications for detection, localization, and quantification of damage in shear-type structures under varying mass effects using output-only vibration data. The proposed method can be very effective for automated monitoring of buildings to develop proactive maintenance strategies. In this method, Auto-Regressive Moving Average models with eXogenous inputs (ARMAX) are built to represent the dynamic relationship of different sensor clusters. The damage features are extracted based on the relative difference of the ARMAX model coefficients to identify the existence, location and severity of damage of stiffness and mass separately. The results from a laboratory-scale shear type structure show that different damage scenarios are revealed successfully using the approach. At the end of this paper, the methodology limitations are also discussed, especially when simultaneous occurrence of mass and stiffness damage at multiple locations.
Providakis, Costas;Stefanaki, K.;Voutetaki, M.;Tsompanakis, J.;Stavroulaki, M.
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권2호
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pp.159-171
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2014
Real-time near and far-field monitoring of concrete structural components gives enough information on the time and condition at which damage occurs, thereby facilitating damage detection while in the same time evaluate the cause of the damage. This paper experimentally investigates an integrated monitoring technique for near and far-field damage detection in concrete structures based on simultaneous use of electromechanical admittance technique in combination with guided wave propagation. The proposed sensing system does not measure the electromechanical admittance itself but detect time variations in output voltages of the response signal obtained across the electrodes of piezoelectric transducers bonded on surfaces of concrete structures. The damage identification is based on the spectral estimation MUSIC algorithm. Experimental results show the efficiency and performance of the proposed measuring technique.
System identification and damage detection for structural health monitoring have received considerable attention. Various time domain analysis methodologies based on measured vibration data of structures have been proposed. Among them, recursive least-squares estimation of structural parameters which is also known as parametric Kalman filter (PKF) approach has been studied. However, the conventional PKF requires that all the external excitations (inputs) be available. On the other hand, structural uncertainties are inevitable for civil infrastructures, it is necessary to develop approaches for probabilistic damage detection of structures. In this paper, a parametric Kalman filter with unknown inputs (PKF-UI) is proposed for the simultaneous identification of structural parameters and the unmeasured external inputs. Analytical recursive formulations of the proposed PKF-UI are derived based on the conventional PKF. Two scenarios of linear observation equations and nonlinear observation equations are discussed, respectively. Such a straightforward derivation of PKF-UI is not available in the literature. Then, the proposed PKF-UI is utilized for probabilistic damage detection of structures by considering the uncertainties of structural parameters. Structural damage index and the damage probability are derived from the statistical values of the identified structural parameters of intact and damaged structure. Some numerical examples are used to validate the proposed method.
We developed a simultaneous strain measurement and damage detection technique using a pair of surface-mounted piezoelectric transducers and a fiber connecting them. This is a novel sensor configuration of the fiber acoustic wave (FAW) piezoelectric transducer. In this study, lead-zirconate-titanate (PZT) transducers are installed conventionally on a plate's surface, which is a technique used in many structural health monitoring studies. However, our PZTs are also connected with an optical fiber. A FAW and Lamb wave are simultaneously guided in the optical fiber and the structure, respectively. The dependency of the time-of-flight of the FAW on the applied strain is quantified for strain sensing. In our experimental results, the FAW exhibited excellent linear behavior and no hysteresis with respect to the change in strain. On the other hand, the well-known damage detection function of the surface-mounted PZT transducers was still available by monitoring the waveform change in the conventional Lamb wave ultrasonic path.
This paper presents a novel method based on sensitivity of structural response for identifying both the system parameters and input excitation force of a bridge. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The computational cost of sensitivity analyses is the main concern associated with damage detection by these methods. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. The reliable performance of the method to precisely indentify the location and intensity of all types of predetermined single, multiple and random damages over the whole domain of moving vehicle speed is shown. A comparison study is also carried out to demonstrate the relative effectiveness and upgraded performance of the proposed method in comparison to the similar ordinary sensitivity analysis methods. Moreover, various sources of error including the effects of noise and primary errors on the numerical stability of the proposed method are discussed.
A method based on derivatives of eigen-parameters is presented for damage detection in discrete systems with dampers. The damage is simulated by decrease on the stiffness coefficient and increase of the damping coefficient. In the forward analysis, the derivatives of eigen-parameters are derived for the discrete system. In the inverse analysis, a derivative of eigen-parameters based model updating approach is used to identify damages in frequency domain. Two numerical examples are investigated to illustrate efficiency and accuracy of the proposed method. Studies in this paper indicate that the proposed method is efficient and robust for both single and multiple damages and is insensitive to measurement noise. And satisfactory identified results can be obtained from few numbers of iterations.
Jo, Geon-A;Kwon, Sae-Bom;Kim, Na-Kyeong;Hossain, Muhammad Tofazzal;Kim, Yu-Ri;Kim, Eun-Young;Kong, In-Soo
Fisheries and Aquatic Sciences
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제16권4호
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pp.273-277
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2013
Vibriosis caused by Vibrio anguillarum and edwardsiellosis caused by Edwardsiella tarda are septicemic diseases of many commercially important freshwater and marine fishes, and threaten the aquaculture industry in Korea. Early diagnosis and accurate identification of these two bacterial species could help to prevent these diseases and minimize the damage to cultured marine species. This study designed a duplex polymerase chain reaction (PCR) method for the simultaneous detection of two major fish pathogens: V. anguillarum and E. tarda. Each pair of oligonucleotide primers exclusively amplified the target groEL gene of the specific microorganism. Twenty-two Vibrio and ten non-Vibrio enteric species were used to check the specificity of the primers, which were found to be highly specific for the target species, even among closely related species. The detection limit was 400 pg for V. anguillarum and 4 ng for E. tarda when mixed purified DNA was used as the template. This assay showed high specificity and sensitivity in the simultaneous detection of V. anguillarum and E. tarda from artificially inoculated seawater and fish.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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