In this study, the Bayesian probabilistic framework is investigated for modal identification and modal identifiability based on the field measurements provided in the structural health monitoring benchmark problem of an instrumented cable-stayed bridge named Ting Kau Bridge (TKB). The comprehensive structural health monitoring system on the cable-stayed TKB has been operated for more than ten years and it is recognized as one of the best test-beds with readily available field measurements. The benchmark problem of the cable-stayed bridge is established to stimulate investigations on modal identifiability and the present paper addresses this benchmark problem from the Bayesian prospective. In contrast to deterministic approaches, an appealing feature of the Bayesian approach is that not only the optimal values of the modal parameters can be obtained but also the associated estimation uncertainty can be quantified in the form of probability distribution. The uncertainty quantification provides necessary information to evaluate the reliability of parametric identification results as well as modal identifiability. Herein, the Bayesian spectral density approach is conducted for output-only modal identification and the Bayesian model class selection approach is used to evaluate the significance of different modes in modal identification. Detailed analysis on the modal identification and modal identifiability based on the measurements of the bridge will be presented. Moreover, the advantages and potentials of Bayesian probabilistic framework on structural health monitoring will be discussed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.8
no.6
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pp.591-598
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1984
The results of measurements showing normal vibrations and rubbing noise generated during unlubricated smooth sliding between metal surfaces are presented. The measurements were made on pin-on-disc type apparatus instrumented with piezoelectric acceleration transducers and microphones. Spectral analysis of the both signals up to frequency of 10kHz indicates that they are closely correlated. The major components of both signals in this frequency range are primarily associated with the normal contact vibrations which are excited by surface irregularities being swept through the contact region during sliding. As an approximation to the seismic input of surface irregularities, an effective surface wavenumber spectrum was assumed in the form of an inverse vibration and noise measurements for a number of surface finishes and mean loads. The predominant frequency component of which levels of the normal vibration and noise are close to overall levels of the both signals is induced by contact resonance between the two bodies and its frequency can be calculated from the Hertzian theory.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.12
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pp.1730-1736
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2015
This paper presents a 16-channel transimpedance amplifier (TIA) array implemented in a standard $0.18-{\mu}m$ CMOS technology for the applications of panoramic scan LADAR (PSL) systems. Since this array is the front-end circuits of the PSL systems to recover three dimensional image for unmanned vehicles, low-noise and high-gain characteristics are necessary. Thus, we propose a voltage-mode inverter TIA (I-TIA) array in this paper, of which measured results demonstrate that each channel of the array achieves $82-dB{\Omega}$ transimpedance gain, 565-MHz bandwidth for 0.5-pF photodiode capacitance, 6.7-pA/sqrt(Hz) noise current spectral density, and 33.8-mW power dissipation from a single 1.8-V supply. The measured eye-diagrams of the array confirm wide and clear eye-openings up to 1.3-Gb/s operations. Also, the optical pulse measurements estimate that the proposed 16-channel TIA array chip can detect signals within 20 meters away from the laser source. The whole chip occupies the area of $5.0{\times}1.1mm^2$ including I/O pads. For comparison, a current-mode 16-channel TIA array is also realized in the same $0.18-{\mu}m$ CMOS technology, which exploits regulated-cascode (RGC) input configuration. Measurements reveal that the I-TIA array achieves superior performance in optical pulse measurements.
Monitoring large structures is a significant issue involving public health on which new studies are constantly carried out. Although the Global Navigation Satellite System (GNSS) is the most preferable method for measuring structural displacements, total stations, one of the classical geodetic instruments, are the first devices that come to mind in cases that require complementary usage and auxiliary measurement methods. In this study, the relative displacements of the structural movements of a tower were determined using robotic total stations (RTS) and GNSS. Two GNSS receivers and two RTS observations were carried out simultaneously for 10 hours under normal weather conditions. The spectral analysis of the GNSS data was performed using fast Fourier transform (FFT), and while the dominant modal frequencies were determined, the total station data were balanced with the least-squares technique, and the position and position errors were calculated for each measurement epoch. It has been observed that low-frequency structural movements can be determined by both methods. This result shows that total station measurements are a helpful alternative method for monitoring large structures in situations where measurements are not possible due to the basic handicaps of GNSS or where it is necessary to determine displacements with short observations.
This paper reports the structural health monitoring benchmark study results for the Canton Tower using Bayesian methods. In this study, output-only modal identification and finite element model updating are considered using a given set of structural acceleration measurements and the corresponding ambient conditions of 24 hours. In the first stage, the Bayesian spectral density approach is used for output-only modal identification with the acceleration time histories as the excitation to the tower is unknown. The modal parameters and the associated uncertainty can be estimated through Bayesian inference. Uncertainty quantification is important for determination of statistically significant change of the modal parameters and for weighting assignment in the subsequent stage of model updating. In the second stage, a Bayesian model updating approach is utilized to update the finite element model of the tower. The uncertain stiffness parameters can be obtained by minimizing an objective function that is a weighted sum of the square of the differences (residuals) between the identified modal parameters and the corresponding values of the model. The weightings distinguish the contribution of different residuals with different uncertain levels. They are obtained using the Bayesian spectral density approach in the first stage. Again, uncertainty of the stiffness parameters can be quantified with Bayesian inference. Finally, this Bayesian framework is applied to the 24-hour field measurements to investigate the variation of the modal and stiffness parameters under changing ambient conditions. Results show that the Bayesian framework successfully achieves the goal of the first task of this benchmark study.
A radiation detection sensor was developed and characterized by combining three types of CsI(Tl) scintillators and an array-type SiPM to detect the radioactive contamination of discharged water in real time. The characterization results showed that type 3 exhibited the most desirable characteristics in response linearity (R-square: 0.97889) according to detection sensitivity and incident radiation dose. Furthermore, in terms of spectral characteristics, type 3 exhibited 16.54% at 0.356 MeV (the emission gamma ray energy of $^{133}Ba$), 10.28% at 0.511 MeV (the emission gamma ray energy of $^{22}Na$), 9.68% at 0.356 MeV (the emission gamma ray energy of $^{137}Cs$), and 2.55% and 4.80% at 1.173 MeV and 1.332 MeV (the emission gamma ray energies of $^{60}Co$), respectively. These measurements confirmed the good energy characteristics. The results were used to evaluate the spectral characteristics and energy linearity in a mixed source using type 3 with the best detection characteristics. It was confirmed that the gamma ray peaks of $^{133}Ba$, $^{22}Na$, $^{137}Cs$, and $^{60}Co$ were well resolved. Moreover, it was confirmed that R-square, which is an indicator of energy linearity, was 0.99986. This indicates a good linearity characteristic. Based on this study, further commercialization studies will contribute to measurements in real time and to the management of the contamination caused by radioactive wastewater or radioactive material leakage, which originate from facilities that use radioactive isotopes or care facilities.
The structural changes occurring in the isothermal crystallization processes of polyethylene (PE), poly-oxymethylene (POM), and vinylidene fluoridetrifluoroethylene (VDFTrFE) copolymer have been reviewed on the basis of our recent experimental data collected by the time-resolved measurements of synchrotron-sourced wide-angle (WAXS) and small-angle X-ray scatterings (SAXS) and infrared spectra. The temperature jump from the melt to a crystallization temperature could be measured at a cooling rate of 600-1,000 $^{\circ}C$/min, during which we collected the WAXS, SAXS, and infrared spectral data successfully at time intervals of ca. 10 sec. In the case of PE, the infrared spectral data clarified the generation of chain segments of partially disordered trans conformations immediately after the jump. These segments then became transformed into more-regular all-trans-zigzag forms, followed by the formation of an orthorhombic crystal lattice. At this stage, the generation of a stacked lamella structure having an 800-${\AA}$-long period was detected in the SAXS data. This structure was found to transfer successively to a more densely packed lamella structure having a 400-${\AA}$-long period as a result of the secondary crystallization of the amorphous region in-between the original lamellae. As for POM, the formation process of a stacked lamella structure was essentially the same as that mentioned above for PE, as evidenced from the analysis of SAXS and WAXS data. The observation of morphology-sensitive infrared bands revealed the evolution of fully extended helical chains after the generation of lamella having folded chain structures. We speculate that these extended chains exist as taut tie chains passing continuously through the neighboring lamellae. In the isothermal crystallization of VDFTrFE copolymer from the melt, a paraelectric high-temperature phase was detected at first and then it transferred into the ferroelectric low-temperature phase at a later stage. By analyzing the reflection profile of the WAXS data, the structural ordering in the high-temperature phase and the ferroelectric phase transition to the low-temperature phase of the multi-domain structure were traced successfully.
This study aimed to investigate the clinical utility of voiced sentence tasks for voice evaluation. To this end, we analyzed the correlation between perturbation-based acoustic measurements [jitter percent (jitter), shimmer percent (shimmer), Noise to Harmonic Ratio (NHR)] using sustained vowel phonation, and cepstrum-based acoustic measurements [Cepstral Peak Prominence (CPP), Low/High spectral ratio (L/H ratio)] using voiced sentences. As a result of analyzing data collected from 65 patients with voice disorders, there was a significant correlation between the CPP and jitter (r = -.624, p = .000), shimmer (r = -.530, p = .000), NHR (r = -.469, p = .000).This suggests that the cepstrum measurement of voiced sentences can be used as an alternative to the analysis limitations of the pathological voice such as not possible perturbation-based acoustic measurement, and result difference according to the analysis section.
Background: There has not been a thoroughly reported study of the comparison between spectral domain-optical coherence tomography (SD-OCT) with both ultrasound biomicroscopy (UBM) and gonioscopy on the evaluation of the iridocorneal angle (ICA) in dogs. Objectives: To investigate the diagnostic value of SD-OCT for the early detection of narrowing ICA by comparing and assessing inter-device agreement in anterior chamber angle (ACA) measurements obtained by SD-OCT and UBM, and ICA evaluations by gonioscopy. Methods: A total of 28 eyes from 28 client-owned dogs with normal intraocular pressure were included for examination. The ACA and angle opening distance (AOD) were measured from the SD-OCT and UBM images, and gonioscopy images were analyzed using the ICA grade and ZibWest angle index. Results: The mean ACA and AOD for SD-OCT were 28.31° ± 5.37° and 658.42 ± 219.90 ㎛, and for UBM, 28.34° ± 5.82° and 859.29 ± 221.80 ㎛, respectively. The mean difference in ACA between the average values of SD-OCT and UBM measurements was 0.03° with a 95% limit of agreement (LoA) span of 16.2°, indicating positive agreement; that in AOD was 200.85 ㎛ with a 95% LoA span of 1,110.95 ㎛, indicating poor agreement. The Pearson correlation coefficient of the ACA of SD-OCT and ZibWest indices of gonioscopy was 0.624, indicating strong agreement; that of UBM and gonioscopy was 0.43, indicating moderate agreement. Conclusions: SD-OCT is well tolerated by canine patients due to its non-contact method and might be an alternative option for early screening of ICA narrowing in clinical settings.
The analysis of hyperspectral characteristics of materials near the South Han River has been conducted using riverside area measurements by drone installed hyperspectral sensors. Each spectrum reflectance of the riverside materials were compared and analyzed which were consisted of grass, concrete, soil, etc. To verify the drone installed hyperspectral measurements, a ground spectrometer was deployed for field measurements and comparisons for the materials. The comparison results showed that the riverside materials had their unique hyperspectral band characteristics, and the field measurements were similar to the remote sensing data. For the classification of the riverside area, the K-means clustering method and SVM classification method were utilized. The supervised SVM method showed accurate classification of the riverside area than the unsupervised K-means method. Using classification and clustering methods, the inherent spectral characteristic for each material was found to classify the riverside materials of hyperspectral images from drones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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