Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.04a
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pp.433-438
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2001
The response spectrum has been widely used to differentiate the significant characteristics of earthquake ground motion and to evaluate the response of structures under ground shaking. Current design response spectrum is based on Seed, Ugas, and Lysmer's study. (1976) In this study, earthquake ground motion data sets adopted by Seed, Miranda, and Riddell is analyzed regards to soil types. And how earthquake data sets effected the design response spectrum is evaluated using acceleration-displacement response spectrum.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2000.10a
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pp.349-354
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2000
The modal analysis based on deformations is the method to drived dynamic responsed from superposition of natural frequency and mode shape. In order to free vibration analysis of the structures, Aluminum-made model is used in experiment. The dynamic characteristic of the structures are determined from acceleration measurements using impulse hammer. Experimenrt input and output signal are derive from impact hammer and the one accerometer. This paper present three methods for calculating the natural frequencies and mode shapes of the structure with theory value and finite element analysis, experiment. The results were good approximated about natural frequency and mode shape.
Base isolation, having quite simple contents, aims to protect the buildings from earthquake-induced damages by installing structural components having low horizontal stiffness between substructure and superstructure. In this study, an appropriate base isolation system for 2-D reinforced concrete frame is investigated. For different structural heights, the structural systems of 2, 3 and 4 bays are modeled by applying base isolation systems and results are compared with conventional structural systems. 1999 Marmara earthquake data is used for applying the model by time history method in SAP2000 package. Results of various parameters such as base shear force, structure drift ratio, structure period and superstructure acceleration are discussed for all models.
The inverse pseudo excitation method is used in the identification of random loadings. For structures subjected to stationary random excitations, the power spectral density matrices of such loadings are identified experimentally. The identification is based on the measured acceleration responses and the structural frequency response functions. Numerical simulation is used in the optimal selection of sensor locations. The proposed method has been successfully applied to the loading identification experiments of three structural models, two uniform steel cantilever beams and a four-story plastic glass frame, subjected to uncorrelated or partially correlated random excitations. The identified loadings agree quite well with actual excitations. It is proved that the proposed method is quite accurate and efficient in addition to its ability to alleviate the ill conditioning of the structural frequency response functions.
Marano, Giuseppe Carlo;Greco, Rita;Palombella, Giuseppe
Structural Engineering and Mechanics
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v.29
no.6
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pp.603-622
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2008
This work deals with the design optimization of tuned mass damper (TMD) devices used for mitigating vibrations in high-rise towers subjected to seismic accelerations. A stochastic approach is developed and the excitation is represented by a stationary filtered stochastic process. The effectiveness of the vibration control strategy is evaluated by expressing the objective function as the reduction factor of the structural response in terms of displacement and absolute acceleration. The mechanical characteristics of the tuned mass damper represent the design variables. Analyses of sensitivities are carried out by varying the input and structural parameters in order to assess the efficiency of the TMD strategy. Variations between two different criteria are also evaluated.
On October 23, 2011, an earthquake of magnitude 7.0 struck Van, Turkey. This powerful earthquake caused the deaths of 604 people, more than 2,000 injuries, and a considerable loss of property. After this devastating earthquake, on November 9, 2011, another earthquake of magnitude 5.7 occurred. This moderate earthquake caused the deaths of 40 people. Partial and total collapse of the masonry and adobe buildings occurred in the rural areas of Van. In this paper, the acceleration records and response spectrums of the earthquakes were given and the structural deficiencies and reasons of the failures of the rural buildings were evaluated according to the Turkish Seismic Code. The observed failures showed that low quality of structural materials, poor workmanship, lack of engineering services and insufficient detailing of the structural elements are the main reasons of damages.
In this paper, a Cloud Model based Fruit Fly Optimization Algorithm (CMFOA) is presented for structural damage identification, which is a global optimization algorithm inspired by the foraging behavior of fruit fly swarm. It is assumed that damage only leads to the decrease in elementary stiffness. The differences on time-domain structural acceleration data are used to construct the objective function, which transforms the damaged identification problem of a structure into an optimization problem. The effectiveness, efficiency and accuracy of the CMFOA are demonstrated by two different numerical simulation structures, including a simply supported beam and a cantilevered plate. Numerical results show that the CMFOA has a better capacity for structural damage identification than the basic Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA) and the CMFOA is not sensitive to measurement noise.
In this study, the periodic seismic performance evaluation scheme is proposed using a structural health monitoring system in terms of seismic fragility. An instrumented highway bridge is used to demonstrate the evaluation procedure involving (1) measuring ambient vibration of a bridge under general vehicle loadings, (2) identifying modal parameters from the measured acceleration data by applying output-only modal identification method, (3) updating a preliminary finite element model (obtained from structural design drawings) with the identified modal parameters using real-coded genetic algorithm, (4) analyzing nonlinear response time histories of the structure under earthquake excitations, and finally (5) developing fragility curves represented by a log-normal distribution function using maximum likelihood estimation. It is found that the seismic fragility of a highway bridge can be updated using extracted modal parameters and can also be monitored further by utilizing the instrumented structural health monitoring system.
This paper presents a novel structural damage detection method with a new damage index based on the statistical moments of dynamic responses of a structure under a random excitation. After a brief introduction to statistical moment theory, the principle of the new method is put forward in terms of a single-degree-of-freedom (SDOF) system. The sensitivity of statistical moment to structural damage is discussed for various types of structural responses and different orders of statistical moment. The formulae for statistical moment-based damage detection are derived. The effect of measurement noise on damage detection is ascertained. The new damage index and the proposed statistical moment-based damage detection method are then extended to multi-degree-of-freedom (MDOF) systems with resort to the leastsquares method. As numerical studies, the proposed method is applied to both single and multi-story shear buildings. Numerical results show that the fourth-order statistical moment of story drifts is a more sensitive indicator to structural stiffness reduction than the natural frequencies, the second order moment of story drift, and the fourth-order moments of velocity and acceleration responses of the shear building. The fourth-order statistical moment of story drifts can be used to accurately identify both location and severity of structural stiffness reduction of the shear building. Furthermore, a significant advantage of the proposed damage detection method lies in that it is insensitive to measurement noise.
Structural health monitoring (SHM) is of great importance to super high-rise buildings. The Shanghai Tower is currently the tallest building in China, and a complete SHM system was simultaneously constructed at the beginning of the construction of the tower. Due to the variety of sensor types and the large number of measurement points in the SHM system, an online automatic structural health assessment method with few computations and no manual intervention is needed. This paper introduces a structural health assessment method for the Shanghai Tower that uses the coefficients of an autoregressive (AR) time series model as structural state indicators. An analysis of collected data indicates that the coefficients of the AR model are affected by environmental factors, and the principal component analysis method is used to remove the influence of environmental factors. Finally, the control chart method is used to track the changes in structural state indicators, and a plan for online automatic structure health state evaluation is proposed. This method is applied to long-term acceleration and inclination data from the Shanghai Tower and successfully identifies the changes in the structural state. Overall, the structural state indicators of the Shanghai Tower are stable, and the structure is in a healthy state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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