Dynamic compaction (DC) is a useful method for improvement of granular soils. The method is based on falling a tamper (weighting 5 to 40 ton) from the height of 15 to 30 meters on loose soil that results in stress distribution, vibration of soil particles and desirable compaction of the soil. Propagation of the waves during tamping affects adjacent structures and causes structural damage or loss of performance. Therefore, determination of the safe or critical distance from tamping point to prevent structural hazards is necessary. According to FHWA, the critical distance is defined as the limit of a particle velocity of 76 mm/s. In present study, the ABAQUS software was used for numerical modeling of DC process and determination of the safe distance based on particle velocity criterion. Different variables like alluvium depth, relative density, and impact energy were considered in finite element modeling. It was concluded that for alluvium depths less than 10 m, reflection of the body waves from lower boundaries back to the soil and resonance phenomenon increases the critical distance. However, the critical distance decreases for alluvium depths more than 10 m. Moreover, it was observed that relative density of the alluvium does not significantly influence the critical distance value.
A number of sensing techniques have been implemented for detecting defects in civil infrastructures instead of onsite human inspections in structural health monitoring. However, the issue of faults in sensors has not received much attention. This issue may lead to incorrect interpretation of data and false alarms. To overcome these challenges, this article presents a deep learning-based method with a new architecture of Stateful Long Short Term Memory Neural Networks (S-LSTM NN) for detecting sensor fault without going into details of the fault features. As LSTMs are capable of learning data features automatically, and the proposed method works without an accurate mathematical model. The detection of four types of sensor faults are studied in this paper. Non-stationary acceleration responses of a three-span continuous bridge when under operational conditions are studied. A deep network model is applied to the measured bridge data with estimation to detect the sensor fault. Another set of sensor output data is used to supervise the network parameters and backpropagation algorithm to fine tune the parameters to establish a deep self-coding network model. The response residuals between the true value and the predicted value of the deep S-LSTM network was statistically analyzed to determine the fault threshold of sensor. Experimental study with a cable-stayed bridge further indicated that the proposed method is robust in the detection of the sensor fault.
Iban, Norberto;Soria, Jose M.;Magdaleno, Alvaro;Casado, Carlos;Diaz, Ivan M.;Lorenzana, Antolin
Smart Structures and Systems
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v.22
no.1
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pp.13-25
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2018
Pedro $G{\acute{o}}mez$ Bosque footbridge is a slender and lightweight structure that creates a pedestrian link over the Pisuerga River, Valladolid, Spain. This footbridge is a singular stress ribbon structure with one span of 85 m consisting on a steel plate and precast concrete slabs laying on it. Rubber pavement and a railing made of stainless steel and glass complete the footbridge. Because of its lively dynamics, prone to oscillate, a simple and affordable structural health monitoring system was installed in order to continuously evaluate its structural serviceability and to estimate its modal parameters. Once certain problems (conditioning and 3D orientation of the triaxial accelerometers) are overcome, the monitoring system is validated by comparison with a general purpose laboratory portable analyzer. Representative data is presented, including acceleration magnitudes and modal estimates. The evolution of these parameters has been analysed over one-year time.
Civil structures may experience progressive deterioration and damage under environmental and operational conditions over their service life. Finite element (FE) model updating method is one of the most important approaches for damage identification in structures due to its capabilities in structural health monitoring. Although various damage detection approaches have been investigated on structures, there are limited studies on large-sized space structures. Thus, this paper aims to investigate the applicability and efficiency of sensitivity-based FE model updating framework for damage identification in large space structures from a distinct point of view. This framework facilitates modeling and model updating in large and geometric complicated space structures. Considering sensitivity-based FE model updating and vibration measurements, the discrepancy between acceleration response data in real damaged structure and hypothetical damaged structure have been minimized through adjusting the updating parameters. The feasibility and efficiency of the above-mentioned approach for damage identification has finally been demonstrated with two numerical examples: a flat double layer grid and a double layer diamatic dome. According to the results, this method can detect, localize, and quantify damages in large-scaled space structures very accurately which is robust to noisy data. Also, requiring a remarkably small number of iterations to converge, typically less than four, demonstrates the computational efficiency of this method.
Shad, Hossein;Adnan, Azlan bin;Vafaei, Mohammadreza;Behbahani, Hamid Pesaran;Oladimeji, Abdulkareem M.
Smart Structures and Systems
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v.21
no.1
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pp.37-51
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2018
Tuned Liquid Dampers (TLDs) have gained wide acceptance as a system for structural control and energy dissipation. However, they face limitation caused by low damping in deep water, which affects their efficiency. Another problem with deep water TLDs is that not all water depth participates in energy dissipation. This paper investigated the effect of upper mounted baffles on the effectiveness of TLDs. The Vertical Blockage Ratio (VBR) of baffles ranged from 10% - 90%. The TLD (with and without baffle), structure, and combined structure with TLD (with and without baffles) were subjected to free and harmonic forced vibrations. Results indicated that baffles could significantly enhance the energy dissipation of TLDs, thus reducing structural responses more than structures equipped with ordinary TLDs. It was found that, there was an optimum value of VBR in which the TLD's efficiency was maximized. When TLD had an appropriate VBR, the structural acceleration and displacement responses were suppressed significantly up to 51% and 56%, respectively.
Celik, Ozan;Terrell, Thomas;Gul, Mustafa;Catbas, F. Necati
Structural Monitoring and Maintenance
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v.5
no.2
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pp.273-295
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2018
In this study, an investigation of a damage detection methodology for global condition assessment is presented. A particular emphasis is put on the utilization of wireless sensors for more practical, less time consuming, less expensive and safer monitoring and eventually maintenance purposes. Wireless sensors are deployed with a sensor roving technique to maintain a dense sensor field yet requiring fewer sensors. The time series analysis method called ARX models (Auto-Regressive models with eXogeneous input) for different sensor clusters is implemented for the exploration of artificially induced damage and their locations. The performance of the technique is verified by making use of the data sets acquired from a 4-span bridge-type steel structure in a controlled laboratory environment. In that, the free response vibration data of the structure for a specific sensor cluster is measured by both wired and wireless sensors and the acceleration output of each sensor is used as an input to ARX model to estimate the response of the reference channel of that cluster. Using both data types, the ARX based time series analysis method is shown to be effective for damage detection and localization along with the interpretations and conclusions.
This study is intended to predict the seismic behavior of the down-scaled 3-story steel frame structures subjected to the real ground motion, and evaluate their structural damage through advanced finite element (FE) analysis results. The FE frame models are designed by considering the effect of the soft story. In addition, the effect of structural asymmetry is also taken into consideration during the nonlinear dynamic analyses. After observing the analysis results, it is reconfirmed that the damage of the steel frame building under the ground motion should be governed by the soft story column rather than the structural mass asymmetry.
This paper presents the improved procedure to assess static and dynamic strength of crawler type excavators. A fully integrated model including front attachment and chassis was prepared for structural analysis. In this paper, two types of loading input methods were investigated and the method imposing digging force directly on bucket tooth was more convenient than imposing cylinder reaction force on cylinder pin even if the two methods showed no discrepancy in analysis results. Static strength analysis was carried out for eight analysis scenarios based on two extreme digging positions, maximum digging reach position and maximum digging force positions. The results from static strength analysis were compared with measured stresses, cylinder pressures and digging forces and showed a good quantitative agreement with measured data. Dynamic strength analysis was carried out for simple reciprocation of boom cylinders. It was recognized that the effect of compressive stiffness of hydraulic oil was very important for dynamic structural behavior. The results from dynamic strength analysis including hydraulic oil stiffness were also compared with measured acceleration data and showed a qualitative agreement with measured data.
Park, Chanhun;Do, Hyun Min;Choi, Taeyong;Kim, ByungIn
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.30
no.9
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pp.923-930
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2013
These days, the interests on the high speed handling robots are increasing because it is important to get down the unit cost of production to get the price competitiveness. The parallel kinematic mechanism is more suitable to implement the high speed robot system as well known. The moving parts of the high speed parallel robot have to be designed for light weight. But the vibration motion is induced by the light weight links because they drive in high acceleration and deceleration. In this reason, the structural analysis of the high speed parallel kinematic robot is very important in the design process. In this paper, the study on the structural analysis of a high speed parallel robot has been done and the research results will be introduced.
A shaking table test on a three-story one-bay steel frame model with metallic yield dampers and their parallel connection with oil dampers is carried out to study the dynamic characteristics and seismic performance of the energy dissipation system. It is found from the test that the combined energy dissipation system has favorable reducing vibration effects on structural displacement, and the structural peak acceleration can not evidently be reduced under small intensity seismic excitations, but in most cases the vibration reduction effect is very good under large intensity seismic excitations. Test results also show that stiffness of the energy dissipation devices should match their damping. Dynamic analysis method and mechanics models of these two dampers are proposed. In the analysis method, the force-displacement relationship of the metallic yield damper is represented by an elastic perfectly plastic model, and the behavior of the oil damper is simulated by a velocity and displacement relative model in which the contributions of the oil damper to the damping force and stiffness of the system are considered. Validity of the analytical model and the method is verified through comparison between the results of the shaking table test and numerical analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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