A non-destructive time domain approach to examine structural damage using parameterized partial differential equations and Galerkin approximation techniques is presented. The time domain analysis for damage detection is independent of modal parameters and analytical models unlike frequency domain methods which generally rely on analytical models. The time history of the vibration response of the structure was used to identify the presence of damage. Damage in a structure causes changes in the physical coefficients of mass density, elastic modulus and damping coefficients. This is a part of our ongoing effort on the general problem of modeling and parameter estimation for internal damping mechanisms in a composite beam. Namely, in detecting damage through time-domain or frequency-domain data from smart sensors, the common damages are changed in modal properties such as natural frequencies, mode shapes, and mode shape curvature. This paper examines the use of beam-like structures with piezoceramic sensors and actuators to perform identification of those physical parameters, and detect the damage. Experimental results are presented from tests on cantilevered composite beams damaged at different locations and different dimensions. It is demonstrated that the method can sense the presence of damage and obtain the position of a damage.
Piezoelectric sensor-based health monitoring technique using a two-step support vector machine (SYM) classifier is discussed for damage identification of a railroad track. An active sensing system composed of two PZT patches was investigated in conjunction with both impedance and guided wave propagation methods to detect two kinds of damage of the railroad track (one is a hole damage of 0.5cm in diameter at web section and the other is a transverse cut damage of 7.5cm in length and 0.5cm in depth at head section). Two damage-sensitive features were extracted one by one from each method; a) feature I: root mean square deviations (RMSD) of impedance signatures and b) feature II: wavelet coefficients for $A_0$ mode of guided waves. By defining damage indices from those damage-sensitive features, a two-dimensional damage feature (2-D DF) space was made. In order to minimize a false-positive indication of the current active sensing system, a two-step SYM classifier was applied to the 2-D DF space. As a result, optimal separable hyper-planes were successfully established by the two-step SYM classifier: Damage detection was accomplished by the first step-SYM, and damage classification was also carried out by the second step-SYM. Finally, the applicability of the proposed two-step SYM classifier has been verified by thirty test patterns.
It is essential for health monitoring of a cable-stayed bridge to provide more accurate and enough information from the sensors. In experimental modal testing, the chosen measurement locations and the number of measurements have a major influence on the quality of the results. The choice is often difficult for complex structures like a cable-stayed bridge. It is extremely important a cable-stayed bridge to minimize the number of sensing operations required to monitor the structural system. In order to obtain the desired accuracy for the structural test, several issues must take into consideration. Two important issues are the number and location of response sensors. There are usually several alternative locations where different sensors can be located. On the other hand, the number of sensors might be limited due to economic constraints. Therefore, techniques such as methodologies, algorithms etc., which address the issue of limited instrumentation and its effects on resolution and accuracy in health monitoring systems are paramount to a damage diagnosis approach. This paper discusses an optimum sensor placement criterion suitable to the identification of structural damage for continuous health monitoring. A Kinetic Energy optimization technique and an Effective Independence Method are analyzed and numerical and theoretical issues are addressed for a cable-stayed bridge. Its application to a cable-stayed bridge is discussed to optimize the sensor placement for identification and control purposes.
Dehcheshmeh, M. Mohamadi;Hosseinzadeh, A. Zare;Amiri, G. Ghodrati
Smart Structures and Systems
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제25권1호
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pp.47-56
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2020
This paper proposes a model-based approach for structural damage identification and quantification. Using pseudo modal strain energy and mode shape vectors, a damage-sensitive objective function is introduced which is suitable for damage estimation and quantification in shear frames. Whale optimization algorithm (WOA) is used to solve the problem and report the optimal solution as damage detection results. To illustrate the capability of the proposed method, a numerical example of a shear frame under different damage patterns is studied in both ideal and noisy cases. Furthermore, the performance of the WOA is compared with particle swarm optimization algorithm, as one the widely-used optimization techniques. The applicability of the method is also experimentally investigated by studying a six-story shear frame tested on a shake table. Based on the obtained results, the proposed method is able to assess the health of the shear building structures with high level of accuracy.
현재까지 구조건전성 모니터링과 관련하여 제안된 대부분의 손상인식기법은 모달영역응답을 이용하고 있으나, 모달영역응답은 별도의 후처리가 필요하며 추출과정에서 오차를 포함하게 되므로 손상인식의 정확성을 저하시키는 요인이 되어왔다. 본 논문에서는 이동하중응답을 직접 이용하는 손상인식기법의 적용성을 실내 실험을 통하여 검증하였다. 실험은 강재로 만든 보에 이동하중을 재하시켜 수행하였으며, 보의 응답은 변위계를 이용하여 측정하였다. 이동하중은 쇠구슬과 활강장치를 이용하여 모사하였으며, 주기성과 비주기성 이동하중으로 구분하여 재하하였다. 계측된 응답을 이용한 손상인식 결과, 이동하중을 이용한 손상인식기법은 구조물의 손상을 성공적으로 탐지하는 것으로 나타났다.
Katkhuda, Hasan N.;Dwairi, Hazim M.;Shatarat, Nasim
Structural Engineering and Mechanics
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제34권3호
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pp.351-366
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2010
A novel system identification and structural health assessment procedure of steel framed structures with semi-rigid connections is presented in this paper. It is capable of detecting damages at the local element level under normal operating conditions; i.e., serviceability limit state. The procedure is a linear time-domain system identification technique in which the structure responses are required, whereas the dynamic excitation force is not required to identify the structural parameters. The procedure tracks changes in the stiffness properties of all the elements in a structure. It can identify damage-free and damaged structural elements very accurately when excited by different types of dynamic loadings. The method is elaborated with the help of several numerical examples. The results indicate that the proposed algorithm identified the structures correctly and detected the pre-imposed damages in the frames when excited by earthquake, impact, and harmonic loadings. The algorithm can potentially be used for structural health assessment and monitoring of existing structures with minimum disruption of operations. Since the procedure requires only a few time points of response information, it is expected to be economic and efficient.
This paper presents an experimental modal analysis of a caisson-type breakwater to produce basic information for the structural health assessment of a caisson structure. To achieve the objective, the following approaches are implemented. First, modal analysis methods are selected to examine the modal characteristics of a caisson structure. Second, experimental modal analyses are performed using finite element analyses and lab-scale model tests. Third, damage scenarios that include several damage levels in a foundation-structure interface are designed. Finally, the effects of damage on the modal characteristics are analyzed for the purpose of utilizing them for damage identification.
A method for structural damage identification based on Chaotic Artificial Bee Colony (CABC) algorithm is presented. ABC is a heuristic algorithm with simple structure, ease of implementation, good robustness but with slow convergence rate. To overcome the shortcoming, the tournament selection mechanism is chosen instead of the roulette mechanism and chaotic search mechanism is also introduced. Residuals of natural frequencies and modal assurance criteria (MAC) are used to establish the objective function, ABC and CABC are utilized to solve the optimization problem. Two numerical examples are studied to investigate the efficiency and correctness of the proposed method. The simulation results show that the CABC algorithm can identify the local damage better compared with ABC and other evolutionary algorithms, even with noise corruption.
본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.
Significant improvements to methodologies on structural damage detection (SDD) have emerged in recent years. However, many methods are related to inversion computation which is prone to be ill-posed or ill-conditioning, leading to low-computing efficiency or inaccurate results. To explore a more accurate solution with satisfactory efficiency, a PSO-INM algorithm, combining particle swarm optimization (PSO) algorithm and an improved Nelder-Mead method (INM), is proposed to solve multi-sample objective function defined based on Bayesian inference in this study. The PSO-based algorithm, as a heuristic algorithm, is reliable to explore solution to SDD problem converted into a constrained optimization problem in mathematics. And the multi-sample objective function provides a stable pattern under different level of noise. Advantages of multi-sample objective function and its superior over traditional objective function are studied. Numerical simulation results of a two-storey frame structure show that the proposed method is sensitive to multi-damage cases. For further confirming accuracy of the proposed method, the ASCE 4-storey benchmark frame structure subjected to single and multiple damage cases is employed. Different kinds of modal identification methods are utilized to extract structural modal data from noise-contaminating acceleration responses. The illustrated results show that the proposed method is efficient to exact locations and extents of induced damages in structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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