This paper presents a Modified Tikhonov Regularization (MTR) method in model updating for damage identification with model errors and measurement noise influences consideration. The identification equation based on sensitivity approach from the dynamic responses is ill-conditioned and is usually solved with regularization method. When the structural system contains model errors and measurement noise, the identified results from Tikhonov Regularization (TR) method often diverge after several iterations. In the MTR method, new side conditions with limits on the identification of physical parameters allow for the presence of model errors and ensure the physical meanings of the identified parameters. Chebyshev polynomial is applied to approximate the acceleration response for moderation of measurement noise. The identified physical parameter can converge to a relative correct direction. A three-dimensional unsymmetrical frame structure with different scenarios is studied to illustrate the proposed method. Results revealed show that the proposed method has superior performance than TR Method when there are both model errors and measurement noise in the structure system.
In cable structure maintenance, particularly for cable-stayed bridges, cable safety assessment relies on estimating cable tension. Conventionally, in Japan, cable tension is estimated from the natural frequencies of the cable using the higher-order vibration method. In recent years, dampers have been installed on cables to reduce cable vibrations. Because the higher-order vibration method is a method for damper-free cables, the damper must be removed to measure the natural frequencies of a cable without a damper. However, cables on some cable-stayed bridges have two dampers: one on the girder side and another on the tower side. Notably, removing and reinstalling the damper on the tower side are considerably more time- and labor-intensive. This paper introduces a tension estimation method for cables with two dampers, using natural frequencies. The proposed method was validated through numerical simulation and experiment. In the numerical tests, without measurement error in the natural frequencies, the maximum estimation error among 100 models was 3.3%. With measurement error of 2%, the average estimation error was within 5%, with a maximum error of 9%. The proposed method has high accuracy because the higher-order vibration method for a damper-free cable still has an estimation error of 5%. The experimental verification emphasizes the importance of accurate damper modeling, highlighting potential discrepancies between existing damper design formula and actual damper behavior. By revising the damper formula, the proposed method achieved accurate cable tension estimation, with a maximum estimation error of approximately 10%.
This paper presents numerical and experimental investigations on damage detection of mono-coupled multistory buildings using natural frequency as only diagnostic parameter. Frequency equation of a mono-coupled multistory building is first derived using the transfer matrix method. Closed-form sensitivity equation is established to relate the relative change in the stiffness of each story to the relative changes in the natural frequencies of the building. Damage detection is then performed using the sensitivity equation with its special features and minimizing the norm of an objective function with an inequality constraint. Numerical and experimental investigations are finally conducted on a mono-coupled 3-story building model as an application of the proposed algorithm, in which the influence of modeling error on the degree of accuracy of damage detection is discussed. A mono-coupled 10-story building is further used to examine the capability of the proposed algorithm against measurement noise and incomplete measured natural frequencies. The results obtained demonstrate that changes in story stiffness can be satisfactorily detected, located, and quantified if all sensitive natural frequencies to damaged stories are available. The proposed damage detection algorithm is not sensitive to measurement noise and modeling error.
This paper aims to develop a SI(structural identification) technique using the kinetic energy optimization technique(KEOT) and the direct matrix updating method(DMUM) to decide on optimal location of sensors and to update FE model respectively, which ultimately contributes to a composition of more effective SHM. Owing to the characteristic structural flexing behavior of cable bridges, which makes them vulnerable to any vibration, systematic and continuous structural health monitoring (SHM) is pivotal for them. Since it is necessary to select optimal measurement locations with the fewest possible measurements and also to accurately assess the structural state of a bridge for the development of an effective SHM, a SI technique is as much important to accurately determine the modal parameters of the current structure based on the data optimally obtained. In this study, the KEOT was utilized to determine the optimal measurement locations, while the DMUM was utilized for FE model updating. As a result of experiment, the required number of measurement locations derived from KEOT based on the target mode was reduced by approximately 80 % compared to the initial number of measurement locations. Moreover, compared to the eigenvalue of the modal experiment, an improved FE model with a margin of error of less than 1 % was derived from DMUM. Finally, the SI technique for long-span bridges proposed in this study, which utilizes both KEOT and DMUM, is proven effective in minimizing the number of sensors while accurately determining the structural dynamic characteristics.
The measurement of residual stresses by the hole-drilling method has been commonly used to evaluate residual stresses in structural members. In this method, one of the source of error is due to the misalignment between the drilling hole and strain gage center. This paper presents a finite element analysis of the influence of such misalignment for the uniaxial residual stress field. The stress error increases proportionally to hole eccentricity. The correction equations which easily obtain the residual stress taking account of the hole eccentricity are derived. The stress error due to the hole eccentricity decreases by approximately one percent using this equations.
This paper presents a computational method for a confidence region of identified parameters which are affected by measurement noise and error contained in prescribed parameters. The method is based on sensitivities of the identified parameters with respect to model parameter error and measurement noise along with the law of error propagation. By conducting numerical experiments on simple models, it is confirmed that the confidence region coincides well with the results of numerical experiments. Furthermore, the optimum arrangement of sensor locations is evaluated when uncertainty exists in prescribed parameters, based on the concept that square sum of coefficients of variations of identified results attains minimum. Good agreement of the theoretical results with those of numerical simulation confirmed validity of the theory.
Impact forces induced by external object collisions can cause serious damages to civil engineering structures. While accurate and prompt identification of such impact forces is a critical task in structural health monitoring, it is not readily feasible for civil structures because the force measurement is extremely challenging and the force location is unpredictable for full-scale field structures. This study proposes a novel approach for identification of impact force including its location and time history using a small number of multi-metric observations. The method combines an augmented Kalman filter (AKF) and Genetic algorithm for accurate identification of impact force. The location of impact force is statistically determined in the way to minimize the AKF response estimate error at measured locations and then time history of the impact force is accurately constructed by optimizing the error co-variances of AKF using Genetic algorithm. The efficacy of proposed approach is numerically demonstrated using a truss and a plate model considering the presence of modelling error and measurement noises.
Lei, Jun;Lozano-Galant, Jose Antonio;Xu, Dong;Zhang, Feng-Liang;Turmo, Jose
Smart Structures and Systems
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제30권4호
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pp.339-351
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2022
Evaluating the current condition of existing structures is of primary importance for economic and safety reasons. This can be addressed by Structural System Identification (SSI). A reliable static SSI depends on well-designed sensor configuration and loading cases, as well as efficient parameter estimation algorithms. Static SSI by the Measurement Error-Minimizing Observability Method (MEMOM) is a model-based deterministic static SSI method that could estimate structural parameters from static responses. In the current state of the art, this method is only applicable when structures are subjected to one loading case. This might lead to lack of information in some local regions of the structure (such as the null curvatures zones). To address this issue, the SSI by MEMOM using multiple loading cases is proposed in this work. Observability equations obtained from different loading cases are concatenated simultaneously and an optimization procedure is introduced to obtain the estimations by minimizing the discrepancy between the predicted response and the measured one. In addition, a Genetic-Algorithm (GA)-based Optimal Sensor Placement (OSP) method is proposed to tackle the OSP problem under multiple static loading cases for the very first time. In this approach, the Fisher Information Matrix (FIM)'s determinant is used as the metric of the goodness of sensor configurations. The numerical examples of a 3-span continuous bridge and a 13-story frame, are analyzed to validate the applicability of the extended SSI by MEMOM and the GA-based OSP method.
In multi-axis force sensor, compliance matrices representing structural behaviour of internal sensor bodies play an important role in decoupled sensing and accuracy, Recently, error propagation through compliance matrices has been studied via approximation approach. However the upper bound of measured force error has not been known. In this paper, error propagation in force sensing is analysed in a unified way when both strain measurement error and compliance matrix error exist, and the upper bound of the measured force error is derived exactly(not approximately). The analysis is examined through a numerical example.
RC 고층건물에서 발생하는 기둥축소의 예측 오차를 최소화하기 위하여 계측결과를 이용한 해석보정에 대한 변수연구가 수행되었다. 해석보정의 변수는 해석보정 시행기준, 해석보정 값, 계측 위치이며, 변수에 따른 해석보정 모델을 41층 규모의 RC 건물의 시공단계해석에서 적용하여 변수에 따른 보정 효과를 비교·분석하였다. 보정 횟수와 전체 보정량에 따른 층별 오차 값의 감소율을 비교하였으며, 해석보정의 시행기준은 일정한 간격을 기준으로 해석보정 할 경우, 해석보정 값은 오차 값만큼 보정할 경우, 계측 위치는 매 층 계측이 될 경우에 오차가 최소화되는 경향을 확인하였다. 이로부터 실제 해석 모델에 대하여 여러 해석보정 모델을 적용함으로써 가장 적합한 해석보정 모델을 도출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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