Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar;Sevim, Baris;Kartal, Murat Emre;Adanur, Suleyman
Steel and Composite Structures
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제10권6호
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pp.541-561
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2010
This paper presents finite element analyses, experimental measurements and finite element model updating of an arch type steel laboratory bridge model using semi-rigid connections. The laboratory bridge model is a single span and fixed base structure with a length of 6.1 m and width of 1.1m. The height of the bridge column is 0.85 m and the maximum arch height is 0.95 m. Firstly, a finite element model of the bridge is created in SAP2000 program and analytical dynamic characteristics such as natural frequencies and mode shapes are determined. Then, experimental measurements using ambient vibration tests are performed and dynamic characteristics (natural frequencies, mode shapes and damping ratios) are obtained. Ambient vibration tests are performed under natural excitations such as wind and small impact effects. The Enhanced Frequency Domain Decomposition method in the frequency domain and the Stochastic Subspace Identification method in the time domain are used to extract the dynamic characteristics. Then the finite element model of the bridge is updated using linear elastic rotational springs in the supports and structural element connections to minimize the differences between analytically and experimentally estimated dynamic characteristics. At the end of the study, maximum differences in the natural frequencies are reduced on average from 47% to 2.6%. It is seen that there is a good agreement between analytical and experimental results after finite element model updating. Also, connection percentages of the all structural elements to joints are determined depending on the rotational spring stiffness.
A mathematical model is developed to describe the relationship between the manipulated variables (e.g. jacket inlet temperature and feed flow rate) and the important qualities (e.g conversion and weight average molecular weight (Mw)) in a continuous polymerization reactor. The subspace-based identification method for Wiener model is used to retrieve from the discrete sample data the accurate information about both the structure and initial parameter estimates for iterative parameter optimization methods. The comparison of the output of the identified Wiener model with the outputs of a non-linear plant model shows a fairly satisfactory degree of accordance.
Kim, Jeong-Tae;Ho, Duc-Duy;Nguyen, Khac-Duy;Hong, Dong-Soo;Shin, Sung Woo;Yun, Chung-Bang;Shinozuka, Masanobu
Smart Structures and Systems
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제11권5호
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pp.533-553
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2013
In this paper, system identification of a cable-stayed bridge in Korea, the Hwamyung Bridge, is performed using vibration responses measured by a wireless sensor system. First, an acceleration based-wireless sensor system is employed for the structural health monitoring of the bridge, and wireless sensor nodes are deployed on a deck, a pylon and several selected cables. Second, modal parameters of the bridge are obtained both from measured vibration responses and finite element (FE) analysis. Frequency domain decomposition and stochastic subspace identification methods are used to obtain the modal parameters from the measured vibration responses. The FE model of the bridge is established using commercial FE software package. Third, structural properties of the bridge are updated using a modal sensitivity-based method. The updating work improves the accuracy of the FE model so that structural behaviors of the bridge can be represented better using the updated FE model. Finally, cable forces of the selected cables are also identified and compared with both design and lift-off test values.
최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.
This study develops a damage detection method based on neural networks. The performance of the method is numerically and experimentally verified using a three-story shear building model. The framework is mainly composed of two hierarchical stages to identify damage location and extent using artificial neural network (ANN). The normalized damage signature index, that is a normalized ratio of the changes in the natural frequency and mode shape caused by the damage, is used to identify the damage location. The modal parameters extracted from the numerically developed structure for multiple damage scenarios are used to train the ANN. The positive alarm from the first stage of damage detection activates the second stage of ANN to assess the damage extent. The difference in mode shape vectors between the intact and damaged structures is used to determine the extent of the related damage. The entire procedure is verified using laboratory experiments. The damage is artificially modeled by replacing the column element with a narrow section, and a stochastic subspace identification method is used to identify the modal parameters. The results verify that the proposed method can accurately detect the damage location and extent.
In this study, we consider a multi-input multi-output styrene polymerization reactor system for which the monomer conversion and the weight average molecular weight are controlled by manipulating the jacket inlet temperature and the feed flow rate. The reactor system is identified by using a linear subspace identification method and then the output feedback model predictive controller is constructed on the basis of the identified model. Here we use the Best Linear Unbiased Estimation (BLUE) filter as a stochastic estimator instead of the Kalman filter. The BLUE filter observes the state successfully without any a priori information of initial states. In contrast to the Kalman filter, the BLUE filter eliminates the offset by observing the state of the augmented system regardless of a priori information of the initial state for an integral white noise augmented system. A BLUE filter has a finite impulse response (FIR) structure which utilizes finite measurements and inputs on the most recent time interval [i-N, i] in order to avoid long processing times.
본 연구는 원자력발전소에 설치되는 캐비닛형 전기기기의 동적 진동시험 자료를 이용하여 캐비닛의 지진응답을 예측할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 1) 절점질량 이상화 모델에 기반한 등가 지진하중 산정, 2) 진동시험자료에 기반한 캐비닛 구조의 입출력 상태방정식 규명, 3) 산정된 등가지진하중과 규명된 입출력 상태방정식을 사용한 지진응답산정의 과정으로 구성된다. 제안된 기법은 유한요소기법(FEM) 모델 개선(Model Updating)에 기반한 지진응답예측기법에 비하여 모델링 오차가 개입 되지 않는 장점을 가진다. 캐비넷 구조를 이상화한 2차원 프레임 모델과 3차원 상세 모델에 대한 수치검증을 통하여 제안된 기법이 지진응답을 매우 정확하게 예측을 함을 관찰하였고, 측정 노이즈에 대해서도 강인함을 관찰하였다. 추후연구로 실험검증이 요구된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권4호
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pp.337-346
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2019
This paper discusses a method for obtaining nonnegative estimates for variance components in a random effects model. A variance component should be positive by definition. Nevertheless, estimates of variance components are sometimes given as negative values, which is not desirable. The proposed method is based on two basic ideas. One is the identification of the orthogonal vector subspaces according to factors and the other is to ascertain the projection in each orthogonal vector subspace. Hence, an observation vector can be denoted by the sum of projections. The method suggested here always produces nonnegative estimates using projections. Hartley's synthesis is used for the calculation of expected values of quadratic forms. It also discusses how to set up a residual model for each projection.
This paper describes the results of a low-frequency oscillation analysis using data measured in PMU installed in the KEPCO system, and the comparison with eigenvalues computed from the linear model. The dominant oscillation modes are estimated by applying various algorithms. The algorithms are: the extended Prony method; multiple time interval parameter estimation method; subspace system identification method; and spectral analysis. From the measurement data, modes of frequency 0.68[Hz] and 0.92[Hz] were estimated, and modes of frequency 0.63[Hz] and 0.80[Hz] were computed from the eigenvalue calculation. There was a difference between the mode estimated from measurement data and that from the linear model. This is possibly because of an error in the dynamic data of the KEPCO system used in eigenvalue calculation. Because wide area modes exist in the KEPCO system, these modes should be monitored continuously for the reliable operation of the system. In order to prevent total blackouts caused by wide area oscillation, moreover, contingency analysis should be performed in relation to this mode and appropriate measures should be established.
The Yingxian wooden tower in China is currently the tallest wooden tower in the world. It was built in 1056 AD and is 65.86 m high. Field measurements of wind speed and wind-induced response of this tower are conducted. The wind characteristics, including the average wind speed, wind direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral length scale and velocity spectrum are investigated. The power spectral density and the root-mean-square wind-induced acceleration are analyzed. The structural modal parameters of this tower are identified with two different methods, including the Empirical Mode Decomposition (EMD) combined with the Random Decrement Technique (RDT) and Hilbert transform technique, and the stochastic subspace identification (SSI) method. Results show that strong wind is coming predominantly from the West-South of the tower which is in the same direction as the inclination of the structure. The Von Karman spectrum can describe the spectrum of wind speed well. Wind-induced torsional vibration obviously occurs in this tower. The natural frequencies identified by EMD, RDT and Hilbert Transform are close to those identified by SSI method, but there is obvious difference between the identified damping ratios for the first two modes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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