Mode shape expansion is useful in structural dynamic studies such as vibration based structural health monitoring; however most existing expansion methods can not consider the modelling errors in the finite element model and the measurement uncertainty in the modal properties identified from vibration data. This paper presents a reliable approach for expanding mode shapes with consideration of both the errors in analytical model and noise in measured modal data. The proposed approach takes the perturbed force as an unknown vector that contains the discrepancies in structural parameters between the analytical model and tested structure. A regularisation algorithm based on the Tikhonov solution incorporating the L-curve criterion is adopted to reduce the influence of measurement uncertainties and to produce smooth and optimised expansion estimates in the least squares sense. The Canton Tower benchmark problem established by the Hong Kong Polytechnic University is then utilised to demonstrate the applicability of the proposed expansion approach to the actual structure. The results from the benchmark problem studies show that the proposed approach can provide reliable predictions of mode shape expansion using only limited information on the operational modal data identified from the recorded ambient vibration measurements.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제15권3호
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pp.181-184
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2015
Evaluation of radiating radiofrequency fields from hand-held and body-mounted wireless communication devices to human bodies are conducted by measuring the specific absorption rate (SAR). The uncertainty of system validation and probe calibration in SAR measurement depend on the variation of RF power used for the validation and calibration. RF input power for system validation or probe calibration is controlled manually during the test process of the existing systems in the laboratories. Consequently, a long time is required to reach the stable power needed for testing that will cause less uncertainty. The standard uncertainty due to this power drift is typically 2.89%, which can be obtained by applying IEC 62209 in a normal operating condition. The principle of the Automatic Input Power Level Control System (AIPLC), which controls the equipment by a program that maintains a stable input power level, is suggested in this paper. The power drift is reduced to less than ${\pm}1.16dB$ by AIPLC, which reduces the standard uncertainty of power drift to 0.67%.
To interact with surroundings robots and other automated machines employ sensors. However, the sensors measurements are uncertain in some amount and this may limit the potential applications of machines. Varying surrounding conditions and noises of sensor signals are major sources of the uncertainty. In this paper the uncertainty is tried to be reduced by using redundant sensor systems, where the redundancy is accomplished by varying the parameters of logically defined sensors. The target value redundantly measured is estimated adaptively. An experiment was done for measuring the stereoscopic 3D position measurement in an inconsistent light condition.
This paper represents the development of national standard (NS) for lightning impulse (LI) voltage measuring system rated 400 kV. A traceability of the NS to the international standard could be achieved by the intercomparison test with Helsinki University. According to the IEC 60060-2, a measurement uncertainty was assessed. As a result of the tests, a measurement uncertainty and step response characteristics were satisfied with the requisite for NS.
This paper represents the development of national standard(NS) for switching impulse(SI) voltage measuring system rated 500 kV. A traceability of the NS to the international standard could be achieved by the intercomparison test with PTB(Physikalisch-Technische Bundesansalt). According to the IEC 60060-2, a measurement uncertainty was assessed. As a result of the tests, the measurement uncertainty and the characteristics of step response were satisfied with the requisite for NS.
This paper presents the design and the evaluation of the 6-component force/moment calibration machine which h a s t h e maximum capacities of 500 N in forces and 50 Nm in moments. This calibration machine consists of body. fixture. force generating system, moment generating system. The expanded uncertainty of the calibration machine is evaluated by calculating the A type uncertainty. $U_A$ and B type uncertainty, $U_B$. The evaluation results. this system has the expanded uncertainty of less than $2{\times}10^[-2]$ in respective force and moment components.
Carbon contamination from the binder resin is an inherent problem with the metal powder injection molding process. Residual carbon in the W-Cu compacts has a strong impact on the thermal and electric properties. In this study, uncertainty was quantified to evaluate determination of carbon in a W-15%Cu MIM body by the combustition method. For a valid generalization about this evaluation, uncertainty scheme applied even to the repeatability as well as the uncertainty sources of each analyse step and quality appraisal sources. As a result, the concentration of carbon in the W-Cu part were measured as 0.062% with expanded uncertainty of 0.003% at 95% level. This evaluation example may be useful to uncertainty evaluation for other MIM products.
A new procedure is proposed for assessing probabilistic condition of structures considering effect of measured data uncertainty. In this procedure, multiple Finite Element (FE) models are identified by using weighting vectors that represent the uncertainty conditions of measured data. The distribution of structural parameters is analysed using a Principal Component Analysis (PCA) in relation to uncertainty conditions, and the identified models are classified into groups according to their similarity by using a K-means method. The condition of a structure is then assessed probabilistically using FE models in the classified groups, each of which represents specific uncertainty condition of measured data. Yeondae bridge, a steel-box girder expressway bridge in Korea, is used as an illustrative example. Probabilistic condition of the bridge is evaluated by the distribution of load rating factors obtained using multiple FE models. The numerical example shows that the proposed method can quantify uncertainty of measured data and subsequently evaluate efficiently the probabilistic condition of bridges.
Purpose: The purpose of this study is to develop a statistical program for capability analysis of measuring system and measurement process based upon KS Q ISO 22514-7. Methods: R is a powerful open source functional programming language that provides high level graphics and interfaces to other languages. Therefore, in this study, we will develop the statistical program using R language. Results: The R program developed in this study consists of the following five modules. ① Measuring system capability analysis with Type 1 study data: MSCA_Type1.R ② Measuring system capability analysis with Linearity study(Type 4 study) data: MSCA_Type4.R ③ Measurement process capability analysis with Type 1 study & Gage R&R study data: MPCA_T1GRR.R ④ Measurement process capability analysis with Type 4 study & Gage R&R study data: MPCA_T4GRR.R ⑤ Attribute measurement processes capability analysis : AttributeMP.R Conclusion: KS Q ISO 22514-7 evaluates measuring systems and measurement processes on the basis of the measurement uncertainty that was determined according to the GUM(KS Q ISO/IEC Guide 98-3). KS Q ISO 22514-7 offers precise procedures, however, computations are more intensive. The R program of this study will help to evaluate the measurement process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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