Structural health monitoring (SHM) is a novel field of research in civil engineering. It emerges from the needs to assess the safety and interiority of civil infrastructure, prolong the service life, and prevent catastrophic failure of the structure. The damage of the structure is inferred by comparing the modal properties identified from the measurement with those obtained from the baseline finite element (FE) model. FE model updating aims to increase the accuracy and reliability of the FE model, which is essential for the success of diagnostic and prognostic of the structure.
This thesis analyzed the monitoring data on Guangzhou New TV Tower of 610m tall, which was furnished as an international benchmark problem by the Hong Kong Polytechnic University. Modal properties of the tower were successfully identified using frequency domain decomposition and stochastic subspace identification methods. A fair agreement the modal properties between the measurement and FE model was found, although still raised a need to update the FE model.
A numerical simulation and FE model updating using real measurement data were performed. The results showed that the model updating process significantly reduced the differences between the modal properties of the updated FE model and the measurement. Some critical issues in FE model updating were attempted to consider: the choice of grouping, the random noise effect of the measurement, and the over-fitting problem of the updating parameters. Regularization term provides the parameters with smaller changes without scarifying the accuracy in the modal properties, which is more feasible to the real condition of the tower.
구조 건강 모니터링 (SHM) 토목 공학 연구의 새로운 분야입니다. 그것은 안전하고 interiority 시민 인프라의 평가 수명을 연장하고, 구조의 치명적인 오류를 방지 요구에서 나온다. 구조의 손상 기준 유한 요소 (코드 FE) 모델에서 얻은 자들과 측정에서 식별 모달 속성을 비교하여 유추됩니다. 목표를 업데이트하는 코드 FE 모델은 정확성과 신뢰성의 성공을 위해 필수적이며, 철 모델의 증가 진단 및 구조의 전조.
이 논문은 홍콩 폴리 테크닉 대학교에서 국제적인 벤치 마크 문제로 완비했습니다 610m 높이의 새로운 광저우 TV 타워의 모니터링 자료를 분석했습니다. 탑의 모달 속성이 성공적으로 주파수 영역 분해 및 확률적 아공간 식별 방법을 사용하여 확인되었습니다. 아직 철 모델을 업데이트하는 필요성을 제기 있지만 공정한 계약 계측 및 FE에 모델 사이의 모달 속성이 발견되었다. 실제 측정 데이터를 사용하여 업데이트하는 수치 시뮬레이션은 코드 FE 모델을 수행했다.
결과는 모델의 업데이트 프로세스가 크게 업데이트된 FE에 모델과 측정의 모달 속성의 차이점을 줄일 것으로 나타났다. FE에 모델에서 어떤 중요한 문제를 고려해야 할 시도했다 업데이트 : 그룹의 선택, 측정의 랜덤 노이즈 효과, 그리고 업데이트 매개 변수의 이상 끼는 문제. Regularization 기간이 더 타워의 실제 조건에 가능합니다 이상입니다 모달 등록 정보의 정확성을, scarifying없이 작은 변화와 매개 변수를 제공합니다.