Element level structural damage detection with limited observations and with unknown inputs

有限元法 结构健康监测 刚度 结构体系 加速度 计算机科学 要素(刑法) 结构单元 鉴定(生物学) 结构工程 算法 时域 控制理论(社会学) 工程类 物理 人工智能 植物 控制(管理) 经典力学 政治学 法学 计算机视觉 生物
作者
Ying Lei,J. Y. Lei,Yu Song
出处
期刊:Proceedings of SPIE 卷期号:6532: 65321X-65321X 被引量:1
标识
DOI:10.1117/12.720666
摘要

In practical structural health monitoring, it is essential to develop an efficient technique which can detect structural local damage utilizing only a limited number of measured acceleration responses of structures subject to unknown (unmeasured) excitations inputs. In this paper, a finite-element based time domain system identification method is proposed for this purpose. Structure state vectors are treated as implicit functions of structural dynamic parameters and excitations. The unknown structural dynamic parameters and excitation inputs are identified by an algorithm based on recursive least squares estimation with unknown excitations (RLSE-UI). Structural damage at element level is detected by the degrading of stiffness of damaged structural elements. Numerical simulation of a 3-story building demonstrates the proposed method can identify structural element stiffness parameters with good accuracy and structural damage at element level can be located from the degrading of element stiffness parameters.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
木质素完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
陈平安发布了新的文献求助10
2秒前
科研通AI6.2应助下次见采纳,获得10
2秒前
木流留马发布了新的文献求助10
2秒前
夜夜完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
傲娇向露发布了新的文献求助10
3秒前
阿道完成签到,获得积分10
4秒前
嗯哼发布了新的文献求助10
4秒前
lin发布了新的文献求助10
4秒前
梨梨完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
6秒前
夜夜发布了新的文献求助10
6秒前
是ok耶完成签到,获得积分10
6秒前
111发布了新的文献求助10
6秒前
Orange应助十七采纳,获得10
6秒前
7秒前
NexusExplorer应助Camellia采纳,获得10
7秒前
乐空思应助9527采纳,获得20
7秒前
li1901发布了新的文献求助10
8秒前
Moon发布了新的文献求助30
8秒前
9秒前
蔡佩翰完成签到,获得积分10
9秒前
molihuakai应助阳光雨采纳,获得200
9秒前
没有答案发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
wangchaofk发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
英俊的铭应助bless采纳,获得20
10秒前
guo发布了新的文献求助10
10秒前
起风了完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
老实若冰完成签到,获得积分10
11秒前
长弓诘完成签到 ,获得积分10
11秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 800
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Materials selection in mechanical design 500
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6478882
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8280279
关于积分的说明 17660504
捐赠科研通 5561512
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2911273
邀请新用户注册赠送积分活动 1888279
关于科研通互助平台的介绍 1742266