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- 주제어 : SYSTEM IDENTIFICATION 기법 (검색결과 13 건)
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System identification 기법을 이용한 RC beam의 손상탐지에 관한 실험적 연구
본 논문에서는 system identification 기법을 이용하여 RC 보의 손상 정도와 손상의 크기를 이산균열에 대하여 방안을 제시 하였다. 우선 단일 균열에 대한 손상의 정도와 위치를 추정하기 위해서 정적,동적으로 모의해석을 수행하였다. 정적인 방법에 의한 손상탐지는 대상 기준 구조물을 설정하고 특정요소에 대하여 인위적인 손상(강성의 감소)을 설정한 후 유한요소 프로그램을 통하여 하중에 따른 변위를 측정한다. 여기에서 얻은 변위를 SI프로그램의 입력데이터로 사용하여 손상탐지 해석을 수행한다. 동적해석에 대한 부분은 유한요소 해석을 통하여 대상 기준 구조물의 고유진동수와 모드형상을 측정한다. 정적해석과 마찬가지로 이들 데이터를 SI프로그램의 입력데이터로 사용하여 손상탐지 해석을 수행한다. 단일 균열에 대한 손상지수(Damage Index)와 손상정도(Damage Severity)는 손상탐지 프로그램을 통하여 현 구조물의 상태에 대한 손상여부와 위치 및 손상정도에 대한 판단이 가능하다. 그러나 실내실험을 통하여 하중 재하에 따라서 RC보에 발생되는 이산 균열에 대하여서는 이들 프로그램만을 통하여 손상에 대한 규명을 하기에는 손상지수의 수치에 대한 일관성을 발견하기가 어렵다. 이에 따라서 이산 균열이 발생되는 경우 최초 초기 재하 시험을 통하여 기준모델을 설정하고 육안 관찰을 통하여 균열의 유무를 관찰한다. 균열이 발생하였다면 균열의 범위와 깊이에 따라서 손상의 범위를 설정한다. 이때의 설정 기준은 하중이 재하 되어도 균열이 발생하지 않는 초기 1단계와 균열의 최초 발생하는 단계인 2단계, 균열의 폭이 하중의 크기에 따라서 일정한 선형성을 띠는 3단계와 철근이 항복하기 시작해서 완전히 항복하는 4단계로 구분하였다. 또한 각각의 균열단계마다 각 절점에서 변위를 측정하고 이들 변위를 입력 데이터로 사용하여 손상의 정도(damage severity)와 손상의 위치(damage index)를 평가한다. 그렇지만 이산균열에 대해서는 위의 손상지수 수치들이 정확히 일치하지 않으므로 이에 대한 보완이 요구된다. 이를 위해서 실제 손상된 실험체의 균열 크기와 균열 폭을 수치해석의 결과와 조합하여 이산균열이 발생되는 구조물에 대하여 손상에 대한 종합적 평가 및 상태를 진단 하였다. 이에 사용되는 값으로는 국부적 손상(DL)과 전체적 손상(DG)으로서 구분하였다. 또한 DL 과DG를 이용 함으로서 현재의 구조물의 상태에 대한 평가를 정의할 수 있으며 현구조물에 대한 추후 발생될 손상에 대해서도 예측이 가능하다.
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한경봉 成均館大學校 大學院 2004 국내박사
본 연구에서는 구조물의 계측 데이터를 직접적으로 이용하여 동적 구조계의 거동을 결정짓는 물리적인 변수들을 산정하기 위한 방법으로 Parameter Updating Reanalysis Method를 제시하였다. 구조물의 동적 변수들을 산정하는 방법은 초기에 임의의 동적 구조계를 기준해석모델로 가정한 후 실험에 의한 응답을 진동수영역으로 변환하여 진동수응답함수를 산정하고, 기준해석모델과 실험 응답과의 차이를 규명 짓는 수학적 모델을 사용하여 동적 응답수정행렬을 산정한다. 계측 데이터에 존재할 수밖에 없는 노이즈는 Least Square Method에 의해 제거되며, 변환행렬의 개념을 도입하였다. 제안 방법은 진동수응답함수의 조합을 확장함으로써 응답수정 감쇠행렬을 질량행렬이나 강성행렬과는 무관하게 계측된 진동수 응답함수로부터 독립적으로 산정할 수 있다. 본 논문에서 제시한 구조 재해석 방법은 시스템을 정의한 후 동적 응답수정행렬을 이용하여 초기에 가정된 기준해석모델을 수정함으로써 상관해석모델을 구성하는 Updating 방법이며, 구조물의 동적변수들을 직접적으로 찾음으로써 시스템의 현 상황을 알아내고, 우리가 원하는 상태의 시스템이 가져야할 변수값과 구조 재해석 과정을 통해 찾아낸 값을 비교 검토하여 변수들을 조정할 수 있는 Parametric System Identification Reanalysis 방법이라 할 수 있다. 본 연구에서 제안된 재해석 기법의 타당성을 검증하기 위한 수치실험과 실물 교각실험으로부터 얻은 결론은 다음과 같다. 1) 인위적으로 계측된 수치실험 데이터와, 실물크기의 콘크리트 교각에서 유사동적실험을 수행하여 계측된 실제의 실험 데이터 등 두 가지의 경우를 통해 본 논문에서 제안된 Parameter Updating Reanalysis Method의 효용성을 실험적으로 확인하였다. 그 결과 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 상대적으로 안정된 상관해석모델을 추정하였다. 그리고, 본 논문에서 제안된 방법이 노이즈가 섞인 상태의 측정 데이터를 이용하여도 상관해석모델 추정이 가능함을 알 수 있었다. 2) 제안 방법은 계의 간접적인 동특성을 나타내는 모우드 매개변수를 산정하지 않고, 진동수 응답함수의 수학적 조합으로 구조계의 직접적인 동적 변수인 질량, 감쇠, 강성행렬을 수치적인 반복과정을 거치지 않고 찾아낼 수 있었다. 3) 제안 방법은 동적시스템에서 측정된 데이터를 이용하여 구조물의 동적 변수들을 한번에 구하는 방법이 아니라 초기에 가정된 기준해석모델을 보정하기 위한 응답수정행렬을 추정하여 상관해석모델을 제시하는 방법으로 계산 오차를 줄일 수 있으며, 보다 중요한 것은 기존의 방법들이 질량과 강성을 동시에 고려하여 감쇠행렬을 산정하는 것과는 다르게 질량과 강성행렬과 독립적으로 응답수정 감쇠행렬을 추정하므로 동적 변수 중 감쇠를 산정하는데 있어 계산시 발생하는 오차의 누적을 줄일 수 있는 방법임을 알 수 있었다.
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실질적인 구조물 역해석의 문제에서 측정자유도의 수가 여러가지 이유로 인해 제한을 받는 경우 최적의 결과를 유도하기 위해서는 측정위치의 선택이 무엇보다도 중요하다. 본 연구는 가속도 측정에 의한 Modal Sl 기법에 적용할 수 있는 기존의 제안된 최적 측정위치 선택 방법과 본 연구에서 새롭게 제안된 방법을 비교 분석해서 최적의 측정위치 선택의 명확한 알고리즘을 제공한다. 본 연구에서 새롭게 제안된 방법은 구조물 변수에 대한 동적특성치(eigen vector)의 민감도를 이용한 것인데, 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 다(多)단면 1 차원 보 모델과 2 차원 Frame 모델에 대한 예제를 수행했다. 역해석은 각 방법들에 의해 선택된 측정위치의 데이터를 직접 이용한 경우와 추세분석으로 확장한 데이터를 이용한 두 경우로 수행했다. 또한 실제적인 문제로, 설계값에 일정한 오차를 포함하는 정해에 대한 확률론적인 접근을 시도했다. In a structural inverse problem with a limitation to the number of measuring degrees of freedom, the selection of optimal sensor locations (OSL) is critical for a good result. The current research proposes a new OSL method and compares its results with those from a widely used OSL method. The proposed method utilizes the sensitivity of eigenvectors with respect to structural parameters. Simulation studies for a tower structure and for a 2-D frame structure are carried out. The structural parameters are estimated by a SI method. The influences of OSL on SI results are investigated. To consider real applications without any information on member properties, a statistical approach is proposed by assuming a certain range of errors between the actual and the designed values.
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Tin, Tin Win 서울대학교 대학원 2004 국내박사
이 논문에서는 정규화 기법을 도입한 시스템 확인기법에 기초하여 주파수응답함수를 이용한 개선된 손상탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 지진 발생시에 실측된 자료나 실험에 의하여 얻어진 계측자료를 이용하여 구조물의 시스템 변수가 시간에 대하여 변하지 않는 경우 적용이 가능하다. 오차 함수는 측정된 가속도로부터 얻어진 주파수 응답 함수와 수학적 모델로부터 계산된 주파수 응답 함수 사이의 최소 자승오차의 주파수 영역에서의 적분으로 정의한다. 기존의 주파수 영역 시스템 확인기법은 각 모드의 강성과 감쇠의 성분을 시스템 변수로 사용하였다. 이 연구에서는 구조물의 탄성계수와 Rayleigh damping의 계수를 시스템 변수로 사용한다. 실제 토목 구조물에서는 설치할 수 있는 계측기기가 한정되어 있는 반면에 추정해야 할 시스템 변수는 많이 때문에 변수 추정을 위한 충분한 자료를 확보할 수 없다. 게다가, 측정된 응답은 항상 측정 오차를 포함하고 있다. 따라서 측정오차와 측정치의 부족으로 인한 심각한 불안정성이 발생한다. Tikhonov 정규화 기법이 시스템 확인기법의 불안정성을 경감시키기 위하여 적용된다. 정규화 함수는 추정된 시스템 변수와 시스템 변수의 기저값의 차의 L_(2)-norm으로 정의한다. 주파수 응답함수의 민감도 행렬의 특이치 분해를 통하여 비선형 역해석 문제의 특성을 파악하고 정규화의 영향을 조정한다 주파수 응답함수의 일차 민감도는 직접 미분으로 계산한다. 최적 정규화 계수의 결정을 위해서 geometric mean scheme (GMS) 기법이 사용되었다. 이 방법은 response transform의 민감도 행렬의 최대 특이치와 최소 특이치와의 기하평균으로 결정된다. 구속조건이 있는 비선형 최적화 문제를 풀기 위하여 recursive quadratic programming 이 사용되었다. 계산을 간단하게 하기 위해서 헤시안 행렬을 일차 민감도만으로 근사하는, Gauss-Newton 행렬을 사용한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여 전단빌딩을 이용한 수치해석을 수행하였다. A new damage detection algorithm based on a system identification scheme with regularization technique is developed using a frequency response function (FRF) in the frequency domain. The algorithm is applicable to for a time invariant model of a structure with recorded earthquake response or measured acceleration data from a dynamic test. The error function is defined as the frequency integral of the least squared error between the measured and calculated FRF. The FRF is obtained by a non-smooth, complex-valued finite Fourier transform of acceleration. In most pervious studies on frequency domain in SI modal stiffness and modal damping properties are used as system parameters. In this work, stiffness properties of a structure and the coefficient of Rayleigh damping are selected as system parameters. Since it is impossible to measure acceleration at all of the degrees of freedom in structural modal. Sparseness of the measurements occurred due to incomplete data. Furthermore, the measured response included noise. Due to sparseness and completeness in measurement, SI problems are usually illposed. Tikhonov regularization technique is applied to overcome the ill-posedness of system identification problems. The regularization function is defined as on the L_(2) norm of the difference between estimated system parameter vector and the baseline system parameters. The singular value decomposition is utilized to investigate the role of the regularization and the characteristic of the nonlinear inverse problem. The first order sensitivity of a finite Fourier transform is obtained by direct differentiation to develop the mathematical model. For an optimal regularization factor, a geometric mean scheme (GMS) method was used. This method was a geometric mean between the maximum singular value and the minimum singular value of the sensitivity matrix of the response transform. A recursive quadratic programming (RQP) was used to solve a constrained nonlinear optimization problem. The Gauss-Newton approximation of the Hessian was used for a simple computation. The validity of the proposed method was demonstrated by numerical examples on shear buildings.
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구조 역섭동 문제에서, 신뢰할 만한 결과를 얻기 위해서는 정의되지 않은 모든 자유도가 미지 변수로 간주되기 때문에 많은 전산자원이 필요하다. 본 연구에서는 축소시스템 기법과의 연동을 통해 정의되지 않은 자유도를 축소시스템에서 정의된 자유도 정보로 대체함으로써 해의 정확성과 계산의 효율성을 확보하는 기법을 제안한다. 일반적으로 구조 시스템을 축소할 경우, 시스템 축소변환 행렬에 오차가 포함되게 된다. 이 오차로 인해 축소기법을 적용하여 역섭동 문제의 정확한 해를 구하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 자유도 변환행렬을 매 단계마다 개선하는 반복적 축소 시스템 기법을 적용한다. 자유도 기반 축소시스템의 신뢰성은 주자유도 선정 위치와 변환행렬의 반복 계산 횟수에 의해 결정되며, 변환행렬의 반복 계산을 줄이기 위해서는 시스템 구축 초기에 주자유도가 잘 선정되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 축소모델의 정확도를 향상시키고 변환 행렬의 반복 계산을 최소화하기 위해 2단계 축소기법을 적용하여 주자유도 위치를 선정한다. 최종적으로 수치예제를 통해서 반복적 역섭동법의 효용성을 확인한다.
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Model updating methods for structural systems have been introduced in various numerical processes. To improve the updating method, the process must require an accurate analysis and minimized experimental uncertainties. Finite element model was employed to describe structural system. Structural vibration behavior of a plate model is expressed as a combination of the initial state behavior of the structure and its associated perturbations. The dynamic behavior obtained from a limited number of accessible nodes and their associated degrees of freedom is employed to detect structural changes that are consistent with the perturbations. The equilibrium model is described in terms of the measured and unmeasured modal data. Unmeasured information is estimated using an iterated improved reduction scheme. Because the identification problem depends on the measured information, the quality of the measured data determines the accuracy of the identified model and the convergence of the identification problem. The accuracy of the identification depends on the measurement/sensor location. We propose a more accurate identification method using the optimal sensor location selection method. Experimental examples are adopted to examine the convergence and accuracy of the proposed method applied to an inverse problem of system identification. Model updating methods for structural systems have been introduced in various fields. Model updating processes are important for improving a model’s accuracy by considering experimental data. Structural system identification was achieved here by applying the degree of freedom-based reduction method and the inverse perturbation method. Experimental data were obtained using the specific sensor location selection method. Experimental vibration data were restored to a full finite element model using the reduction method to compare and update the numerical model. Applied iteratively, the improved reduced system method boosts model accuracy during full model restoration; however, iterative processes are time-consuming. The calculation efficiency was improved using the system equivalent reduction-expansion process in concert with the proper orthogonal decomposition. A convolutional neural network was trained and applied to the updating process. We propose the use of an efficient model updating method using a convolutional neural network to reduce calculation time. Experimental and numerical examples were adopted to examine the efficiency and accuracy of the model updating method using a convolutional neural network. A more complex model is applied for model updating method and validated with proposed methods. A bolt assembly modeling is introduced and simplified with verified methodologies. 구조 시스템에 대한 모델 갱신 방법이 다양한 해석에 도입되고 있습니다. 갱신 방법을 개선하려면 프로세스에 정확한 분석과 최소화된 실험적 불확실성이 필요합니다. 유한 요소 모델을 사용하여 구조 시스템을 구현했습니다. 평판 모델의 구조적 진동 거동은 구조의 초기 상태 거동과 그와 관련된 섭동의 조합으로 표현됩니다. 제한된 수의 가능한 위치와 그에 해당하는 자유도에서 얻은 동적 거동은 섭동과 일치하는 구조적 변화를 감지하는 데 사용됩니다. 등가 모델은 측정 및 측정되지 않은 모드 데이터의 관점에서 설명됩니다. 측정되지 않은 정보는 반복적 인 개선된 축소 기법을 사용하여 추정됩니다. 시스템 식별 문제는 측정된 정보에 의존하기 때문에 측정된 데이터의 정확도는 식별된 모델의 정확성과 식별 문제의 수렴성을 결정합니다. 시스템 식별의 정확성은 측정 및 센서의 위치에 따라 달라집니다. 최적의 센서 위치를 선정하는 방법을 사용하여, 보다 정확한 식별 방법을 제안합니다. 실험 예제는 시스템 식별의 역 해석 문제에 적용된 제안된 방법의 수렴성과 정확성을 조사하기 위해 선정되었습니다. 실험 데이터를 고려하여 모델의 정확성을 높이려면 모델 갱신 방법이 중요합니다. 여기서 자유도 기반 축소 기법과 역 섭동 방법을 적용하여 구조 시스템 식별을 수행했습니다. 센서 위치 선정 방법을 사용하여 양질의 실험 데이터를 얻을 수 있었습니다. 실험 모델과 해석 모델을 비교하고 갱신하기 위해 실험 데이터와 축소 기법의 변환행렬을 사용하여 전체 유한 요소 모델로 복원되었습니다. 반복적으로 적용되는 개선된 축소 기법은 전체 모델 복원 과정에서 모델의 정확도를 높여줍니다. 그러나 반복 계산으로 인해 시간이 많이 걸립니다. 적합 직교 분해와 함께 반복 계산이 필요 없는 자유도 축소 기법의 변환행렬을 사용하여 계산 효율을 향상시켰습니다. 합성 곱 인공 신경 회로망을 학습하여 모델 갱신 방법에 적용되었습니다. 본 연구를 통해 계산 시간을 줄일 수 있는 합성 곱 인공 신경 회로망을 사용하는 효율적인 모델 갱신 방법의 사용을 제안합니다. 합성 곱 인공 신경 회로망을 사용하는 모델 갱신 방법의 효율성과 정확성을 조사하기 위해 실험 및 수치 예제를 선정하고 검증했습니다. 또한 제안된 방법의 검증을 위해 보다 복잡한 모델이 모델 갱신 방법에 적용되었습니다. 검증된 방법을 볼트 결합 모델링에 도입하고 실험을 통한 모델 갱신으로 더욱 단순화된 모델링을 제안합니다.
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