[article] 
inJournal of engineering mechanics > Vol. 130 N°10 (Octobre 2004) . - 1125-1139 p.

Titre :	Identification of Structural Systems using an Evolutionary Strategy
Titre original :	Identification des Systèmes Structuraux en Utilisant une Stratégie Evolutionnaire
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Franco, Guillermo, Auteur ; Betti, Raimondo, Auteur ; Hilmi Lus ; Ghanem, Roger G., Éditeur scientifique
Année de publication :	2006
Article en page(s) :	1125-1139 p.
Note générale :	Génie Mécanique
Langues :	Anglais (eng)
Mots-clés :	Dmage assessment Identification Monitoring Algorithms Structural dynamics Evaluation de dommages Surveillance Algorithmes Dynamiques structurales
Index. décimale :	620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux
Résumé :	The problem of system identification is an inverse problem of difficult solution. Currently, difficulties lie in the development of algorithms that use measured data from the system to characterize it without significant a priori knowledge of the system. In this paper, a parameter estimation technique based on an evolution strategy (an optimization algorithm inspired by natural evolution) is presented to overcome some of the difficulties encountered in the field. Using this method, a set of direct problems is solved instead of directly tackling the inverse problem. If the uniqueness of the identification solution is guaranteed for the assumed model and the available data, this heuristic method is able to find a solution without incurring restrictions of other classical optimization methods, like the need for reliable initial estimates and convergence to local optima. Some results obtained with this algorithm are presented for the identification of 3 degrees of freedom (DOF) and a 10 DOF structural system under conditions including limited input/output data, noise polluted signals, and no prior knowledge of mass, damping, or stiffness of the system. Le problème de l'identification de système est un problème inverse de solution difficile. Actuellement, les difficultés se situent dans le développement des algorithmes qui emploient des données mesurées du système pour le caractériser sans connaissance a priori significative du système. En cet article, une technique d'évaluation de paramètre basée sur une stratégie d'évolution (un algorithme d'optimisation inspiré par évolution normale) est présentée pour surmonter certaines des difficultés rencontrées dans le domaine. En utilisant cette méthode, un ensemble de problèmes directs est résolu au lieu d'aborder directement le problème inverse. Si l'unicité de la solution d'identification est garantie pour le modèle assumé et les données disponibles, cette méthode heuristique peut trouver une solution sans encourir des restrictions d'autres méthodes classiques d'optimisation, comme le besoin d'évaluations initiales fiables et la convergence aux optimums locaux. Quelques résultats obtenus avec cet algorithme sont présentés pour l'identification de 3 degrés de la liberté (DOF) et d'un système structural de 10 DOF dans des conditions comprenant des données limitées d'entrée-sortie, des signaux pollués par bruit, et aucune connaissance antérieure de la masse, de l'atténuation, ou de la rigidité du système.
DEWEY :	620.1
ISSN :	0733-9399
En ligne :	franco@civil.columbia.edu, betti@civil.columbia.edu, hilmilus@boun.edu.tr

[article] Identification of Structural Systems using an Evolutionary Strategy = Identification des Systèmes Structuraux en Utilisant une Stratégie Evolutionnaire [texte imprimé] / Franco, Guillermo, Auteur ; Betti, Raimondo, Auteur ; Hilmi Lus ; Ghanem, Roger G., Éditeur scientifique . - 2006 . - 1125-1139 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°10 (Octobre 2004) . - 1125-1139 p.

Mots-clés :	Dmage assessment Identification Monitoring Algorithms Structural dynamics Evaluation de dommages Surveillance Algorithmes Dynamiques structurales
Index. décimale :	620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux
Résumé :	The problem of system identification is an inverse problem of difficult solution. Currently, difficulties lie in the development of algorithms that use measured data from the system to characterize it without significant a priori knowledge of the system. In this paper, a parameter estimation technique based on an evolution strategy (an optimization algorithm inspired by natural evolution) is presented to overcome some of the difficulties encountered in the field. Using this method, a set of direct problems is solved instead of directly tackling the inverse problem. If the uniqueness of the identification solution is guaranteed for the assumed model and the available data, this heuristic method is able to find a solution without incurring restrictions of other classical optimization methods, like the need for reliable initial estimates and convergence to local optima. Some results obtained with this algorithm are presented for the identification of 3 degrees of freedom (DOF) and a 10 DOF structural system under conditions including limited input/output data, noise polluted signals, and no prior knowledge of mass, damping, or stiffness of the system. Le problème de l'identification de système est un problème inverse de solution difficile. Actuellement, les difficultés se situent dans le développement des algorithmes qui emploient des données mesurées du système pour le caractériser sans connaissance a priori significative du système. En cet article, une technique d'évaluation de paramètre basée sur une stratégie d'évolution (un algorithme d'optimisation inspiré par évolution normale) est présentée pour surmonter certaines des difficultés rencontrées dans le domaine. En utilisant cette méthode, un ensemble de problèmes directs est résolu au lieu d'aborder directement le problème inverse. Si l'unicité de la solution d'identification est garantie pour le modèle assumé et les données disponibles, cette méthode heuristique peut trouver une solution sans encourir des restrictions d'autres méthodes classiques d'optimisation, comme le besoin d'évaluations initiales fiables et la convergence aux optimums locaux. Quelques résultats obtenus avec cet algorithme sont présentés pour l'identification de 3 degrés de la liberté (DOF) et d'un système structural de 10 DOF dans des conditions comprenant des données limitées d'entrée-sortie, des signaux pollués par bruit, et aucune connaissance antérieure de la masse, de l'atténuation, ou de la rigidité du système.
DEWEY :	620.1
ISSN :	0733-9399
En ligne :	franco@civil.columbia.edu, betti@civil.columbia.edu, hilmilus@boun.edu.tr