| Titre : | Bayesian Analysis of the Phase II IASC-ASCE Structural Health Monitoring Experimental Benchmark Data (2006) |
| Titre original : | Analyse Bayésienne des Données Expérimentales Structurales de Repère de Surveillance de Santé de la Phase II IASC-ASCE |
| Auteurs : | Ching, J., Auteur ; James L. Beck, Auteur ; Ghanem, Roger G., Éditeur scientifique |
| Type de document : | Article : texte imprimé |
| Dans : | Journal of engineering mechanics (Vol. 130 N°10, Octobre 2004) |
| Article en page(s) : | p. . 1233-1244 |
| Note générale : | Génie Mécanique |
| Langues : | Anglais |
| Index. décimale : | 620.1 (Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux) |
| Tags : | Damage assessment Bayesian analysis Identification Bench marks Structural Modal Evaluation de dommages Analyse bayésienne Mettre hors jeu les marques structurale modèle |
| Résumé : |
A two-step probabilistic structural health monitoring approach is used to analyze the Phase II experimental benchmark studies sponsored by the IASC–ASCE Task Group on Structural Health Monitoring. This study involves damage detection and assessment of the test structure using experimental data generated by hammer impact and ambient vibrations. The two-step approach involves modal identification followed by damage assessment using the pre- and postdamage modal parameters based on the Bayesian updating methodology. An Expectation–Maximization algorithm is proposed to find the most probable values of the parameters. It is shown that the brace damage can be successfully detected and assessed from either the hammer or ambient vibration data. The connection damage is much more difficult to reliably detect and assess because the identified modal parameters are less sensitive to connection damage, allowing the modeling errors to have more influence on the results.
Une approche structurale probabiliste en deux étapes de surveillance de santé est employée pour analyser la phase II les études qu'expérimentales de repère commanditées par l'IASC-ASCE travail le groupe sur la surveillance de santé structurale. Cette étude implique la détection de dommages et l'évaluation de la structure d'essai en utilisant des données expérimentales produites par impact de marteau et vibrations ambiantes. L'approche en deux étapes comporte l'identification modale suivi d'employer d'évaluation de dommages pré et des paramètres de postdamage modaux basés sur la méthodologie de mise à jour bayésienne. On propose un algorithme d'Espérance-Maximisation pour trouver les valeurs les plus probables des paramètres. On lui montre que les dommages de croisillon peuvent être avec succès détectés et évalués du marteau ou des données ambiantes de vibration. Il est beaucoup plus difficile sûrement détecter et évaluer les dommages de raccordement parce que les paramètres modaux identifiés sont moins sensibles aux dommages de raccordement, permettant aux erreurs modelantes d'avoir plus d'influence sur les résultats. |
| DEWEY : | 620.1 |
| ISSN : | 0733-9399 |
| En ligne : | jyching@caltech.edu, jimbeck@caltech.edu |
