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Auteur Katafygiotis, L. S.
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Affiner la rechercheApplication of a Statistical Model Updating Approach on Phase I of the IASC-ASCE Structural Health Monitoring Benchmark Study / Lam, H. F. in Journal of engineering mechanics, Vol. 130 N°1 (Janvier 2004)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°1 (Janvier 2004) . - 34-48 p.
Titre : Application of a Statistical Model Updating Approach on Phase I of the IASC-ASCE Structural Health Monitoring Benchmark Study Titre original : Application d'une Approche de Mise à Jour Modèle Statistique la Phase I de l'Etude Structurale de Repère de Surveillance de Santé d'IASC-ASCE Type de document : texte imprimé Auteurs : Lam, H. F., Auteur ; Katafygiotis, L. S., Auteur ; Mickleborough, N. C. ; Ghanem, Roger G., Editeur scientifique Article en page(s) : 34-48 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Bench marks Bayesian analysis Static models Modèles statiques Damage assessment Mettre hors jeu les marques Analyse bayésienne Modèles statiques Statiques de modèles Evaluation de dommages Index. décimale : 621.34 Résumé : This paper addresses the problem of structural health monitoring (SHM) and damage detection based on a statistical model updating methodology which utilizes the measured vibration responses of the structure without any knowledge of the input excitation. The emphasis in this paper is on the application of the proposed methodology in Phase I of the benchmark study set up by the IASC-ASCE Task Group on structural health monitoring. Details of this SHM benchmark study are available on the Task Group web site at (http:// wusceel.cive.wustl.edu/asce.shm). The benchmark study focuses on important issues, such as: (1) measurement noise; (2) modeling error; (3) lack of input measurements; and (4) limited number of sensors. A statistical methodology for model updating is adopted in this paper to establish stiffness reductions due to damage. This methodology allows for an explicit treatment of the measurement noise, modeling error, and possible nonuniqueness issues characterizing this inverse problem. The paper briefly describes the methodology and reports on the results obtained in detecting damage in all six cases of Phase I of the benchmark study assuming unknown (ambient) data. The performance, limitations, and difficulties encountered by the proposed statistical methodology are discussed.
Cet article adresse le problème de la surveillance de santé structurale (SHM) et de la détection de dommages basée sur un modèle statistique mettant à jour la méthodologie qui utilise les réponses mesurées de vibration de la structure sans n'importe quelle connaissance de l'excitation d'entrée. L'emphase en cet article est sur l'application de la méthodologie proposée dans la phase I de l'installation d'étude de repère par l'IASC-ASCE Chargent le groupe sur la surveillance de santé structurale. Les détails de cette étude de repère de SHM sont disponibles sur le site Web de groupe de Charger à (http:// wusceel.cive.wustl.edu/asce.shm). L'étude de repère se concentre sur les questions importantes, comme : (1) bruit de mesure ; (2) modeler l'erreur ; (3) manque de mesures d'entrée ; et (4) nombre limité de sondes. Une méthodologie statistique pour la mise à jour de modèle est adoptée en cet article pour établir des réductions de rigidité dues aux dommages. Cette méthodologie tient compte d'un traitement explicite du bruit de mesure, modelant l'erreur, et les issues possibles de nonuniqueness caractérisant ce problème inverse. L'article décrit brièvement la méthodologie et les rapports sur les résultats obtenus en détectant des dommages dans chacun des six cas de la phase I des données (ambiantes) inconnues supposantes d'étude de repère. L'exécution, les limitations, et les difficultés rencontrées par la méthodologie statistique proposée sont discutées.
En ligne : paullam@cityu.edu.hk, lambros@ust.hk [article] Application of a Statistical Model Updating Approach on Phase I of the IASC-ASCE Structural Health Monitoring Benchmark Study = Application d'une Approche de Mise à Jour Modèle Statistique la Phase I de l'Etude Structurale de Repère de Surveillance de Santé d'IASC-ASCE [texte imprimé] / Lam, H. F., Auteur ; Katafygiotis, L. S., Auteur ; Mickleborough, N. C. ; Ghanem, Roger G., Editeur scientifique . - 34-48 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°1 (Janvier 2004) . - 34-48 p.
Mots-clés : Bench marks Bayesian analysis Static models Modèles statiques Damage assessment Mettre hors jeu les marques Analyse bayésienne Modèles statiques Statiques de modèles Evaluation de dommages Index. décimale : 621.34 Résumé : This paper addresses the problem of structural health monitoring (SHM) and damage detection based on a statistical model updating methodology which utilizes the measured vibration responses of the structure without any knowledge of the input excitation. The emphasis in this paper is on the application of the proposed methodology in Phase I of the benchmark study set up by the IASC-ASCE Task Group on structural health monitoring. Details of this SHM benchmark study are available on the Task Group web site at (http:// wusceel.cive.wustl.edu/asce.shm). The benchmark study focuses on important issues, such as: (1) measurement noise; (2) modeling error; (3) lack of input measurements; and (4) limited number of sensors. A statistical methodology for model updating is adopted in this paper to establish stiffness reductions due to damage. This methodology allows for an explicit treatment of the measurement noise, modeling error, and possible nonuniqueness issues characterizing this inverse problem. The paper briefly describes the methodology and reports on the results obtained in detecting damage in all six cases of Phase I of the benchmark study assuming unknown (ambient) data. The performance, limitations, and difficulties encountered by the proposed statistical methodology are discussed.
Cet article adresse le problème de la surveillance de santé structurale (SHM) et de la détection de dommages basée sur un modèle statistique mettant à jour la méthodologie qui utilise les réponses mesurées de vibration de la structure sans n'importe quelle connaissance de l'excitation d'entrée. L'emphase en cet article est sur l'application de la méthodologie proposée dans la phase I de l'installation d'étude de repère par l'IASC-ASCE Chargent le groupe sur la surveillance de santé structurale. Les détails de cette étude de repère de SHM sont disponibles sur le site Web de groupe de Charger à (http:// wusceel.cive.wustl.edu/asce.shm). L'étude de repère se concentre sur les questions importantes, comme : (1) bruit de mesure ; (2) modeler l'erreur ; (3) manque de mesures d'entrée ; et (4) nombre limité de sondes. Une méthodologie statistique pour la mise à jour de modèle est adoptée en cet article pour établir des réductions de rigidité dues aux dommages. Cette méthodologie tient compte d'un traitement explicite du bruit de mesure, modelant l'erreur, et les issues possibles de nonuniqueness caractérisant ce problème inverse. L'article décrit brièvement la méthodologie et les rapports sur les résultats obtenus en détectant des dommages dans chacun des six cas de la phase I des données (ambiantes) inconnues supposantes d'étude de repère. L'exécution, les limitations, et les difficultés rencontrées par la méthodologie statistique proposée sont discutées.
En ligne : paullam@cityu.edu.hk, lambros@ust.hk
in Journal of engineering mechanics > Vol. 132 N°5 (Mai 2006) . - 475-486 p.
Titre : Domain Decomposition Method for Calculating the Failure Probability of Linear Dynamic Systems Subjected to Gaussian Stochastic Loads Titre original : Méthode de Décomposition de Domaine pour Calculer la Probabilité d'Echec des Systèmes Dynamiques Linéaires Soumis aux Charges Stochastiques Gaussiennes Type de document : texte imprimé Auteurs : Katafygiotis, L. S., Auteur ; Schueller, Gerhart L., Editeur scientifique ; Sai Hung Cheung, Auteur Article en page(s) : 475-486 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Structural reliability Failures Vibration Simulation Probability Stochastic processes Decomposition Fiabilité structurale Echecs Probabilité Processus stochastiques Index. décimale : 621.34 Résumé : In this paper the problem of calculating the probability of failure of linear dynamic systems subjected to random vibrations is considered. This is a very important and challenging problem in structural reliability. The failure domain in this case can be described as a union of linear failure domains whose boundaries are hyperplanes. Each linear limit state function can be completely described by its own design point, which can be analytically determined, allowing for an exact analytical calculation of the corresponding failure probability. The difficulty in calculating the overall failure probability arises from the overlapping of the different linear failure domains, the degree of which is unknown and needs to be determined. A novel robust reliability methodology, referred to as the domain decomposition method (DDM), is proposed to calculate the probability that the response of a linear system exceeds specified target thresholds. It exploits the special structure of the failure domain, given by the union of a large number of linear failure regions, to obtain an extremely efficient and highly accurate estimate of the failure probability. The number of dynamic analyses to be performed in order to determine the failure probability is as low as the number of independent random excitations driving the system. Furthermore, calculating the reliability of the same structure under different performance objectives does not require any additional dynamic analyses. Two numerical examples are given demonstrating the proposed method, both of which show that the method offers dramatic improvement over standard Monte Carlo simulations, while a comparison with the ISEE algorithm shows that the DDM is at least as efficient as the ISEE.
En cet article le problème de calculer la probabilité de l'échec des systèmes dynamiques linéaires soumis aux vibrations aléatoires est considéré. C'est un problème très important et provocant dans la fiabilité structurale. Le domaine d'échec dans ce cas-ci peut être décrit comme union des domaines linéaires d'échec dont les frontières sont des hyperplans. Chaque fonction linéaire d'état de limite peut être complètement décrite par son propre point de conception, qui peut être analytiquement déterminé, tenant compte d'un calcul analytique exact de la probabilité correspondante d'échec. La difficulté en calculant la probabilité globale d'échec résulte du recouvrement des différents domaines linéaires d'échec, dont le degré est inconnu et doit être déterminé. On propose une méthodologie robuste de fiabilité de roman, désignée sous le nom de la méthode de décomposition de domaine (DDM), pour calculer la probabilité que la réponse d'un système linéaire excède les seuils indiqués de cible. Elle exploite la structure spéciale du domaine d'échec, donnée par l'union d'un grand nombre de régions linéaires d'échec, pour obtenir une évaluation extrêmement efficace et fortement précise de la probabilité d'échec. Le nombre d'analyses dynamiques à exécuter afin de déterminer la probabilité d'échec est aussi bas que le nombre d'excitations aléatoires indépendantes conduisant le système. En outre, le calcul de la fiabilité de la même structure sous différents objectifs d'exécution n'exige aucune analyse dynamique additionnelle. Deux exemples numériques sont donnés démontrant la méthode proposée, dont toutes les deux prouvent que la méthode offre à excédent dramatique d'amélioration des simulations standard de Monte Carlo, alors qu'une comparaison avec l'algorithme d'ISEE prouve que le DDM est au moins aussi efficace que l'ISEE.En ligne : lambros@ust.hk, sai@caltech.edu [article] Domain Decomposition Method for Calculating the Failure Probability of Linear Dynamic Systems Subjected to Gaussian Stochastic Loads = Méthode de Décomposition de Domaine pour Calculer la Probabilité d'Echec des Systèmes Dynamiques Linéaires Soumis aux Charges Stochastiques Gaussiennes [texte imprimé] / Katafygiotis, L. S., Auteur ; Schueller, Gerhart L., Editeur scientifique ; Sai Hung Cheung, Auteur . - 475-486 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 132 N°5 (Mai 2006) . - 475-486 p.
Mots-clés : Structural reliability Failures Vibration Simulation Probability Stochastic processes Decomposition Fiabilité structurale Echecs Probabilité Processus stochastiques Index. décimale : 621.34 Résumé : In this paper the problem of calculating the probability of failure of linear dynamic systems subjected to random vibrations is considered. This is a very important and challenging problem in structural reliability. The failure domain in this case can be described as a union of linear failure domains whose boundaries are hyperplanes. Each linear limit state function can be completely described by its own design point, which can be analytically determined, allowing for an exact analytical calculation of the corresponding failure probability. The difficulty in calculating the overall failure probability arises from the overlapping of the different linear failure domains, the degree of which is unknown and needs to be determined. A novel robust reliability methodology, referred to as the domain decomposition method (DDM), is proposed to calculate the probability that the response of a linear system exceeds specified target thresholds. It exploits the special structure of the failure domain, given by the union of a large number of linear failure regions, to obtain an extremely efficient and highly accurate estimate of the failure probability. The number of dynamic analyses to be performed in order to determine the failure probability is as low as the number of independent random excitations driving the system. Furthermore, calculating the reliability of the same structure under different performance objectives does not require any additional dynamic analyses. Two numerical examples are given demonstrating the proposed method, both of which show that the method offers dramatic improvement over standard Monte Carlo simulations, while a comparison with the ISEE algorithm shows that the DDM is at least as efficient as the ISEE.
En cet article le problème de calculer la probabilité de l'échec des systèmes dynamiques linéaires soumis aux vibrations aléatoires est considéré. C'est un problème très important et provocant dans la fiabilité structurale. Le domaine d'échec dans ce cas-ci peut être décrit comme union des domaines linéaires d'échec dont les frontières sont des hyperplans. Chaque fonction linéaire d'état de limite peut être complètement décrite par son propre point de conception, qui peut être analytiquement déterminé, tenant compte d'un calcul analytique exact de la probabilité correspondante d'échec. La difficulté en calculant la probabilité globale d'échec résulte du recouvrement des différents domaines linéaires d'échec, dont le degré est inconnu et doit être déterminé. On propose une méthodologie robuste de fiabilité de roman, désignée sous le nom de la méthode de décomposition de domaine (DDM), pour calculer la probabilité que la réponse d'un système linéaire excède les seuils indiqués de cible. Elle exploite la structure spéciale du domaine d'échec, donnée par l'union d'un grand nombre de régions linéaires d'échec, pour obtenir une évaluation extrêmement efficace et fortement précise de la probabilité d'échec. Le nombre d'analyses dynamiques à exécuter afin de déterminer la probabilité d'échec est aussi bas que le nombre d'excitations aléatoires indépendantes conduisant le système. En outre, le calcul de la fiabilité de la même structure sous différents objectifs d'exécution n'exige aucune analyse dynamique additionnelle. Deux exemples numériques sont donnés démontrant la méthode proposée, dont toutes les deux prouvent que la méthode offre à excédent dramatique d'amélioration des simulations standard de Monte Carlo, alors qu'une comparaison avec l'algorithme d'ISEE prouve que le DDM est au moins aussi efficace que l'ISEE.En ligne : lambros@ust.hk, sai@caltech.edu
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°1 (Janvier 2004) . - 3-15 p.
Titre : Phase I IASC-ASCE Structural Health Monitoring Benchmark Problem Using Simulated Data Titre original : Problème de Repère Structural de Surveillance de Santé de la Phase I IASC-ASCE en Utilisant des Données Simulées Type de document : texte imprimé Auteurs : Johnson, Erik A., Auteur ; Katafygiotis, L. S., Auteur ; J. L. Beck ; Lam, H. F., Auteur Article en page(s) : 3-15 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Structural safety Damage assessment Bench marks Seismic response Data analysis Sûreté structurale Evaluation de dommages Mettre hors jeu les marques Réponse séismique Analyse de données Index. décimale : 621.34 Résumé : Structural health monitoring (SHM) is a promising field with widespread application in civil engineering. Structural health monitoring has the potential to make structures safer by observing both long-term structural changes and immediate postdisaster damage. However, the many SHM studies in the literature apply different monitoring methods to different structures, making side-by-side comparison of the methods difficult. This paper details the first phase in a benchmark SHM problem organized under the auspices of the IASC-ASCE Structural Health Monitoring Task Group. The scale-model structure adopted for use in this benchmark problem is described. Then, two analytical models based on the structure-one a 12 degree of freedom (DOF) shear-building model, the other a 120-DOF model, both finite element based-are given. The damage patterns to be identified are listed as well as the types and number of sensors, magnitude of sensor noise, and so forth. MATLAB computer codes to generate the response data for the various cases are explained. The codes, as well as details of the ongoing Task Group activities, are available on the Task Group web site at (http://wusceel.cive.wustl.edu/asce.shm/).
La surveillance de santé structurale (SHM) est un champ prometteur avec l'application répandue dans le génie civil. La surveillance de santé structurale a le potentiel de rendre des structures plus sûres en observant les changements structurels à long terme et les dommages immédiats de postdisaster. Cependant, les nombreuses études de SHM dans la littérature s'appliquent différentes méthodes de surveillance à différentes structures, rendant côte à côte la comparaison des méthodes difficile. Cet article détaille la première phase dans un problème du repère SHM organisé sous les auspices de l'IASC-ASCE la surveillance de santé que structurale Chargent le groupe. La structure de mesurer-modèle adoptée pour l'usage dans ce problème de repère est décrite. Puis, deux modèles analytiques ont basé sur la structure-un par 12 degrés de modèle de cisailler-bâtiment de la liberté (DOF), l'autre un modèle 120-DOF, les deux élément fini baser- sont donnés. Les modèles de dommages à identifier sont énumérés comme les types et le nombre de sondes, importance de bruit de sonde, et ainsi de suite. Des codes machine de MATLAB pour produire des données de réponse pour les divers cas sont expliqués. Les codes, comme des détails du continu Chargez les activités de groupe, sont disponibles sur le site Web de groupe de Charger à (http://wusceel.cive.wustl.edu/asce.shm/).
En ligne : jonhsonE@usc.edu, paullam@cityu.edu.hk, lambros@ust.hk, jimbeck@caltech.edu [article] Phase I IASC-ASCE Structural Health Monitoring Benchmark Problem Using Simulated Data = Problème de Repère Structural de Surveillance de Santé de la Phase I IASC-ASCE en Utilisant des Données Simulées [texte imprimé] / Johnson, Erik A., Auteur ; Katafygiotis, L. S., Auteur ; J. L. Beck ; Lam, H. F., Auteur . - 3-15 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°1 (Janvier 2004) . - 3-15 p.
Mots-clés : Structural safety Damage assessment Bench marks Seismic response Data analysis Sûreté structurale Evaluation de dommages Mettre hors jeu les marques Réponse séismique Analyse de données Index. décimale : 621.34 Résumé : Structural health monitoring (SHM) is a promising field with widespread application in civil engineering. Structural health monitoring has the potential to make structures safer by observing both long-term structural changes and immediate postdisaster damage. However, the many SHM studies in the literature apply different monitoring methods to different structures, making side-by-side comparison of the methods difficult. This paper details the first phase in a benchmark SHM problem organized under the auspices of the IASC-ASCE Structural Health Monitoring Task Group. The scale-model structure adopted for use in this benchmark problem is described. Then, two analytical models based on the structure-one a 12 degree of freedom (DOF) shear-building model, the other a 120-DOF model, both finite element based-are given. The damage patterns to be identified are listed as well as the types and number of sensors, magnitude of sensor noise, and so forth. MATLAB computer codes to generate the response data for the various cases are explained. The codes, as well as details of the ongoing Task Group activities, are available on the Task Group web site at (http://wusceel.cive.wustl.edu/asce.shm/).
La surveillance de santé structurale (SHM) est un champ prometteur avec l'application répandue dans le génie civil. La surveillance de santé structurale a le potentiel de rendre des structures plus sûres en observant les changements structurels à long terme et les dommages immédiats de postdisaster. Cependant, les nombreuses études de SHM dans la littérature s'appliquent différentes méthodes de surveillance à différentes structures, rendant côte à côte la comparaison des méthodes difficile. Cet article détaille la première phase dans un problème du repère SHM organisé sous les auspices de l'IASC-ASCE la surveillance de santé que structurale Chargent le groupe. La structure de mesurer-modèle adoptée pour l'usage dans ce problème de repère est décrite. Puis, deux modèles analytiques ont basé sur la structure-un par 12 degrés de modèle de cisailler-bâtiment de la liberté (DOF), l'autre un modèle 120-DOF, les deux élément fini baser- sont donnés. Les modèles de dommages à identifier sont énumérés comme les types et le nombre de sondes, importance de bruit de sonde, et ainsi de suite. Des codes machine de MATLAB pour produire des données de réponse pour les divers cas sont expliqués. Les codes, comme des détails du continu Chargez les activités de groupe, sont disponibles sur le site Web de groupe de Charger à (http://wusceel.cive.wustl.edu/asce.shm/).
En ligne : jonhsonE@usc.edu, paullam@cityu.edu.hk, lambros@ust.hk, jimbeck@caltech.edu
