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Auteur Mickleborough, N. C.
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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
