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Auteur Feng, Maria Q.
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Affiner la rechercheBaseline Models for Bridge Performance Monitoring / Feng, Maria Q. in Journal of engineering mechanics, Vol. 130 N°5 (Mai 2004)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°5 (Mai 2004) . - 562-569 p.
Titre : Baseline Models for Bridge Performance Monitoring Titre original : Modèles de Ligne de Base pour la Surveillance d'Exécution de Pont Type de document : texte imprimé Auteurs : Feng, Maria Q., Auteur ; Landis, Eric N., Editeur scientifique ; Yangbo Chen ; Yi, Jin-Hak ; Kim, Doo Kie, Auteur Article en page(s) : 562-569 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Instrumentation Vibration measurement Neural networks Bridges Performance evaluation Monitoring Signal processing Mesure de vibration Réseaux neurologiques Ponts Index. décimale : 621.34/624 Résumé : A Baseline model is essential for long-term structural performance monitoring and evaluation. This study represents the first effort in applying a neural network-based system identification technique to establish and update a baseline finite element model of an instrumented highway bridge based on the measurement of its traffic-induced vibrations. The neural network approach is particularly effective in dealing with measurement of a large-scale structure by a limited number of sensors. In this study, sensor systems were installed on two highway bridges and extensive vibration data were collected, based on which modal parameters including natural frequencies and mode shapes of the bridges were extracted using the frequency domain decomposition method as well as the conventional peak picking method. Then an innovative neural network is designed with the input being the modal parameters and the output being the structural parameters of a three-dimensional finite element model of the bridge such as the mass and stiffness elements. After extensively training and testing through finite element analysis, the neural network became capable to identify, with a high level of accuracy, the structural parameter values based on the measured modal parameters, and thus the finite element model of the bridge was successfully updated to a baseline. The neural network developed in this study can be used for future baseline updates as the bridge being monitored periodically over its lifetime.
Un Modèle de ligne de base est essentiel pour la surveillance et l'évaluation d'exécution structurales à long terme. Cette étude représente le premier effort en appliquant une technique basée d'identification de système de réseau neurologique pour établir et mettre à jour une grande ligne modèle fini d'élément d'un haut pont équipé de manière basé sur la mesure de ses vibrations induites par trafic. L'approche de réseau neurologique est particulièrement efficace en faisant face à la mesure d'une structure à grande échelle par un nombre limité de sondes. Dans cette étude, des systèmes de sonde ont été installés sur deux ponts en route et des données étendues de vibration ont été rassemblées, basé sur quels paramètres modaux comprenant des fréquences normales et formes de mode des ponts ont été extraits en utilisant la méthode de décomposition de domaine de fréquence aussi bien que la méthode maximale conventionnelle de cueillette. Alors un réseau neurologique innovateur est conçu avec l'entrée étant les paramètres modaux et le rendement étant les paramètres structuraux d'un modèle fini tridimensionnel d'élément du pont tel que les éléments de la masse et de rigidité. Après avoir intensivement formé et examiné par l'analyse finie d'élément, le réseau neurologique est devenu capable pour identifier, avec un niveau élevé d'exactitude, les valeurs de paramètre structurales basées sur les paramètres modaux mesurés, et le modèle fini d'élément du pont a été avec succès mis à jour ainsi à une ligne de base. Le réseau neurologique s'est développé dans cette étude peut être employé pour de futures mises à jour de ligne de base comme le pont étant surveillé périodiquement au-dessus de sa vie.
En ligne : mfeng@uci.edu, kim2kie@kunsan.ac.kr, yijh@kaist.ac.kr [article] Baseline Models for Bridge Performance Monitoring = Modèles de Ligne de Base pour la Surveillance d'Exécution de Pont [texte imprimé] / Feng, Maria Q., Auteur ; Landis, Eric N., Editeur scientifique ; Yangbo Chen ; Yi, Jin-Hak ; Kim, Doo Kie, Auteur . - 562-569 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°5 (Mai 2004) . - 562-569 p.
Mots-clés : Instrumentation Vibration measurement Neural networks Bridges Performance evaluation Monitoring Signal processing Mesure de vibration Réseaux neurologiques Ponts Index. décimale : 621.34/624 Résumé : A Baseline model is essential for long-term structural performance monitoring and evaluation. This study represents the first effort in applying a neural network-based system identification technique to establish and update a baseline finite element model of an instrumented highway bridge based on the measurement of its traffic-induced vibrations. The neural network approach is particularly effective in dealing with measurement of a large-scale structure by a limited number of sensors. In this study, sensor systems were installed on two highway bridges and extensive vibration data were collected, based on which modal parameters including natural frequencies and mode shapes of the bridges were extracted using the frequency domain decomposition method as well as the conventional peak picking method. Then an innovative neural network is designed with the input being the modal parameters and the output being the structural parameters of a three-dimensional finite element model of the bridge such as the mass and stiffness elements. After extensively training and testing through finite element analysis, the neural network became capable to identify, with a high level of accuracy, the structural parameter values based on the measured modal parameters, and thus the finite element model of the bridge was successfully updated to a baseline. The neural network developed in this study can be used for future baseline updates as the bridge being monitored periodically over its lifetime.
Un Modèle de ligne de base est essentiel pour la surveillance et l'évaluation d'exécution structurales à long terme. Cette étude représente le premier effort en appliquant une technique basée d'identification de système de réseau neurologique pour établir et mettre à jour une grande ligne modèle fini d'élément d'un haut pont équipé de manière basé sur la mesure de ses vibrations induites par trafic. L'approche de réseau neurologique est particulièrement efficace en faisant face à la mesure d'une structure à grande échelle par un nombre limité de sondes. Dans cette étude, des systèmes de sonde ont été installés sur deux ponts en route et des données étendues de vibration ont été rassemblées, basé sur quels paramètres modaux comprenant des fréquences normales et formes de mode des ponts ont été extraits en utilisant la méthode de décomposition de domaine de fréquence aussi bien que la méthode maximale conventionnelle de cueillette. Alors un réseau neurologique innovateur est conçu avec l'entrée étant les paramètres modaux et le rendement étant les paramètres structuraux d'un modèle fini tridimensionnel d'élément du pont tel que les éléments de la masse et de rigidité. Après avoir intensivement formé et examiné par l'analyse finie d'élément, le réseau neurologique est devenu capable pour identifier, avec un niveau élevé d'exactitude, les valeurs de paramètre structurales basées sur les paramètres modaux mesurés, et le modèle fini d'élément du pont a été avec succès mis à jour ainsi à une ligne de base. Le réseau neurologique s'est développé dans cette étude peut être employé pour de futures mises à jour de ligne de base comme le pont étant surveillé périodiquement au-dessus de sa vie.
En ligne : mfeng@uci.edu, kim2kie@kunsan.ac.kr, yijh@kaist.ac.kr
in Journal of engineering mechanics > Vol. 135 N° 8 (Août 2009) . - pp. 747-758
Titre : Bridge structural condition assessment based on vibration and traffic monitoring Type de document : texte imprimé Auteurs : Yangbo Chen, Auteur ; Feng, Maria Q., Auteur ; Tan, Chin-An, Auteur Article en page(s) : pp. 747-758 Note générale : Mécanique appliquée Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Monitoring Assessment Bridges highway Vibration Excitation Vehicles Stochastic models Bayesian analysis. Résumé : A stochastic model of traffic excitation on bridges is developed assuming that the arrival of vehicles traversing a bridge (modeled as an elastic beam) follows a Poisson process, and that the contact force of a vehicle on the bridge deck can be converted to equivalent dynamic loads at the nodes of the beam elements. The parameters in this model, such as the Poisson arrival rate and the stochastic distribution of vehicle speeds, are obtained by image processing of traffic video data. The model reveals that traffic excitations on bridges are spatially correlated. This important characteristic is usually incorrectly ignored in most output-only methods for the identification of bridge structural properties using traffic-induced vibration measurement data. In this study, the stochastic traffic excitation model with partial traffic information is incorporated in a Bayesian framework, to evaluate the structural properties and update their uncertainty for condition assessment of the bridge superstructure. The vehicle weights are also estimated simultaneously in this procedure. The proposed structural assessment methodology is validated on an instrumented highway bridge. DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : http://ascelibrary.aip.org/vsearch/servlet/VerityServlet?KEY=JENMDT&smode=strres [...] [article] Bridge structural condition assessment based on vibration and traffic monitoring [texte imprimé] / Yangbo Chen, Auteur ; Feng, Maria Q., Auteur ; Tan, Chin-An, Auteur . - pp. 747-758.
Mécanique appliquée
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 135 N° 8 (Août 2009) . - pp. 747-758
Mots-clés : Monitoring Assessment Bridges highway Vibration Excitation Vehicles Stochastic models Bayesian analysis. Résumé : A stochastic model of traffic excitation on bridges is developed assuming that the arrival of vehicles traversing a bridge (modeled as an elastic beam) follows a Poisson process, and that the contact force of a vehicle on the bridge deck can be converted to equivalent dynamic loads at the nodes of the beam elements. The parameters in this model, such as the Poisson arrival rate and the stochastic distribution of vehicle speeds, are obtained by image processing of traffic video data. The model reveals that traffic excitations on bridges are spatially correlated. This important characteristic is usually incorrectly ignored in most output-only methods for the identification of bridge structural properties using traffic-induced vibration measurement data. In this study, the stochastic traffic excitation model with partial traffic information is incorporated in a Bayesian framework, to evaluate the structural properties and update their uncertainty for condition assessment of the bridge superstructure. The vehicle weights are also estimated simultaneously in this procedure. The proposed structural assessment methodology is validated on an instrumented highway bridge. DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : http://ascelibrary.aip.org/vsearch/servlet/VerityServlet?KEY=JENMDT&smode=strres [...]
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°7 (Juillet 2004) . - 858-866 p.
Titre : Microwave Subsurface Imaging Technology for Damage Detection Titre original : Micro de Vague Substrate la Technologie de Formation d'Image de Surface pour la Détection de Dommages Type de document : texte imprimé Auteurs : Jofre, Luis, Auteur ; Kim, Yoo Jin, Auteur ; De Flavis, Franco ; Feng, Maria Q. ; Landis, Eric N., Editeur scientifique Article en page(s) : 858-866 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Microwaves Imaging techniques Antennas Concrete structures Damage assessment Nondestructive Tests Micro de vagues Techniques de formation image Antennes Structures en béton Evaluation de dommages Essais non destructifs Index. décimale : 620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux Résumé : This paper presents a technology for detecting invisible damage inside concrete, which is based on reconstruction of dielectric profile (image) of the concrete illuminated with microwaves sent from and received by antenna arrays controlled by specialized software. The imaging system developed in this study consists of an 88 transmitting and an 88 receiving arrays, an innovative numerical bifocusing operator for improving image resolution, and imaging software for reconstructing a two dimensional image from the scattered field. The effectiveness of the developed technology in detecting steel and voids inside concrete has been demonstrated through numerical simulation and experiments.
Cet article présente une technologie pour détecter des dommages invisibles à l'intérieur du béton, du lequel est basé sur la reconstruction du profil diélectrique (image) du béton illuminé avec les micros de vagues envoyés et reçus par des rangés d'antenne commandées par le logiciel spécialisé. Le système de formation image développé dans cette étude se compose des 88 transmettant et 88 rangées de réception, un opérateur bifocusing numérique innovateur pour améliorer la résolution d'image, et logiciel de formation image pour reconstruire une image bidimensionnelle du champ dispersé. L'efficacité de la technologie développée en détectant l'acier et des vides à l'intérieur de béton a été démontrée par la simulation et les expériences numériques.
DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : ykim@newportsensors.com [article] Microwave Subsurface Imaging Technology for Damage Detection = Micro de Vague Substrate la Technologie de Formation d'Image de Surface pour la Détection de Dommages [texte imprimé] / Jofre, Luis, Auteur ; Kim, Yoo Jin, Auteur ; De Flavis, Franco ; Feng, Maria Q. ; Landis, Eric N., Editeur scientifique . - 858-866 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°7 (Juillet 2004) . - 858-866 p.
Mots-clés : Microwaves Imaging techniques Antennas Concrete structures Damage assessment Nondestructive Tests Micro de vagues Techniques de formation image Antennes Structures en béton Evaluation de dommages Essais non destructifs Index. décimale : 620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux Résumé : This paper presents a technology for detecting invisible damage inside concrete, which is based on reconstruction of dielectric profile (image) of the concrete illuminated with microwaves sent from and received by antenna arrays controlled by specialized software. The imaging system developed in this study consists of an 88 transmitting and an 88 receiving arrays, an innovative numerical bifocusing operator for improving image resolution, and imaging software for reconstructing a two dimensional image from the scattered field. The effectiveness of the developed technology in detecting steel and voids inside concrete has been demonstrated through numerical simulation and experiments.
Cet article présente une technologie pour détecter des dommages invisibles à l'intérieur du béton, du lequel est basé sur la reconstruction du profil diélectrique (image) du béton illuminé avec les micros de vagues envoyés et reçus par des rangés d'antenne commandées par le logiciel spécialisé. Le système de formation image développé dans cette étude se compose des 88 transmettant et 88 rangées de réception, un opérateur bifocusing numérique innovateur pour améliorer la résolution d'image, et logiciel de formation image pour reconstruire une image bidimensionnelle du champ dispersé. L'efficacité de la technologie développée en détectant l'acier et des vides à l'intérieur de béton a été démontrée par la simulation et les expériences numériques.
DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : ykim@newportsensors.com
in Journal of engineering mechanics > Vol. 135 N° 4 (Avril 2009) . - pp. 231-242
Titre : Structural health monitoring by recursive bayesian filtering Type de document : texte imprimé Auteurs : Yangbo Chen, Auteur ; Feng, Maria Q., Auteur Article en page(s) : pp. 231-242 Note générale : Mécanique appliquée Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Bayesian analysis Filters Monitoring Assessments Vibration Identification Structural analysis. Résumé : A new vision of structural health monitoring (SHM) is presented, in which the ultimate goal of SHM is not limited to damage identification, but to describe the structure by a probabilistic model, whose parameters and uncertainty are periodically updated using measured data in a recursive Bayesian filtering (RBF) approach. Such a model of a structure is essential in evaluating its current condition and predicting its future performance in a probabilistic context. RBF is conventionally implemented by the extended Kalman filter, which suffers from its intrinsic drawbacks. Recent progress on high-fidelity propagation of a probability distribution through nonlinear functions has revived RBF as a promising tool for SHM. The central difference filter, as an example of the new versions of RBF, is implemented in this study, with the adaptation of a convergence and consistency improvement technique. Two numerical examples are presented to demonstrate the superior capacity of RBF for a SHM purpose. The proposed method is also validated by large-scale shake table tests on a reinforced concrete two-span three-bent bridge specimen. DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : http://ascelibrary.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal&id=JENMDT000 [...] [article] Structural health monitoring by recursive bayesian filtering [texte imprimé] / Yangbo Chen, Auteur ; Feng, Maria Q., Auteur . - pp. 231-242.
Mécanique appliquée
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 135 N° 4 (Avril 2009) . - pp. 231-242
Mots-clés : Bayesian analysis Filters Monitoring Assessments Vibration Identification Structural analysis. Résumé : A new vision of structural health monitoring (SHM) is presented, in which the ultimate goal of SHM is not limited to damage identification, but to describe the structure by a probabilistic model, whose parameters and uncertainty are periodically updated using measured data in a recursive Bayesian filtering (RBF) approach. Such a model of a structure is essential in evaluating its current condition and predicting its future performance in a probabilistic context. RBF is conventionally implemented by the extended Kalman filter, which suffers from its intrinsic drawbacks. Recent progress on high-fidelity propagation of a probability distribution through nonlinear functions has revived RBF as a promising tool for SHM. The central difference filter, as an example of the new versions of RBF, is implemented in this study, with the adaptation of a convergence and consistency improvement technique. Two numerical examples are presented to demonstrate the superior capacity of RBF for a SHM purpose. The proposed method is also validated by large-scale shake table tests on a reinforced concrete two-span three-bent bridge specimen. DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : http://ascelibrary.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal&id=JENMDT000 [...]
in Journal of engineering mechanics > Vol. 136 N° 1 (Janvier 2010) . - pp. 100-106
Titre : Structural reliability estimation with vibration-based identified parameters Type de document : texte imprimé Auteurs : Soyoz, Serdar, Auteur ; Feng, Maria Q., Auteur ; Shinozuka, Masanobu, Auteur Article en page(s) : pp. 100-106 Note générale : Mécanique appliquée Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Shake table tests Vibration Identification Structural reliability Parameters Bayesian analysis Monte carlo method Kalman filters. Résumé : This paper presents a unique structural reliability estimation method incorporating structural parameter identification results based on the seismic response measurement. In the shaking table test, a three-bent concrete bridge model was shaken to different damage levels by a sequence of earthquake motions with increasing intensities. Structural parameters, stiffness and damping values of the bridge were identified under damaging seismic events based on the seismic response measurement. A methodology was developed to understand the importance of structural parameter identification in the reliability estimation. Along this line, a set of structural parameters were generated based on the Monte Carlo simulation. Each of them was assigned to the base bridge model. Then, every bridge model was analyzed using nonlinear time history analyses to obtain damage level at the specific locations. Last, reliability estimation was performed for bridges modeled with two sets of structural parameters. The first one was obtained by the nonlinear time history analysis with the Monte Carlo simulated parameters which is called nonupdated structural parameters. The second one was obtained by updating the first set in Bayesian sense based on the vibration-based identification results which is called updated structural parameters. In the scope of this paper, it was shown that residual reliability of the system estimated using the updated structural parameters is lower than the one estimated using the nonupdated structural parameters.
DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : http://ascelibrary.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal&id=JENMDT000 [...] [article] Structural reliability estimation with vibration-based identified parameters [texte imprimé] / Soyoz, Serdar, Auteur ; Feng, Maria Q., Auteur ; Shinozuka, Masanobu, Auteur . - pp. 100-106.
Mécanique appliquée
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 136 N° 1 (Janvier 2010) . - pp. 100-106
Mots-clés : Shake table tests Vibration Identification Structural reliability Parameters Bayesian analysis Monte carlo method Kalman filters. Résumé : This paper presents a unique structural reliability estimation method incorporating structural parameter identification results based on the seismic response measurement. In the shaking table test, a three-bent concrete bridge model was shaken to different damage levels by a sequence of earthquake motions with increasing intensities. Structural parameters, stiffness and damping values of the bridge were identified under damaging seismic events based on the seismic response measurement. A methodology was developed to understand the importance of structural parameter identification in the reliability estimation. Along this line, a set of structural parameters were generated based on the Monte Carlo simulation. Each of them was assigned to the base bridge model. Then, every bridge model was analyzed using nonlinear time history analyses to obtain damage level at the specific locations. Last, reliability estimation was performed for bridges modeled with two sets of structural parameters. The first one was obtained by the nonlinear time history analysis with the Monte Carlo simulated parameters which is called nonupdated structural parameters. The second one was obtained by updating the first set in Bayesian sense based on the vibration-based identification results which is called updated structural parameters. In the scope of this paper, it was shown that residual reliability of the system estimated using the updated structural parameters is lower than the one estimated using the nonupdated structural parameters.
DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : http://ascelibrary.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal&id=JENMDT000 [...]
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