Structural health monitoring of Canton Tower using Bayesian framework

Kuok, Sin-Chi; Yuen, Ka-Veng

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kuok, Sin-Chi (Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Macau) Yuen, Ka-Veng (Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Macau)

저널정보: 테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제10권 제4호

발행연도: 2012.1

수록면: 375 - 391 (17page)

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This paper reports the structural health monitoring benchmark study results for the Canton Tower using Bayesian methods. In this study, output-only modal identification and finite element model updating are considered using a given set of structural acceleration measurements and the corresponding ambient conditions of 24 hours. In the first stage, the Bayesian spectral density approach is used for output-only modal identification with the acceleration time histories as the excitation to the tower is unknown. The modal parameters and the associated uncertainty can be estimated through Bayesian inference. Uncertainty quantification is important for determination of statistically significant change of the modal parameters and for weighting assignment in the subsequent stage of model updating. In the second stage, a Bayesian model updating approach is utilized to update the finite element model of the tower. The uncertain stiffness parameters can be obtained by minimizing an objective function that is a weighted sum of the square of the differences (residuals) between the identified modal parameters and the corresponding values of the model. The weightings distinguish the contribution of different residuals with different uncertain levels. They are obtained using the Bayesian spectral density approach in the first stage. Again, uncertainty of the stiffness parameters can be quantified with Bayesian inference. Finally, this Bayesian framework is applied to the 24-hour field measurements to investigate the variation of the modal and stiffness parameters under changing ambient conditions. Results show that the Bayesian framework successfully achieves the goal of the first task of this benchmark study.

#ambient vibration #Bayesian analysis #high-rise structures #model updating #structural health monitoring #system identification

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이 논문의 저자 정보

Kuok, Sin-Chi

소속기관 Department of Civil and Environmental Engineering, Cornell University

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 3 이용수 1

Yuen, Ka-Veng

소속기관 Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Science and Technology, University of

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 4 이용수 1

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