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자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Hyun-Joong (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University) Koh, Hyun-Moo (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제15권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
751 - 767 (17page)

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A new procedure is proposed for assessing probabilistic condition of structures considering effect of measured data uncertainty. In this procedure, multiple Finite Element (FE) models are identified by using weighting vectors that represent the uncertainty conditions of measured data. The distribution of structural parameters is analysed using a Principal Component Analysis (PCA) in relation to uncertainty conditions, and the identified models are classified into groups according to their similarity by using a K-means method. The condition of a structure is then assessed probabilistically using FE models in the classified groups, each of which represents specific uncertainty condition of measured data. Yeondae bridge, a steel-box girder expressway bridge in Korea, is used as an illustrative example. Probabilistic condition of the bridge is evaluated by the distribution of load rating factors obtained using multiple FE models. The numerical example shows that the proposed method can quantify uncertainty of measured data and subsequently evaluate efficiently the probabilistic condition of bridges.
#condition assessment #FE Model update #measurement uncertainty #principal component analysis #K-means clustering #load rating

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