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학술저널
저자정보
Feng-Liang Zhang (Harbin Institute of Technology (HIT)) Jun Lei (Harbin Institute of Technology) Jose Antonio Lozano-Galant (University of Castilla-La Mancha) Dong Xu (Tongji University) Jose Turmo (Universitat Politècnica de Catalunya)
저널정보
국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.30 No.4
발행연도
2022.10
수록면
339 - 351 (13page)

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Evaluating the current condition of existing structures is of primary importance for economic and safety reasons. This can be addressed by Structural System Identification (SSI). A reliable static SSI depends on well-designed sensor configuration and loading cases, as well as efficient parameter estimation algorithms. Static SSI by the Measurement Error-Minimizing Observability Method (MEMOM) is a model-based deterministic static SSI method that could estimate structural parameters from static responses. In the current state of the art, this method is only applicable when structures are subjected to one loading case. This might lead to lack of information in some local regions of the structure (such as the null curvatures zones). To address this issue, the SSI by MEMOM using multiple loading cases is proposed in this work. Observability equations obtained from different loading cases are concatenated simultaneously and an optimization procedure is introduced to obtain the estimations by minimizing the discrepancy between the predicted response and the measured one. In addition, a Genetic-Algorithm (GA)-based Optimal Sensor Placement (OSP) method is proposed to tackle the OSP problem under multiple static loading cases for the very first time. In this approach, the Fisher Information Matrix (FIM)'s determinant is used as the metric of the goodness of sensor configurations. The numerical examples of a 3-span continuous bridge and a 13-story frame, are analyzed to validate the applicability of the extended SSI by MEMOM and the GA-based OSP method.
#genetic algorithm #measurement errors #multiple loading cases #observability method #static response #optimization #stiffness matrix method #structural system identification

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