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J-GLOBAL ID：201902266965164497   整理番号：19A1530348

部分構造仮想歪法を用いたモードベース損傷同定のための改良目的関数【JST・京大機械翻訳】

An Improved Objective Function for Modal-Based Damage Identification Using Substructural Virtual Distortion Method

著者 (5件)： Hou Jilin (Department of Civil Engineering & State Key Laboratory of Coastal and Offshore Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) ,  Hou Jilin (Key Laboratory of Structures Dynamic Behavior and Control of Ministry of Education, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China) ,  Wang Sijie (Department of Civil Engineering & State Key Laboratory of Coastal and Offshore Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) ,  Zhang Qingxia (Department of Civil Engineering, Dalian Minzu University, Dalian 116650, China) ,  Jankowski Lukasz (Institute of Fundamental Technological Research, Polish Academy of Sciences, 02-106 Warsaw, Poland)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 9  号： 5  ページ： 971  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モードパラメータに基づく損傷同定は,構造健全性モニタリング(SHM)における重要なアプローチである。一般的に,損傷同定に用いられる従来の目的関数は,測定されたモードパラメータと有限要素(FE)モデルから得られたパラメータの間の不整合を最小化する。しかし,最適化プロセスの間,構造モードの反復計算は通常時間がかかり,特に大規模構造に対して非効率的である。本論文では,周波数応答関数(FRF)のピークの特定の特性に基づいて,改良目的関数を提案した。従来の目的関数はモード形状および/または固有振動数を定量化する項を含んでいる。ここでは,FEモデルのFRFによりそれらを置き換えることを提案した。これにより,反復完全モード解析を回避し,計算効率を向上させることができる。さらに,サブ構造仮想歪法(SVDM)を採用することによって,効率をさらに強化し,損傷構造のFEモデルの周波数応答を,全体の損傷構造の費用のかかる再解析なしに,迅速に計算することを可能にした。最後に,提案した方法の有効性を,いくつかの損傷事例の下で8層フレーム構造モデルを用いて検証した。各サブ構造の損傷位置と範囲は,5%白色Gauss雑音で正確に同定でき,最適化効率は従来の目的関数を用いた方法と比較して大幅に改善された。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *目的関数 ,  有効性 ,  モデル ,  モード解析 ,  最適化 ,  周波数応答 ,  Gauss雑音 ,  固有振動数 ,  不整合 ,  パラメータ
準シソーラス用語： 再解析 ,  FEMモデル ,  有限要素 ,  構造ヘルスモニタリング ,  *損傷同定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 構造ヘルスモニタリング(SHM) ,  損傷同定 ,  下部構造 ,  仮想歪法(VDM) ,  周波数応答

分類 (5件)： 電気式制御機器  (IC02020Y) ,  プリント回路  (NA05040O) ,  神経系の腫よう  (GN04000V) ,  交通調査  (TB01031B) ,  コンクリート構造  (RA04030A)

引用文献 (38件)：

• Annamdas, V.G.M.; Bhalla, S.; Soh, C.K. Applications of structural health monitoring technology in Asia. Struct. Health Monit. 2017, 16, 324-346.
• Zhou, L.R.; Yan, G.R.; Wang, L.; Ou, J.P. Review of benchmark studies and guidelines for structural health monitoring. Adv. Struct. Eng. 2013, 16, 1187-1206.
• Xie, L.Y.; Zhou, Z.W.; Zhao, L.; Wan, C.F.; Tang, H.S.; Xue, S.T. Parameter identification for structural health monitoring with extended Kalman filter considering integration and noise effect. Appl. Sci. 2018, 8, 2480.
• Hu, W.H.; Tang, D.H.; Teng, J.; Said, S.; Rohrmann, R.G. Structural health monitoring of a prestressed concrete bridge based on statistical pattern recognition of continuous dynamic measurements over 14 years. Sensors 2018, 18, 4117.
• Jiang, T.Y.; Zhang, Y.W.; Wang, L.; Zhang, L.; Song, G.B. Monitoring fatigue damage of modular bridge expansion joints using piezoceramic transducers. Sensors 2018, 18, 3973.

タイトルに関連する用語 (5件)： 部分構造 ,  仮想 ,  歪 ,  損傷同定 ,  目的関数