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학위논문 상세정보

Bridge Model Updating Using Static and Dynamic Measurement Data 원문보기

  • 저자

    YGEE PRIOLO LARION

  • 학위수여기관

    세종대학교 대학원

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    건설환경공학

  • 지도교수

    이종재

  • 발행년도

    2014

  • 총페이지

    viii, 71 p.

  • 키워드

  • 언어

    eng

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T13541020&outLink=K  

  • 초록

    최근 구조물 건전도 모니터링(SHM : Structural Health Monitoring) 기술의 발달을 통해 구조물의 상태 평가 및 유지관리 기술에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 계측데이터 기반 유한요소모델 개선 기법은 구조물 건전도 모니터링의 한 분야로써, 실제 계측결과가 반영된 유한요소모델을 구성하는데 그 목적이 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 계측 결과를 유한요소모델에 효과적으로 반영하기 위하여, 교량 구조물의 정적 계측 데이터와 동적 계측 데이터를 이용한 모델 개선 기법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 통하여, 모델 개선의 정확도를 높이고자 하였으며, 계측 시 발생하는 측정 오차, 모델링 과정에서 발생하는 오차를 고려하여 모델 개선 수행 시 오차가 결과에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하였다. 모델 개선을 위하여 처짐, 회전변위, 변형률의 정적 계측 데이터가 사용되었으며, 동적 계측 데이터로는 고유 진동수가 사용되었다. 본 논문에서는 위의 연구를 바탕으로 일차적으로 정적 계측 데이터를 이용하여 모델의 강성을 개선하고, 다음 단계 동적 계측 데이터를 이용하여 질량을 개선하는 방법을 제안하였다.


    Most of advanced and emerging structural health monitoring (SHM) techniques are heavily reliant on finite element models to assess the condition of the structure. With the accuracy of structural models playing a critical factor in the success of the SHM techniques, there is a high necessity to develop methods on improving the accuracy of finite element models. Finite element model updating is a powerful technique that tunes the structural parameters of the model with the actual condition of the structure based on field measurement data. This study focuses on applying finite model updating method on a bridge structure using static and dynamic measurement data. Conducted entirely with numerical simulations, it allowed for an in-depth investigation on the behavior of static and dynamic measurement data through validation of results with the exact finite element model. All simulations are performed using a model updating tool, capable of dealing with static and dynamic measurement data, developed in this study. From the result of several case studies, updating with static measurement data is relatively more challenging requiring strategic planning on data configuration. Three types of static measurement data (displacement, rotation and strain), as opposed to one type of dynamic measurement data (natural frequency), are required to efficiently carry out the updating procedure. Considering the manifestation of main issues related to model updating such as measurement noise and modelling error, updating methods using static and dynamic measurement data shown robust response for practical level of perturbation introduced. With a significant increase in the overall cost, using both static and dynamic measurement data in a single model updating procedure led to improved accuracy of the results – less sensitive optimization variables are successfully updated as well as mass and stiffness parameters of the structure.


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