Dynamic system identification based on selective sensitivity

  • System identification is often associated with the evaluation of damage for existing structures. Usually, dynamic test data are utilized to estimate the parameter values for a given structural model. This requires the solution of an inverse problem. Unfortunately, inverse problems in general are ill-conditioned, particularly with a large number of parameter to be determined. This means that theSystem identification is often associated with the evaluation of damage for existing structures. Usually, dynamic test data are utilized to estimate the parameter values for a given structural model. This requires the solution of an inverse problem. Unfortunately, inverse problems in general are ill-conditioned, particularly with a large number of parameter to be determined. This means that the accuracy of the estimated parameter values is not sufficiently high in order to enable a damage identification. The goal of this study was to develop an experimental procedure which allows to identify the system parameters in substructures with high reliability. For this purpose, the method of selective sensitivity was employed to define special dynamic excitations, namely selectively sensitive excitation. Two different approaches have been introduced, which are the quasi-static approach and the iteratively experimental procedure. The former approach is appropriate for statically determinate structures and excitation frequencies below the structure's fundamental frequency. The latter method, which uses a-priori information about the parameters to be identified to set up an iterative experiment, can be applied to statically indeterminate structures. The viability of the proposed iterative procedure in detection of small changes of structure's stiffness was demonstrated by a simple laboratory experiment. The applicability of the strategy, however, depends largely on experimental capacity. It was also experienced that such a test is associate with expensive cost of equipments and time-consuming work.show moreshow less
  • Systemidentifikation wird oft als Werkzeug im Zusammenhang mit der Beurteilung von Schädigungen an Strukturen eingesetzt. Oftmals erfolgt eine Abschätzung der Parameter eines vorgegebenen Strukturmodells mittels der in dynamischen Versuchen gemessenen Daten. Dies erfordert die Lösung eines inversen Problems. Insbesondere bei einer großen Anzahl von zu bestimmenden Parametern sind inverse ProblemeSystemidentifikation wird oft als Werkzeug im Zusammenhang mit der Beurteilung von Schädigungen an Strukturen eingesetzt. Oftmals erfolgt eine Abschätzung der Parameter eines vorgegebenen Strukturmodells mittels der in dynamischen Versuchen gemessenen Daten. Dies erfordert die Lösung eines inversen Problems. Insbesondere bei einer großen Anzahl von zu bestimmenden Parametern sind inverse Probleme in der Regel schlecht konditioniert. Dies bedeutet, dass die Präzision der identifizierten Parameterwerte oft nicht ausrei-chend hoch ist, um die ursprünglich gestellte Frage nach einer Schädigungsidentifikation beantworten zu können. Das Ziel dieser Arbeit war, eine experimentelles Verfahren zu entwickeln, das es erlaubt, die Systemparameter in Substrukturen mit hoher Verlässlichkeit zu identifizieren. Zu diesem Zweck wurde die Methode der selektiven Sensitivität eingesetzt, um spezielle dynamische Anregungen, nämlich selektiv sensitive Anregung zu bestimmen. Zwei verschiedene Ansätze wurden eingeführt, der quasistatische Ansatz und das iterativ experimentelle Verfahren. Der erste Ansatz ist für den Versuch einer statisch bestimmten Struktur mit Anregungsfrequenz unter der Grundfrequenz der Struktur geeignet. Der zweite Ansatz verwendet a-priori Information über die zu identifizierenden Parameter, um einen iterativen Versuch aufzubauen, und kann auch auf statisch unbestimmte Strukturen angewendet werden. Die Realisierbarkeit des vorgesclagten iterativen Verfahrens zur Detektion von kleinen lokalen Steifikeitsänderungen wurde durch einen einfachen Versuch im Labor demonstriert. Die Anwendbarkeit des Vorgehen hängt jedoch größtenteils von experimenteller Kapazität ab. Es wurde auch festgestellt, dass ein solcher Versuch mit einem erheblichen versuchstechnischen Mehraufwand und zeitraubender Arbeit verbunden ist.show moreshow less

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Metadaten
Document Type:Doctoral Thesis
Author: Hoang Anh Pham
DOI (Cite-Link):https://doi.org/10.25643/bauhaus-universitaet.80Cite-Link
URN (Cite-Link):https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20070320-8483Cite-Link
Title Additional (German):Dynamische Systemidentifikation auf der Grundlage selektiver Sensitivität
Advisor:Prof. Dr. Christian BucherORCiDGND
Language:English
Date of Publication (online):2007/03/20
Year of first Publication:2007
Date of final exam:2007/03/14
Release Date:2007/03/20
Publishing Institution:Bauhaus-Universität Weimar
Granting Institution:Bauhaus-Universität Weimar, Fakultät Bauingenieurwesen
Institutes and partner institutions:Fakultät Bauingenieurwesen / Professur Baumechanik
Tag:Bayesische Modelaktualisierung; Systemidentifikation; selektive Sensitivität
Bayesian model updating; selective sensitivity; system identification
GND Keyword:Systemidentifikation
Dewey Decimal Classification:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
BKL-Classification:56 Bauwesen / 56.03 Methoden im Bauingenieurwesen
Licence (German):License Logo In Copyright