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Erschienen in: Engineering with Computers 4/2020

08.05.2019 | Original Article

Model-based damage detection using constraint forces at measurements

verfasst von: Eun-Taik Lee, Hee-Chang Eun

Erschienen in: Engineering with Computers | Ausgabe 4/2020

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Abstract

The number of measurement nodes of a finite element model for damage detection is fewer than the model order. Thus, measurement data should be expanded or the system order should be reduced for evaluating the structural performance. A local damage in the model leads to stiffness deterioration at the corresponding element and variations in the responses of the adjacent elements, including the damaged elements. The response difference between two intact and damage-expected states can be approximately predicted by the constraint forces acting at the measurement nodes. The damage at the element represents the abrupt change in the constraint forces. This work proposes static and dynamic methods to detect damages based on the constraint forces acting on the measurement nodes. It is shown that the damage can be explicitly detected by the constraint forces that satisfy each constraint or measurements separating the given constraints rather than the entire constraint set. The validity of the proposed method is illustrated in two numerical applications of static and dynamic systems, and the effect of external noise is also investigated.

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Literatur
8.
Zurück zum Zitat Friswell MI, Mottershead JE (1995) Finite element model updating in structural dynamics. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, pp 78–97CrossRef Friswell MI, Mottershead JE (1995) Finite element model updating in structural dynamics. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, pp 78–97CrossRef
Metadaten
Titel
Model-based damage detection using constraint forces at measurements
verfasst von
Eun-Taik Lee
Hee-Chang Eun
Publikationsdatum
08.05.2019
Verlag
Springer London
Erschienen in
Engineering with Computers / Ausgabe 4/2020
Print ISSN: 0177-0667
Elektronische ISSN: 1435-5663
DOI
https://doi.org/10.1007/s00366-019-00762-9

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