Structural health monitoring using modal strain energy damage indicator coupled with teaching-learning-based optimization algorithm and isogoemetric analysis

Khatir, Samir; Wahab, Magd Abdel; Boutchicha, Djilali; Khatir, Tawfiq

doi:10.1016/j.jsv.2019.02.017

Cited by 176 publications

(39 citation statements)

References 41 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…It was effective to estimate the severity of structural damage. Some other works based on inverse problem, optimization techniques, and ANN in the field of fracture and damaged identification were carried out by [37][38][39][40][41][42].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Performance Degradation Assessment of Concrete Beams Based on Acoustic Emission Burst Features and Mahalanobis—Taguchi System

Habib

Rai

Kim

2020

Sensors

View full text Add to dashboard Cite

Acoustic emission (AE) has been used extensively for structural health monitoring based on the stress waves generated due to evolution of cracks in concrete structures. A major concern while using AE features is that each of them responds differently to the fractures in concrete structures. To tackle this problem, Mahalanobis—Taguchi system (MTS) is utilized, which fuses the AE feature space to provide comprehensive and reliable degradation indicator with a feature selection method to determine useful features. Further, majority of the existing investigations gave little attention to naturally occurring cracks, which are actually more difficult to detect. In this study, a novel degradation indicator (DI) based on AE features and MTS is proposed to indicate the performance degradation in reinforced concrete beams. The experimental results confirm that the MTS can successfully distinguish between healthy and faulty conditions. To alleviate the noise from the DI obtained through MTS, a noise-removal strategy based on Chebyshev inequality is suggested. The results show that the proposed DI based on AE features and MTS is capable of detecting early stage cracks as well as development of damage in concrete beams.

show abstract

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Performance Degradation Assessment of Concrete Beams Based on Acoustic Emission Burst Features and Mahalanobis—Taguchi System

Habib

Rai

Kim

2020

Sensors

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Samir, và cs. [8] đã giới thiệu một phương pháp chẩn đoán hai bước cho kết cấu dầm dựa vào năng lượng biến dạng chuẩn hóa và thuật toán tối ưu dựa vào dạy vào học (Teaching-Learning-Based Optimization: TLBO). Hung, và cs.…”

Section: Giới Thiệuunclassified

Chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu tấm sử dụng phương pháp năng lượng biến dạng kết hợp với thuật toán di truyền

Cao¹,

Sỹ²,

Duy³

2020

TCKHCNXD

View full text Add to dashboard Cite

Bài báo này đề xuất một phương pháp chẩn đoán hư hỏng về cả vị trí và mức độ của hư hỏng cho kết cấu tấm thông qua quy trình chẩn đoán hai bước. Trong bước thứ nhất, chỉ tiêu dựa vào sự thay đổi của năng lượng biến dạng “Modal Strain Energy Damage Index – MSEDI” được sử dụng để chẩn đoán vị trí của hư hỏng. Giá trị năng lượng biến dạng được xác định từ kết quả phân tích dao động của kết cấu tấm ở hai trạng thái trước và sau khi xuất hiện hư hỏng. Trong bước thứ hai, thuật toán di truyền được sử dụng để cực tiểu hóa hàm mục tiêu với biến số là véc-tơ mức độ suy giảm chiều dày của các phần tử có khả năng xảy ra hư hỏng đã được cảnh báo từ bước thứ nhất. Hàm mục tiêu được sử dụng cũng dựa trên giá trị năng lượng biến dạng. Tính hiệu quả của phương pháp đề xuất được khảo sát và đánh giá thông qua bài toán tấm với các kịch bản hư hỏng khác nhau. Kết quả phân tích cho thấy, phương pháp đề xuất có khả năng chẩn đoán chính xác sự xuất hiện, vị trí và độ lớn của hư hỏng trong kết cấu tấm. Từ khóa: chẩn đoán hư hỏng; dao động; kết cấu tấm; năng lượng biến dạng; thuật toán di truyền.

show abstract

“…They solve an inverse problem by building a physics-based model and then updating its parameters until the response of the model matches that which is measured in the real structure. Although this approach is currently under exhaustive research [19][20][21][22][23][24][25], it still presents some drawbacks in the assessment of real systems. Such drawbacks include the need for high-quality data and the impossibility to provide real-time insight due to the computational effort required to solve the updating problem [26].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Bearing assessment tool for longitudinal bridge performance

Fernández-Navamuel

Zamora-Sánchez

Alvear

et al. 2020

J Civil Struct Health Monit

View full text Add to dashboard Cite

This work provides an unsupervised learning approach based on a single-valued performance indicator to monitor the global behavior of critical components in a viaduct, such as bearings. We propose an outlier detection method for longitudinal displacements to assess the behavior of a singular asymmetric prestressed concrete structure with a 120 m high central pier acting as a fixed point. We first show that the available long-term horizontal displacement measurements recorded during the undamaged state exhibit strong correlations at the different locations of the bearings. Thus, we combine measurements from four sensors to design a robust performance indicator that is only weakly affected by temperature variations after the application of principal component analysis. We validate the method and show its efficiency against false positives and negatives using several metrics: accuracy, precision, recall, and F1 score. Due to its unsupervised learning scope, the proposed technique is intended to serve as a real-time supervision tool that complements maintenance inspections. It aims to provide support for the prioritization and postponement of maintenance actions in bridge management.

show abstract

Structural health monitoring using modal strain energy damage indicator coupled with teaching-learning-based optimization algorithm and isogoemetric analysis

Cited by 176 publications

References 41 publications

Performance Degradation Assessment of Concrete Beams Based on Acoustic Emission Burst Features and Mahalanobis—Taguchi System

Performance Degradation Assessment of Concrete Beams Based on Acoustic Emission Burst Features and Mahalanobis—Taguchi System

Chẩn đoán hư hỏng trong kết cấu tấm sử dụng phương pháp năng lượng biến dạng kết hợp với thuật toán di truyền

Bearing assessment tool for longitudinal bridge performance

Contact Info

Product

Resources

About