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논문 상세정보

통계적 구조물 손상진단에서 기저분포 구성을 위한 극치분포의 점근적 수렴성 이해

Understanding the Asymptotic Convergence of Domain of Attraction in Extreme Value Distribution for Establishing Baseline Distribution in Statistical Damage Assessment of a Structure

초록

통계적 구조물 손상진단에서 기저분포는 구조물에 손상이 없을 때 획득된 동적 응답 특성이 이루는 통계 분포이다. 일반적으로 구조물에 손상이 발생했을 때 손상에 민감한 구조물의 동적 응답 특성은 기저분포의 꼬리 부근에 주로 나타나게 된다. 최근 연구자들은 기저분포의 꼬리 부분을 정확하게 모사하기 위해 극치분포에 주목하고 있으나, 구조물 손상진단의 관점에서 극치분포의 이론적 이해에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 신뢰성 있는 통계적 구조물 손상진단을 위해 필요한 극치분포의 점근적 수렴성을 매개변수 추정법을 이용하여 규명한다. 특히, 극치 추출에 필요한 표본크기와 극치분포의 점근적 수렴성의 관계를 정량적으로 보인다. 또한, 극치분포 추정에서 표본크기와 통계적 구조물 손상진단에서 발생하는 손상오류경보 빈도에 대한 관계를 정량적으로 규명한다. 차량 이동하중을 받는 2경간 트러스 교량에서 수치해석 기법을 통해 모사된 가속도 데이터를 이용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.

Abstract

The baseline distribution of a structure represents the statistical distribution of dynamic response feature from the healthy state of the structure. Generally, damage-sensitive dynamic response feature of a structure manifest themselves near the tail of a baseline statistical distribution. In this regard, some researchers have paid attention to extreme value distribution for modeling the tail of a baseline distribution. However, few researches have been conducted to theoretically understand the extreme value distribution from a perspective of statistical damage assessment. This study investigates the asymptotic convergence of domain of attraction in extreme value distribution through parameter estimation, which is needed for reliable statistical damage assessment. In particular, the asymptotic convergence of a domain of attraction is quantified with respect to the sample size out of which each extreme value is extracted. The effect of the sample size on false positive alarms in statistical damage assessment is quantitatively investigated as well. The validity of the proposed method is demonstrated through numerically simulated acceleration data on a two span continuous truss bridge.

저자의 다른 논문

참고문헌 (13)

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