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[국내논문] 원격 레이저 변위계측과 부공간시스템 식별법을 활용한 구조물의 물리량 추정 기법
Structural Parameter Estimation using Remote Laser Displacement Measurement System and Subspace System Identification Method 원문보기

한국공간구조학회지 = Journal of Korean Association for Spatial Structures, v.15 no.1, 2015년, pp.14 - 21  

김준희 (단국대학교 건축대학 건축공학과)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 기술기사에서는 사용중 구조물의 전산구조모델을 추정하는 시스템 식별을 위해, 원격 레이저 변위계측과 부공간시스템 식별법을 활용한 구조물의 물리량 추정 기법을 소개하고자 한다. 본 방법은 현장 적용성이 뛰어난 비접촉식 레이저 모니터링 시스템과 상용 가진기에 의한 효율적인 구조물 가진 실험을 통해 대상 구조물의 동적데이터 수집 후, 부공간 시스템 식별법(subspace system identification)을 적용하여 상태공간모델을 추정하여 데이터기반 유한요소모델(data-driven finite element model)이라 명명된 구조물의 전산구조모델을 추출 하는 기법으로 구성된다.
  • 본 방법은 현장 적용성이 뛰어난 비접촉식 레이저 모니터링 시스템과 상용 가진기에 의한 효율적인 구조물 가진 실험을 통해 대상 구조물의 동적데이터 수집 후, 부공간 시스템 식별법(subspace system identification)을 적용하여 상태공간모델을 추정하여 데이터기반 유한요소모델(data-driven finite element model)이라 명명된 구조물의 전산구조모델을 추출 하는 기법으로 구성된다. 실 구조물 적용 예로 소형 철골 구조물 및 공연장 건물의 콘크리트 발코니에 대한 구조 물리량 추정을 소개한다.
  • 본 기술기사에서는 원격 레이저 변위계측과 부공간시스템 식별법을 활용한 구조물의 물리량 추정 기법을 소개하였다. 실험적으로는, 모달쉐이커를 사용하여 구조물을 가진하고 비접촉 레이저 계측기 및 스캐닝기법을 이용하여 다점의 구조물 출력 변위응답을 계측하여 입출력 데이터를 획득한 후, 부공간 시스템 규명법을 사용하여 획득된 입출력 데이터 처리를 통해 상태공간모델을 추정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
모드 해석/실험의 특징은 어떠한가? 시스템 식별 기술에 관한 구조공학분야에 특화된 기술들 중에 하나가 모드 해석/실험(modal analysis /testing)이다. 본 기술은 지난 40여 년간 기계, 항공 분야에서 선도적으로 기술적, 학문적인 발전이 이루어져, 현재 실용화 기법으로 해당분야 산업현장에서 자리매김을 하였다(Maia et al. 1997, Ewins 2000).
레이저 진동계의 동적거동 측정원리는 어떠한가? - 레이저 진동계(LDV): 측정대상에 특정 주파수를 갖는 레이저광선을 주사하면 도플러효과에 의해 반사광선의 주파수가 측정대상의 속도에 따라 변조된다([Fig. 3 (a)]).
모드 해석/실험이란 무엇인가? 시스템 식별 기술에 관한 구조공학분야에 특화된 기술들 중에 하나가 모드 해석/실험(modal analysis /testing)이다. 본 기술은 지난 40여 년간 기계, 항공 분야에서 선도적으로 기술적, 학문적인 발전이 이루어져, 현재 실용화 기법으로 해당분야 산업현장에서 자리매김을 하였다(Maia et al.
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참고문헌 (19)

  1. Maia NMM, Silva JMM, Theoretical and Experimental Modal Analysis, Research Studies Press Ltd., Hertfordshire, England (1997) 

  2. Ewins DJ, Modal Testing: Theory, Practice and Application, Wiley, West Sussex, England (2000) 

  3. Mottershead JE, Friswell MI (1993) Model updating in structural dynamics: A survey, Journal of Sound and Vibration, 167, 347-75 

  4. Yu E, Taciroglu E, Wallace JW (2007) Parameter identification of framed structures using an improved finite element modelupdating method - Part I: Formulation and verification, Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 36, 619-39 

  5. Chung TT, Cho S, Yun CB, Sohn H (2012) Finite Element Model Updating of Canton Tower Using Regularization Technique, Smart Structures and Systems, 10, 443-58 

  6. Kurata M, Kim J, Lynch JP, Van Der Linden GW, Hipley, Sheng LH (2013) Internet-enabled wireless structural monitoring systems: development and permanent deployment at the New Carquinez suspension bridge, Journal of Structural Engineering ASCE, 139, 1688-702 

  7. Kim J, Kim K, Sohn H (2013 a) Data-driven physical parameter estimation for lumped mass structures from a single point actuation test, Journal of Sound and Vibration, 132, 4390-402 

  8. Kang JS, Park SK, Shin S, Lee HS (2005) Structural system identification in time domain using measured acceleration, Journal of Sound and Vibration, 288 215-34 

  9. Kim J, Lynch JP (2012 a) Subspace System Identification of Support Excited Structures - Part I: Theory and Black-box System Identification, Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 41, 2235-51 

  10. Kim J, Lynch JP (2012 b) Subspace System Identification of Support Excited Structures - Part II: Gray-box Interpretations and Damage Detection, Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 41, 2253-71 

  11. Kim J, Kim K, Sohn H (2013 b) In situ measurement of structural mass, stiffness, and damping using a reaction force actuator and a laser Doppler vibrometer, Smart Materials and Structures, 22, 085004 

  12. Kim J, Kim K, Sohn H (2014) Autonomous dynamic displacement estimation from data fusion of acceleration and intermittent displacement measurements, Mechanical Systems and Signal Processing, 42, 194-205 

  13. Gevers M (2006) A Personal View on the Development of System Identification: A 30-Year Journey through An Exciting Field, IEEE Control Systems Magazine, 26, 93-105 

  14. Viberg M (1995) Subspace-based Methods for the Identification of Linear Time-invariant Systems, Automatica, 31, 1835-51 

  15. Van Overschee P, De Moor B (1994) N4SID: Subspace Algorithms for the Identification of Combined Deterministic-Stochastic Systems, Automatica, 30, 75-93 

  16. Verhaegen M (1994) Identification of the Deterministic Part of MIMO State Space Models Given in Innovations form from Input-output Data, Automatica, 30 61-74 

  17. Ljung L, System identification toolbox 7: The Mathworks (2009) 

  18. Peeters B, Roeck GD (1999) Reference-based Stochastic Subspace Identification for Output-only Modal Analysis, Mechanical Systems and Signal Processing, 13, 855-78 

  19. Kim J, Lynch JP (2012 c) Autonomous Decentralized System Identification by Markov Parameter Estimation using Distributed Smart Wireless Sensor Networks, Journal of Engineering Mechanics ASCE, 138, 478-90 

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