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Regularization Method by Subset Selection for Structural Damage Detection
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  • Regularization Method by Subset Selection for Structural Damage Detection
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저자명
윤군진,한봉구,Yun. Gun-Jin,Han. Bong-Koo
간행물명
한국전산구조공학회논문집
권/호정보
2008년|21권 1호|pp.73-82 (10 pages)
발행정보
한국전산구조공학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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영문초록

본 논문에서는 구조손상 탐색을 위해 매개변수 부 집합 선택에 의한 새로운 정규화 방법을 제안하였다. Residual function을 위해 동적 residual force 벡터를 이용하였다. 과거에는 Residual function으로서 기본 동적 특성치(고유치와 고유모드)를 이용하여 단일구조손상은 탐색할 수 있었지만 다중구조손상 위치를 탐색하기에는 한계가 있었을 뿐 아니라 고유모드와 고유치의 상이한 기여도 때문에 가중치를 적용해야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 고유모드의 불완전한 계측을 보완하기 위하여 모델 확장법을 적용하였다. 제안된 구조손상 탐색법은 다중구조손상 위치를 동시에 찾아 낼 수 있는 장점을 가지고 있다. 2차원 평면 트러스 구조를 이용하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.

기타언어초록

In this paper, a new regularization method by parameter subset selection method is proposed based on the residual force vector for damage localization. Although subset selection using the fundamental modal characteristics as a residual function has been successful in detecting a single damage location, this method seems to have limited capabilities in the detection of multiple damage locations and typically requires cumbersome weighting values. The method is presented herein and considers cases in which damage detection must be achieved using incomplete measurements of the structural responses. Model expansion is incorporated to deal with this challenge. The unique advantage of employing the new regularization method is that it can reliably identify multiple damage locations. Through an illustrative example, the proposed damage detection method is demonstrated to be a reliable tool for identifying multiple damage locations for a planar truss structure.