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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 175 - 181 (7page)
- DOI
- 10.3744/SNAK.2020.57.3.175
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For the success of a structural integrity management, it is essential to acquire structural response data at some critical locations with limited number of sensors. In this study, the structural response of numerical model was estimated by data fusion approach based on the Kalman filter known as stochastic recursive filter. Firstly, transient direct analysis was conducted to calculate the acceleration and strain of the numerical standing beam model, then the noise signals were mixed to generate the numerical measurement signals. The acceleration measurement signal was provided to the Kalman filter as an information on the external load, and the displacement measurement, which was transformed from the strain measurement by using strain-displacement conversion relationship, was provided into the Kalman filter as an observation information. Finally, the Kalman filter estimated the displacement by combining both displacements calculated from each numerically measured signal, then the estimated results were compared with the results of the transient direct analysis.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 수치 모델에의 적용
4. 결론
Reference
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Cho, S. / 2016 / Reference-free displacement estimation of bridges using Kalman filter-based nultimetric data fusion / Journal of Sensors :1~9
Foss, G. C. / 1995 / Using modal test results to develop strain to displacement transformations / Proceedings of the 13th International Modal Analysis Conference :112~118
Grewal, M. S. / 2008 / Kalman Filtering: Theory and Practice using MATLAB / Wiley-IEEE Press
Hamada, M. S. / 2008 / Bayesian Reliability / Springer
황재승 / 2007 / 구조물 응답을 이용한 외부하중 역 추정 기법에 관한 연구 / 대한건축학회논문집 구조계 23(1):51~61
Foss, G. C. / 1995 / Using modal test results to develop strain to displacement transformations / Proceedings of the 13th International Modal Analysis Conference :112~118
Grewal, M. S. / 2008 / Kalman Filtering: Theory and Practice using MATLAB / Wiley-IEEE Press
Hamada, M. S. / 2008 / Bayesian Reliability / Springer
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