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학술저널
저자정보
Lee, Jong Jae (Department of Civil & Environmental Engineering, University of California Irvine) Yun, Chung Bang (Smart Infra-Structure Technology Center, Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제23권 제1호
발행연도
2006.1
수록면
75 - 95 (21page)

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Two-step identification approaches for effective bridge health monitoring are proposed to alleviate the issues associated with many unknown parameters faced in real structures and to improve the accuracy in the estimate results. It is suitable for on-line monitoring scheme, since the damage assessment is not always needed to be carried out whereas the alarming for damages is to be continuously monitored. In the first step for screening potentially damaged members, a damage indicator method based on modal strain energy, probabilistic neural networks and the conventional neural networks using grouping technique are utilized and then the conventional neural networks technique is utilized for damage assessment on the screened members in the second step. The effectiveness of the proposed methods is investigated through a field test on the northern-most span of the old Hannam Grand Bridge over the Han River in Seoul, Korea.

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