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저자정보
Zhu, Jun-Hua (MOE Key Lab of Disaster Forecast and Control in Engineering, Jinan University) Yu, Ling (MOE Key Lab of Disaster Forecast and Control in Engineering, Jinan University) Yu, Li-Li (MOE Key Lab of Disaster Forecast and Control in Engineering, Jinan University)
저널정보
테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제44권 제2호
발행연도
2012.1
수록면
179 - 196 (18page)

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An eigenspace projection clustering method is proposed for structural damage detection by combining projection algorithm and fuzzy clustering technique. The integrated procedure includes data selection, data normalization, projection, damage feature extraction, and clustering algorithm to structural damage assessment. The frequency response functions (FRFs) of the healthy and the damaged structure are used as initial data, median values of the projections are considered as damage features, and the fuzzy c-means (FCM) algorithm are used to categorize these features. The performance of the proposed method has been validated using a three-story frame structure built and tested by Los Alamos National Laboratory, USA. Two projection algorithms, namely principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA), are compared for better extraction of damage features, further six kinds of distances adopted in FCM process are studied and discussed. The illustrated results reveal that the distance selection depends on the distribution of features. For the optimal choice of projections, it is recommended that the Cosine distance is used for the PCA while the Seuclidean distance and the Cityblock distance suitably used for the KPCA. The PCA method is recommended when a large amount of data need to be processed due to its higher correct decisions and less computational costs.
#structural damage detection #eigenspace projections #fuzzy clustering #principal component analysis #kernel principal component analysis

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