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자료유형
학술저널
저자정보
Malekzadeh, Masoud (Department of Civil, Environmental, and Construction Engineering, University of Central Florida) Gul, Mustafa (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Alberta) Kwon, Il-Bum (Center for Safety Measurements, Korea Research Institute of Standards and Science) Catbas, Necati (Department of Civil, Environmental, and Construction Engineering, University of Central Florida)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제14권 제5호
발행연도
2014.1
수록면
917 - 942 (26page)

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Multivariate statistics based damage detection algorithms employed in conjunction with novel sensing technologies are attracting more attention for long term Structural Health Monitoring of civil infrastructure. In this study, two practical data driven methods are investigated utilizing strain data captured from a 4-span bridge model by Fiber Bragg Grating (FBG) sensors as part of a bridge health monitoring study. The most common and critical bridge damage scenarios were simulated on the representative bridge model equipped with FBG sensors. A high speed FBG interrogator system is developed by the authors to collect the strain responses under moving vehicle loads using FBG sensors. Two data driven methods, Moving Principal Component Analysis (MPCA) and Moving Cross Correlation Analysis (MCCA), are coded and implemented to handle and process the large amount of data. The efficiency of the SHM system with FBG sensors, MPCA and MCCA methods for detecting and localizing damage is explored with several experiments. Based on the findings presented in this paper, the MPCA and MCCA coupled with FBG sensors can be deemed to deliver promising results to detect both local and global damage implemented on the bridge structure.
#structural health monitoring #fiber optic sensor #non-parametric damage detection algorithm #principal component analysis #cross correlation analysis

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