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자료유형
학술저널
저자정보
Jian-Xiao Mao (Southeast University) Hao Wang (Southeast University) Billie F. Spencer Jr. (University of Illinois at Urbana-Champaign)
저널정보
국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.24 No.2
발행연도
2019.1
수록면
243 - 256 (14page)

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Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
#Gaussian Mixture Model (GMM) #baseline modal properties #automated mode tracking #long-span bridge #structural health monitoring (SHM)

목차

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참고문헌 (38)

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Jian‐Xiao Mao / 2019 / Automated modal identification using principal component and cluster analysis: Application to a long‐span cable‐stayed bridge / Structural Control and Health Monitoring 26(10):e2430 Crossref Jian-Xiao Mao / 2019 / Fatigue Reliability Assessment of a Long-Span Cable-Stayed Bridge Based on One-Year Monitoring Strain Data / Journal of Bridge Engineering 24(1) Crossref T.K. Moon / 1996 / The expectation-maximization algorithm / IEEE Signal Processing Magazine 13(6):47~60 Crossref Y.Q. Ni / 2015 / Investigation of mode identifiability of a cable-stayed bridge: comparison from ambient vibration responses and from typhoon-induced dynamic responses / Smart Structures and Systems, An International Journal 15(2):447~468 dbpia Jinping Ou / 2010 / Structural Health Monitoring in mainland China: Review and Future Trends / Structural Health Monitoring: An International Journal 9(3):219~231 Crossref

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