Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/7440
Title: | Modal identification of structures by using Bayesian statistics | Other Titles: | Yapıların Bayezyan istatistikleri ile modal tanılaması | Authors: | Hızal, Çağlayan | Advisors: | Turan, Gürsoy | Keywords: | Modal analysis Dynamic modelling Optimization problem Bayesian analysis Damage detection |
Publisher: | Izmir Institute of Technology | Source: | Hızal, Ç. (2019). Modal identification of structures by using Bayesian statistics. Unpublished doctoral dissertation, Izmir Institute of Technology, Izmir, Turkey | Abstract: | Bayesian Probabilistic approaches in the health monitoring of civil engineering
structures has gained remarkable interest during past decades. When compared to the
available Operational Modal Analysis (OMA) methods, Bayesian Operational Modal
Analysis (BAYOMA) determines a probabilistic range with a most probable value and
uncertainty instead of a certain result. For this reason, the most important difference of
BAYOMA lies in its capability of uncertainty quantification. Therefore, the modal
parameters of a measured structure can be determined based on a probabilistic logic
according to various cases (for example single measurement setup, well separated and/or
closely spaced modes, multiple measurement setups). Further, the finite element model
of the investigated structure can also be updated by a Bayesian approach incorporated
with modal identification procedure. Some efficient BAYOMA methods such as
Bayesian Spectral Density Approach (BSDA) and Bayesian Fast Fourier Transform
Approach (BFFTA) have been presented by various researchers during the past two
decades. Despite their efficient and fast solution procedure, the available methods have
some critical issues that need to be solved. Most of these problems especially lie in the
quantification of posterior uncertainties and some special cases arise in closely spaced
modes and/or multiple setup measurement cases. In the literature, solutions for the
aforementioned problems have been also presented by various researchers. In the light of
the accumulated knowledge in the literature, this study presents a computational
framework for BAYOMA and Bayesian Model Updating (BMU). In addition to some
improvements to the available methods, new and alternative approaches are presented for
BAYOMA and BMU. According to the results, it is seen that the quality of identified
modal parameters and updated finite element models increases significantly by the
proposed computational procedure. Bayezyan olsasılıksal yaklaşımları, inşaat mühendisliği yapılarının sağlığının izlemesinde, geçen on yıllar boyunca kayda değer bir ilgi kazanmıştır. Mevcut Operasyonel Modal Analiz (OMA) yöntemleriyle karşılaştırıldığında Bayezyan Operasyonel Modal Analiz (BAYOMA) yöntemleri, belirli bir sonuç yerine en olası değer ve bu değerin belirsizliğini içeren olasılıksal bir aralık belirler. Bu nedenle, BAYOMA'nın en önemli farkı belirsizlikleri tanımlama kabiliyetinde yatmaktadır. Böylece, ölçülen bir yapının modal parametreleri, çeşitli durumlara göre (örneğin tekil ölçüm grubu, iyi ayrılmış ve/veya çakışan modlar, çoklu ölçüm grupları gibi) bir olasılık temelinde belirlenebilir. Ayrıca, incelenen yapının sonlu eleman modeli, modal tanımlama prosedüründen elde edilen sonuçlar kullanılarak, bir Bayezyan yaklaşımıyla da güncellenebilir. Bayezyan Spektral Yoğunluk Yaklaşımı (BSDA) ve Bayezyan Hızlı Fourier Dönüşüm Yaklaşımı (BFFTA) gibi bazı etkili BAYOMA yöntemleri, son yirmi yıl boyunca çeşitli araştırmacılar tarafından sunulmuştur. Etkili ve hızlı çözüm prosedürlerine rağmen, mevcut yöntemlerde üstesinden gelinmesi gereken bazı kritik sorunlar da mevcuttur. Bu sorunların birçoğu, özellikle sonsal (posterior) belirsizliklerin belirlenmesinde yatmakta veya çakışan modlar ya da çoklu ölçüm grupları bulunması gibi bazı özel durumlarda ortaya çıkmaktadır. Literatürde, yukarıda belirtilen sorunlara yönelik çözümler çeşitli araştırmacılar tarafından sunulmuştur. Mevcut bilgiler ışığında, bu çalışma BAYOMA ve Bayezyan Model Güncelleme (BMU) için bir hesap çerçevesi sunmaktadır. Mevcut yöntemlerde bazı iyileştirmelere ek olarak, BAYOMA ve BMU için yeni ve alternatif yaklaşımlar sunulmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, tanılanan modal parametrelerin ve güncellenmiş sonlu eleman modellerinin kalitesinin, önerilen hesap prosedürü ile önemli ölçüde arttığı görülmektedir. |
Description: | Thesis (Doctoral)--Izmir Institute of Technology, Civil Engineering, Izmir, 2019 Includes bibliographical references (leaves: 155-160) Text in English; Abstract: Turkish and English |
URI: | https://hdl.handle.net/11147/7440 |
Appears in Collections: | Phd Degree / Doktora |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
T001925.pdf | DoctoralThesis | 5.58 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
248
checked on Aug 12, 2024
Download(s)
1,044
checked on Aug 12, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.