شماره ركورد :
890805
عنوان مقاله :
شناسايي خسارت سازه‌يي در قاب هاي برشي براساس پردازش سيگنال با استفاده از تبديل S تعميم‌يافته با پنجره‌ي مختلط
عنوان فرعي :
Structural Damage Detection in Shear Frames Based on Signal Processing and Generalized S-Transform with Complex Window
پديد آورندگان :
قدرتي اميري، غلامرضا نويسنده استاد دانشكده‌ي مهندسي عمران، دانشگاه علم و صنعت ايران Ghodrati Amiri, G , اخوات، مصطفي نويسنده كارشناس ارشد دانشكده‌ي مهندسي عمران، دانشگاه علم و صنعت ايران Akhavat, M , اميني تهراني ، حامد نويسنده كارشناس ارشد دانشكده‌ي مهندسي عمران، دانشگاه علم و صنعت ايران Amini Tehrani, H
اطلاعات موجودي :
فصلنامه سال 1395 شماره 2/1
رتبه نشريه :
علمي پژوهشي
تعداد صفحه :
10
از صفحه :
19
تا صفحه :
28
كليدواژه :
قاب هاي برشي , پردازش سيگنال , تبديل S تعميم يافته با پنجره‌ي مختلط , شناسايي خسارت , تبديل موجك
چكيده فارسي :
در اين نوشتار روشي موثر براي شناسايي خرابي در قاب هاي برشي براساس پردازش سيگنال با استفاده از تبديل Sبا پنجره‌ي مختلط و مدولاسيون فاز (SCW) معرفي شده است. تبديل S براي غلبه كردن بر محدوديت هاي ذاتي تبديل موجك در نمايش زمان- بسامد سيگنال در چند سال گذشته توسعه داده شده است. نوع تعميم يافته‌ي اين تبديل، تبديل S با پنجره‌ي مختلط و مدولاسيون فاز (SCW) است، كه قابليت بالايي در موضعي سازي اشكال موجي در حوزه‌ي زمان- بسامد بر روي سيگنال دارد. در اين نوشتار تبديل SCW به دليل عملكرد مطلوب آن در تشخيص محل و تخمين مقدار خسارت مورد استفاده قرار گرفته است. عملكرد تبديل SCW در روش معرفي شده با استفاده از دو مثال عددي و مقايسه‌ي نتايج آن با نتايج به‌دست‌آمده از روش تبديل موجك بررسي شده است. مقايسه بين محل و مقدار خسارت به‌دست آمده از روش معرفي‌شده و روش تبديل موجك در مدل شبيه سازي شده، بيانگر اين مطلب است كه روش نسبت به محل و مقدار خسارت حساس است و علاوه بر تشخيص محل آسيب در سازه، تخمين بسيار خوبي از مقدار خرابي در سازه در دو حالت وجود و عدم‌وجود نويز در سيگنال هاي ثبت شده را به دست مي دهد.
چكيده لاتين :
Damage detection and structural health monitoring (SHM) have become vastly popular within the field of structural engineering over the past few decades. These methods and procedures are utilized in order to characterize the structural integrity of a system and to provide a decision whether or not the system has the appropriate bearing capacity. The S-transform has been developed over the last few years in an attempt to overcome inherent limitations of wavelet transform in the time-frequency representation of signals. S transform combines the characteristics of short Fourier transform and wavelet transform, but the window used in S transform is invariable, so, may be unsuitable for some non-stationary procedures, such as seismic signals. The generalized type of this transform is the S-transform with a complex window and phase modulation that has high potential in better time–frequency localization of similar waveforms on the time series. This paper presents a method for damage detection in shear frames on the basis of signal processing using S-transform with complex window and phase modulation (SCW). In this research, the SCW-transform has been employed due to its favorable performance in determination of damage locations and estimation of damage extent. Determining the extent of damage is of significant importance in priority settings and critical management after seismic events, in order to enhance the safety of a building and its inhabitants. The efficiency of the proposed algorithm was investigated for different damage scenarios and intensities, and, also, in the presence of measurement noise in multi-story shear frames. The method performance has been verified using two numerical examples. By way of comparison between the location and amount of damage obtained from the proposed method and simulation model, it is demonstrated that the method is sensitive to the location and severity of structural damage. In addition to the detection of damage locations, it also gives good estimation of damage severity in both the absence and presence of measurement noise in the recorded signals.
سال انتشار :
1395
عنوان نشريه :
مهندسي عمران شريف
عنوان نشريه :
مهندسي عمران شريف
اطلاعات موجودي :
فصلنامه با شماره پیاپی 2/1 سال 1395
كلمات كليدي :
#تست#آزمون###امتحان
لينک به اين مدرک :
بازگشت