Innovative multi-setup modal analysis using random decrement technique: a novel approach for enhanced structural characterization
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper introduces a novel multi-setup merging method and assesses its performance using simulated response data from a Finite Element (FE) model of a five-storey frame and experimental data from a cantilever beam tested in a laboratory setting. Design/methodology/approach In the research conducted at the Central Building Research Institute (CBRI) in Roorkee, India, a cantilever beam was examined in a laboratory setting. The study successfully extracted the modal properties of the multi-storey building using the merging technique. Identified frequencies and mode shapes provide valuable insights into the building's dynamic behavior, which is essential for structural analysis and assessment. The sensor layout and data merging approach allowed for the capture of relevant vibration modes despite the limited number of sensors, demonstrating the effectiveness of the methodology. Findings The results show that reducing the number of sensors can impact the accuracy of the mode shapes. It is recommended to use a minimum of 8 sensor locations (every two floors) for the building under study to obtain reliable benchmark results for further evaluation, periodic monitoring, and damage identification. Originality/value The results demonstrate that the developed algorithm can improve the system identification process and streamline data handling. Furthermore, the proposed method is successfully applied to analyze the modal properties of a multi-storey building.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».