İnşaat Mühendisliği Yapılarında Akıllı Hesaplama Teknikleri İle Yapısal Tanılama Ve Parametre Tahmini

Abstract

Bu çalışmada yapı sağlığı izleme verileri kullanılarak sonlu eleman modeli güncellemesi ile yapısal tanılama ve parametre belirlenmesi problemi incelenmiştir. Yapısal tanılamada amaç mevcut yapıdan ölçülen verileri en iyi temsil eden modelleri geliştirmektir. Bunun için modelden elde edilen tahminler ile ölçülen verileri içeren amaç fonksiyonu minimize edilir. Bu noktada problem bir optimizasyon problemine dönüştürülür. Güncellenen model parametreleri ve çıktılar arasındaki ilişkiye bağlı olarak amaç fonksiyonu birden çok minimum içerebilir, kendisinde ve türevlerinde süreksizlikler olabilir. Bundan dolayı bu çalışmada sezgisel optimizasyon algoritmaları incelenmiş ve uygulanmıştır. Bununla beraber sonlu eleman modeli güncellemesinde model ve ölçümlerden kaynaklanan belirsizliklerin nicelendirilmesi için bir bulanık sonlu eleman modeli güncellemesi yöntemi önerilmiştir. Ek olarak başarılı bir yapısal tanılama için gerekli olan verinin elde edilmesine yönelik bir sensör konfigürasyonu yöntemi önerilmiştir. Önerilen bu yöntemler, simülasyon, laboratuar ve gerçek yapı üzerinde doğrulanmış ve belirsizlik değişimi incelenmiştir.

In this study, structural identification and parameter estimation problem is investigated using structural health monitoring data by means of finite element model updating. The aim of structural identification is to develop models which best fit the predicted responses with the ones obtained from the in-situ measurements. Within the context of this process, the objective function which contains the predictions derived from the model and measurements is minimized. Thus, the problem is turned into an optimization problem. Depending on the relation between updated model parameters and responses, the objective function may contain more than one minimum or the function itself and its derivatives may have discontinuities. Therefore, in this study, heuristic global optimization algorithms are investigated and applied to finite element model updating problem. Nevertheless, a fuzzy finite element model updating method is proposed in which the modeling and measurement uncertainties can be considered with. In addition, a sensor configuration method is also proposed in order to collect data for a complete structural identification process. The proposed methods are first verified by using simulated data and then uncertainty changes for a laboratory benchmark grid structure and a full scale bridge structure are investigated using data obtained from experiments.