Att bedöma åldrande infrastruktur är en viktig utmaning för civilingenjörer på grund av svårigheten att uppskatta och integrera osäkerheter i strukturella modeller. Fältmätningar används alltmer för att förbättra kunskapen om det verkliga beteendet hos en struktur; denna aktivitet kallas strukturell identifiering. Fel-domänmodellfalsifiering (EDMF) är en lättanvänd modellbaserad strukturidentifikationsmetod som på ett robust sätt tar hänsyn till systematiska osäkerheter som härrör från källor såsom gränsförhållanden, numeriska modeller och modellers trohet, samt aleatoriska osäkerheter från källor såsom mätfel och materialparametervärdesuppskattningar. I de flesta praktiska tillämpningar av strukturell identifiering placeras sensorer med hjälp av teknisk bedömning och erfarenhet. Eftersom sensorplacering är grundläggande för framgången med strukturell identifiering är det dock motiverat med en mer rationell och systematisk metod. I denna studie presenteras en mätsystemdesignmetod för att identifiera de bästa sensorplatserna och sensortyperna med hjälp av information från statiska belastningstester. Mer specifikt studerades tre statiska belastningstester för sensorsystemdesign med hjälp av tre typer av sensorer för en prestandautvärdering av en fullskalig bro i Singapore. Flera sensorplaceringsstrategier jämförs med hjälp av gemensam entropi som en informations-gain metrisk. En modifierad version av den hierarkiska algoritmen för sensorplacering föreslås för att ta hänsyn till ömsesidig information mellan belastningsprovningar. Det visas att en noggrant konfigurerad mätstrategi som inkluderar flera sensortyper och flera belastningstester maximerar informationsvinsten.
I Ref, för en utvärdering av den åldrande infrastrukturen, Bertola m.fl. presenterade en metod för utformning av mätsystem för att identifiera de bästa sensorplatserna och sensortyperna med hjälp av information från provningar av statisk belastning.
Optimal Multi-Type Sensor Placement for Structural Identification by Static-Load Testing
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}