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dc.contributor.advisorMontejo-Valencia, Luis A.
dc.contributor.authorGaviria-Mendoza, Carlos A.
dc.date.accessioned2018-09-11T12:34:30Z
dc.date.available2018-09-11T12:34:30Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11801/841
dc.description.abstractThis research work is aimed to develop a robust Structural Health Monitoring (SHM) scheme that combines modern system identification methodologies and advanced signal processing techniques to improve the capabilities of such methodologies when working with non-stationary noise contaminated signals. The Continuous Wavelet Transform (CWT) is comprehensively studied in its mathematical core and computational implementation. An improved algorithm for the implementation of the CWT and a framework for the identification of dynamic properties from the vibrational response of the structure are proposed. Specifically, the CWT is used for estimation of vibrational frequency shifts during the seismic excitation and average damping ratios after the strong motion fades away. Modal Analysis from Free Vibration Response Only (MAFVRO) and Mass Modification (MM) methodologies are engaged to identify mass and stiffness matrixes of the structure. These methodologies are extensively reviewed and improved through the implementation of a novel CWT-based time-adapted de-noising scheme. Finally, a methodology based on the Unscented Kalman Filter (UKF) to update a simple piece-wise linear model of the structure is implemented to track the changes in the structural/dynamic properties of the structure as it is subjected to seismic excitations. This allows the discovery of damaging events occurring during the excitation and that may become indiscernible to methodologies based on the identification and comparison of initial and final states of the structure (e.g. MAVFRO). Nevertheless, the previously implemented methodologies (CWT, MM, MAVFRO) may play a key role within the UKF scheme as they can be used to provide the starting structural parameters and augment the information provided by the UKF so that a more robust diagnosis of the structural health can be provided. The proposed schemes are calibrated and validated using a variety of experimental and simulated data, from simple toy signals and elastic shear building models to detailed distributed plasticity finite element models and large scale shaking table tests.en_US
dc.description.abstractEste trabajo tiene por motivación el desarrollo de un esquema robusto para el monitoreo de la salud estructural (SHM), el cual combina métodos modernos de identificación de sistemas y técnicas avanzadas de procesamiento digital de señales para mejorar la capacidad de estos métodos cuando son aplicadas en vibraciones no estacionarias contaminadas con ruido. La transformada continua Wavelet (CWT, por sus siglas en inglés) es estudiada a fondo, desde sus bases matemáticas hasta su implementación computacional. Se propone un algoritmo mejorado para la implementación de la CWT y un marco procedimental para la identificación de las propiedades dinámicas basado en las vibraciones de la estructura. Específicamente, la CWT es usada para estimar los cambios en las frecuencias de vibración mientras la estructura es sujeta a cargas sísmicas y las razones de amortiguamiento promedio después del movimiento telúrico. El método de análisis modal usando la respuesta en vibraciones libres solamente (MAFVRO, por sus siglas en inglés) y el método de modificación de masa (MM) son empleados conjuntamente para identificar las matrices de masa y rigidez de la estructura. Estas metodologías fueron revisadas extensivamente y mejoradas a través de la implementación de un novedoso procedimiento de supresión de ruido con adaptación temporal basado en la CWT. Finalmente, un método basado en un filtro de Kalman “unscented” (UKF, por sus siglas en inglés) que ajusta un modelo lineal simple de la estructura es desarrollado para hacer el seguimiento de los cambios en las propiedades físicas y dinámicas a medida que la estructura es sometida a aceleraciones sísmicas. Esto permite descubrir eventos de daño ocurridos durante el sismo y que pueden no ser identificados por metodologías basadas en la comparación de las propiedades de la estructura antes y después del terremoto (ej. MAFVRO). Sin embargo, las metodologías previamente implementadas podrían jugar un papel importante dentro del esquema UKF ya que se podrían usar para identificar los parámetros iniciales de la estructura y además generan información en exceso a la reportada por el UKF que permite un diagnóstico más robusto de la salud estructural. El marco procedimental propuesto es calibrado y validado usando una variedad de data experimental y simulada, desde señales sintéticas simples y modelos de edificios de corte hasta detallados modelos de elementos finitos con plasticidad distribuida y ensayos a escala real en mesas de vibración.en_US
dc.description.sponsorshipThis research is supported by the National Science Foundation Grant No. CMMI-1121146. Any opinions, findings and conclusions or recommendations expressed in this study are those of the writers and do not necessarily reflect the views of the National Science Foundation. Additional support was provided by the Dwight David Eisenhower Fellowship program.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectStructural health monitoringen_US
dc.subject.lcshStructural health monitoringen_US
dc.subject.lcshReinforced concreteen_US
dc.subject.lcshWavelets (Mathematics)en_US
dc.titleA computational framework for structural health monitoring of reinforced concrete structuresen_US
dc.typeDissertationen_US
dc.rights.licenseAll rights reserveden_US
dc.rights.holder(c) 2015 Carlos Andrés Gaviria Mendozaen_US
dc.contributor.committeeSuárez Colche, Luís E.
dc.contributor.committeeLópez Rodríguez, Ricardo R.
dc.contributor.committeeMartínez Cruzado, José A.
dc.contributor.representativeAtiles-Osoria, José M.
thesis.degree.levelPh.D.en_US
thesis.degree.disciplineCivil Engineeringen_US
dc.contributor.collegeCollege of Engineeringen_US
dc.contributor.departmentDepartment of Civil Engineeringen_US
dc.description.graduationSemesterSpringen_US
dc.description.graduationYear2015en_US


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