توسعه روش اندازه‌گیری ویدویی برای تعیین مشخصات دینامیکی پانل‌های ساندویچی سه بعدی

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 مهندسی عمران سازه، دانشکده عمران دانشگاه سمنان، سمنان

2 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران

چکیده

آنالیز مودال عملیاتی در حالت معمول نیاز به اتصال فیزیکی حس‌گر برای اندازه‌گیری ارتعاش سازه دارد. این حسگرها معمولاً به تعداد محدود در نقاط مختلف به صورت گسسته نسبت به هم روی سطح سازه جایابی می‌شوند که باعث کاهش قدرت تفکیک‌پذیری برای مکان‌یابی خرابی و هم‌بستگی و به‌هنگام‌سازی مدل در مقیاس‌های بزرگ خواهد شد. به‌عنوان ‌یک روش غیر تماسی، دوربین‌های دیجیتال نسبتاً کم‌هزینه، سریع بوده و دارای قابلیت ارائه تفکیک‌پذیری مکانی بالا، اندازه‌گیری و شبیه‌سازی هم‌زمان نیز هستند. هدف این پژوهش شناسایی خواص دینامیکی سازه‌ها (فرکانس و نسبت‌های میرایی) با استفاده از اندازه‌گیری ویدیویی و پردازش تصویر (فقط بر‌ اساس خروجی) مبتنی بر فاز تصویر است که بدین منظور در این ایده جدید تماماً از گوشی هوشمند همراه برای شناسایی خواص مودال مورد استفاده قرار گرفته است. از حس‌گر شتاب‌سنج موجود در 3 گوشی هوشمند برای برداشت اطلاعات ارتعاشی استفاده ‌شده-است. ضبط ویدیو توسط گوشی همراه دیگر هم‌زمان با تحریک به‌منظور اندازه‌گیری ویدیویی جهت شناسایی خواص مودال انجام شده-است. برای اندازه‌گیری ویدیویی فیلتر هرمی قابل هدایت بر روی قاب‌های تصویر ویدیویی حاصل از ارتعاش سازه اعمال می‌شود تا فازهای محلی پیکسل‌های کدگذاری شده در تصویر استخراج شوند. سپس با اعمال تکنیک جداساز کور منابع روی فاز تصاویر و با استفاده از روش‌های تجزیه مقادیر منفرد و تبدیل فوریه و کاهش لگاریتمی، فرکانس‌های مودال و نسبت‌های میرایی استخراج شده‌است. بدین ترتیب برای اعتبارسنجی روش پیشنهادی از 2 نمونه ساندویج پانل دیواری شامل یک نمونه بتنی و یک نمونه کاه‌گلی که از قبل تحت بارگذاری قرارگرفته بودند و سختی آن‌ها به‌طور میانگین 90% کاهش‌یافته، استفاده‌شده‌است. نتایج نشان داد که روش پیشنهادی توانسته است فرکانس‌ها و نسبت‌های میرایی پانل‌ها را در ارتعاش آزاد با خطای کمتر از 2% برای هر دو نمونه استخراج نماید. با بهینه-سازی روش اندازه‌گیری ویدیویی می‌توان از این روش برای تعیین مشخصات دینامیکی در سازه‌ها استفاده نمود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Video Measurement Method Development To Modal Identification Of 3D Sandwich Panels

نویسندگان [English]

  • pourya talebsafa 1
  • Omid Rezayfar 2
  • Hosein Naderpour 2
1 Department of civil engineering, Semnan University,Semnan
2 Associate Proffessor, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran
چکیده [English]

Operational modal analysis typically requires the physical attachment of a sensor to measure the structure vibration. As a non-contact method, digital cameras are relatively inexpensive, fast, and providing high spatial resolution results. The aim of this study is to identify the dynamic parameters of structures (frequency and damping ratio) by using video measurement (output only) based on the phase. For this purpose, it was only used mobile smartphones to identify modal parameters. The accelerometer sensor in the 3 attached smartphones was used to extract vibrational information. Video recorded by another mobile smartphone simultaneously identifies the dynamic parameters. In video measurement, the steerable pyramid transform is applied to frames that were extracted from the video to identify the local phases encoded in the image. After that, blind source separation (complexity pursuit) and single value decomposition techniques were applied to the image phase. Frequencies and damping ratios are extracted by the Fourier transform and logarithmic reduction technique. Thus, to validate the proposed method, two samples of 3D wall sandwiches panel, including a concrete sample and a straw sample that were already loaded and their stiffness was reduced by an average of 90%, were used. The results showed that the proposed method was able to extract the frequencies and damping ratios of the panels with an error of less than 2%.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Modal analysis
  • 3D sandwich panel
  • Blind source separation
  • Image processing
  • Video measurement
[1]        Au, S.-K. (2017). Operational Modal Analysis. Singapore: Springer Singapore, 152.
[2]        Brincker, R. and Ventura, C. E. (2015). Introduction to Operational Modal Analysis. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 360.
[3]        Dehaghi, M. A. Amiri, G. G. Hosseinzadeh, A. Z. and Razzaghi, S. A. S. (2020). Damage identification in cable-stayed bridges using modal data. Journal of Structural and Construction Engineering, vol. 7, no. 2, pp. 24–45. doi: 10.22065/jsce.2018.127340.1523.
[4]        Kaveh, A. Hosseini, S. Vaez, R. Hosseini, P. and Fathali, M. A. (2019). A New Two-Phase Method for Damage Detection in Skeletal Structures. Iranian Journal of Science and Technology - Transactions of Civil Engineering, vol. 43, no. S1, pp. 49–65. doi: 10.1007/s40996-018-0190-4.
[5]        Wei Fan. and Pizhong Qiao. (2011). Vibration-based Damage Identification Methods: A Review and Comparative Study. Structural Health Monitoring, vol. 10, no. 1, pp. 83–111. doi: 10.1177/1475921710365419.
[6]        Yap, K. C. (2014). Topics in Modal Analysis I, Volume 7, vol. 45, no. 7. Cham: Springer International Publishing.
[7]        Chen, J.G. Wadhwa, N. Cha, Durand, Y.-J. F. Freeman, W. T. and Buyukozturk, O. (2015). Modal identification of simple structures with high-speed video using motion magnification. Journal of Sound and Vibration, vol. 345, pp. 58–71. doi: 10.1016/j.jsv.2015.01.024.
[8]        Schreier, H. Orteu, J. J. and Sutton, M. A. (2009). Image correlation for shape, motion and deformation measurements: Basic concepts, theory and applications. Boston, MA: Springer US.
[9]        Dérian, P. (2013). Wavelets and Optical Flow Motion Estimation. Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications, vol. 6, no. 1, pp. 116–137. doi: 10.4208/nmtma.2013.mssvm07.
[10]      Feng, M. Q. Fukuda, Y. Feng, D. and Mizuta, M. (2015). Nontarget Vision Sensor for Remote Measurement of Bridge Dynamic Response. Journal of Bridge Engineering, vol. 20, no. 12, p. 4015023. doi: 10.1061/(asce)be.1943-5592.0000747.
[11]      Helfrick, M. N. Niezrecki, C. Avitabile, P. and Schmidt, T. (2011). 3D digital image correlation methods for full-field vibration measurement. Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 25, no. 3, pp. 917–927. doi: 10.1016/j.ymssp.2010.08.013.
[12]      Wang, W. Mottershead, J. E. Siebert, T. and Pipino, A. (2012). Frequency response functions of shape features from full-field vibration measurements using digital image correlation. Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 28, pp. 333–347. doi: 10.1016/j.ymssp.2011.11.023.
[13]      Yang, Y. et al. (2017). Blind identification of full-field vibration modes from video measurements with phase-based video motion magnification. Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 85, pp. 567–590. doi: 10.1016/j.ymssp.2016.08.041.
[14]      Javh, J. Slavič, J. and Boltežar, M. (2018). High frequency modal identification on noisy high-speed camera data. Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 98, pp. 344–351. doi: 10.1016/j.ymssp.2017.05.008.
[15]      Xie, B. Li, J. and Zhao, X. (2019). Research on damage detection of a 3D steel frame model using smartphones,” Sensors (Switzerland), vol. 19, no. 3, pp. 1–17. doi: 10.3390/s19030745.
[16]      Liu, K. Du, Q. Yang, H. and Ma, B. (2010). Optical Flow and Principal Component Analysis-Based Motion Detection in Outdoor Videos,” EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2010, no. 1, p. 680623. doi: 10.1155/2010/680623.
[17]      Yang, Y. et al. (2017). Blind identification of full-field vibration modes of output-only structures from uniformly-sampled, possibly temporally-aliased (sub-Nyquist), video measurements,” Journal of Sound and Vibration, vol. 390, pp. 232–256. doi: 10.1016/j.jsv.2016.11.034.
[18]      Simoncelli, E. P. and Freeman, W. T. (1995). The steerable pyramid: a flexible architecture for multi-scale derivative computation. Proceedings., International Conference on Image Processing, vol. 3, pp. 444–447. doi: 10.1109/ICIP.1995.537667.
[19]      Chen, J. G. Wadhwa, N. Cha, Y. J. Durand, F. Freeman, W. T. and Buyukozturk, O. (2015). Modal identification of simple structures with high-speed video using motion magnification,” Journal of Sound and Vibration. doi: 10.1016/j.jsv.2015.01.024.
[20]      LTD, D. E.-R. S. P. Baldock, U. Hertfordshire, U. (2000). Modal testing: theory, practice and application. Mechanical engineering research studies. Research Studies Press, vol. 171, pp. 415–437.
[21]      Talebsafa, P. Rezaifar, O. and Naderpour, H. (2021). Modal identification in order to bridges health monitoring in time domain based on complexity pursuit method. Journal of Transportation Infrastructure Engineering. doi: 10.22075/jtie.2021.21421.1485.
[22]      Qiyami Taklymi, S. M. (2018). Experimental and Analytical Study of 3D panels with shotcrete materials consistent with sustainable development patterns. Master of science. Semnan University.
[23]      Khanahmadi, M. Rezayfar, O. and Gholhaki. M. (2019). Damage Detection Of Prefabricated Walls (Panel 3D Plates) Based On Wavelet Transform Detection Algorithm.  Journal of Structural and Construction Engineering, doi: 10.22065/jsce.2019.197470.1923.
[24]      Kong, Q. Kwon, Y.-W. Schreierz, L. Allen, S. Allen, R. and Strauss, J. (2015). Smartphone-based networks for earthquake detection. in: 2015 15th International Conference on Innovations for Community Services (I4CS). pp. 1–8, doi: 10.1109/I4CS.2015.7294490.
[25]      Kong, Q. Allen, R. M. Kohler, M. D. Heaton, T. H. and Bunn, J. (2018). Structural Health Monitoring of Buildings Using Smartphone Sensors. Seismological Research Letters, vol. 89, no. 2A, pp. 594–602, Mar. doi: 10.1785/0220170111.