Dergiler / Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi / 2018 / Cilt: 20 - Sayı: 59

Sayısal Görüntü İşleme ile Titreşim Yer Değiştirmelerinin Ölçümü ve Modal Parametre Tayini

omputer Vision Based Vibrational Displacement Measurement and Modal Identification

Sayfa
400–417
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışma kapsamında belirtilen yöntemlerin performansları, test yapısından ivmeölçerler ve LVDT yardımıyla toplanan veriler ile karşılaştırma yapılarak değerlendirilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İnşaat mühendisliği yapılarında deneysel yöntemler ile elde edilen yer değiştirme gibi fiziksel büyüklükler ile modal parametreler yapının mevcut durumu hakkında önemli bilgiler içermektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu parametrelerin tayini genellikle ivme, hız ve yer değiştirme ölçerler ile toplanan verilerin zaman veya frekans alanında analizi ile yapılmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışma kapsamında belirtilen yöntemlerin performansları, test yapısından ivmeölçerler ve LVDT yardımıyla toplanan veriler ile karşılaştırma yapılarak değerlendirilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

İnşaat mühendisliği yapılarında deneysel yöntemler ile elde edilen yer değiştirme gibi fiziksel büyüklükler ile modal parametreler yapının mevcut durumu hakkında önemli bilgiler içermektedir. Bu parametrelerin tayini genellikle ivme, hız ve yer değiştirme ölçerler ile toplanan verilerin zaman veya frekans alanında analizi ile yapılmaktadır. Fakat bu verilerin alışılagelmiş yöntemler ile elde edilmesi çoğu kez pratik olmamaktadır. Son yıllarda ise sayısal görüntü işleme teknikleri titreşim verilerinin çok daha ucuz ve kolay bir şekilde toplanmasına olanak tanımaktadır. Bu çalışmada, sayısal görüntü işleme teknikleri ile yapı titreşimlerinin ölçülmesi ve deneysel modal parametrelerin (doğal frekans, mod şekilleri v.b.) tayini üzerinde durulmuştur. Alüminyum alaşımdan inşa edilmiş dört katlı tek açıklıklı model bir yapı üzerinde üç yöntem test edilmiştir. Bu yöntemler sırasıyla Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algoritması, korelasyon tabanlı şablon eşleştirme ve görsel akış yöntemleridir. İlk iki yaklaşımda, titreşim kaynaklı yer değiştirmeler ölçülürken diğer yaklaşımda hız büyüklükleri ölçülebilmektedir. Ayrıca tüm yöntemlerde doğal hedeflerin takibi ile bu büyüklükler bulunabilmektedir. Bu çalışma kapsamında belirtilen yöntemlerin performansları, test yapısından ivmeölçerler ve LVDT yardımıyla toplanan veriler ile karşılaştırma yapılarak değerlendirilmiştir.

Abstract

Physical parameters such as displacements and modal parameters that are obtained from experimental tests contain crucial information about the current state of civil engineering structures. Identification of those parameters has been usually carried out by the time and the frequency domain analysis of the data obtained by means of accelerometers, velocity and displacement transducers. However, it is not always practical to obtain such experimental quantities via conventional methods. Recently, digital image processing techniques have made it possible to measure vibrational data in a way that is much cheaper and easier. In this study, computer vision based measurement of structural vibrations and identification of experimental modal parameters (natural frequency, mode shapes etc.) are emphasized. Three popular methods are introduced and tested on a 4-storey single-span laboratory structure, which is made of aluminum alloy. The investigated methods are KanadeLucas-Tomasi (KLT) algorithm, a correlation-based template matching method and an optical flow method, respectively. While the first two methods are used to measure the vibrational displacements, the last approach is suitable for velocity field measurements. In addition, all methods are capable of capturing vibrational quantities by tracking natural targets located on the structure. In this study, the presented methods are discussed and their performances are evaluated by comparing the results with conventional accelerometers and LVDT measurements.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ERDOĞAN, Y. S. (2018). Sayısal Görüntü İşleme ile Titreşim Yer Değiştirmelerinin Ölçümü ve Modal Parametre Tayini. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 20 - Sayı: 59, 400–417. https://ajindex.com/articles/222255

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (3)

  1. Mukhopadhyay, S.C., ed. 2011. New Developments in sensing technology for structural health monitoring, Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer, Berlin. Brincker R, Andersen P, Jacobsen NJ., 2007. Automated frequency domain decomposition for operational modal analysis. Proceedings of IMAC-XXIV: A Conference and Exposition on Structural Dynamics. Society for Experimental Mechanics, Florida, USA. Van Overschee P., De Moor B. 1996. Subspace identification for linear systems: Theory - Implementation - Applications. Kluwer Academic Publishers,
  2. Dordrecht, The Netherlands Rainieri, C. ve Fabbrocino,G. 2014. Operational Modal Analysis of Civil Engineering Structures An Introduction and Guide for Applications, Springer, Berlin. Catbas, N.F., Correa,K.T ve Aktan,A.E. 2013. Structural Identification of Constructed Systems Approaches, Methods, and Technologies for Effective Practice of St-Id, American Society of Civil Engineers, ASCE,USA. 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, Cilt. 20(12), s. 1-11.
  3. Khuc, T. and Catbas, F.N. 2017. Completely contactless structural health monitoring of real-life structures using cameras and computer vision, Structural Control and Health Monitoring,Cilt. 24(1), s. e1852, DOI: 10.1002/stc.1852 Feng, D., Feng, M. Q., Ozer E. ve Fukuda Y. 2015. A Vision-Based Sensor for Noncontact Structural Displacement Measurement, Sensors, Cilt. 15, s. 16557-16575. doi:10.3390/s150716557 Dworakowski Z., Kohut, P., Gallina, A., Holak K. ve Uhl, T. (2016) Vision-based algorithms for damage detection and localization in structural health monitoring,Structural Control and Health Monitoring, Cilt. 23, s. 35– 50. 10.1002/stc.1755 Yoon, H., Elanwar, H., Choi, H., Fard,M.G., Spencer, B.F. 2016. Target-free approach for visionbased structural system identification using consumergrade cameras, Structural Control and Health Monitoring, Cilt. 23, s. 1405–1416. DOI: 10.1002/stc.1850 Oh, B.K., Hwang, J.W., Kim,Y., Cho,T., Park, H.S. 2015. Visionbased system identification technique for building structures using a motion capture system, Journal of Sound and Vibration, Cilt. 356, s. 72–85. http://dx.doi.org/10.1016/j.jsv.20 15.07.011 Feng, D., Feng, M.Q. 2017. Experimental validation of costeffective vision-based structural health monitoring, Mechanical Systems and Signal Processing, Cilt. 88, s. 199–211. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.20