Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

From damage identification to reliability assessment.

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F09%3APU85959" target="_blank" >RIV/00216305:26110/09:PU85959 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    From damage identification to reliability assessment.

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The analysis of damage and variability of material properties (stiffness) along the structure is essential to capture the stage of the structure and to predict a future behavior including reliability assessment. Two identification methods are used: artificial neural network (ANN) combined with stochastic analysis and sensitivity based method. The proposed methodology utilizes the dynamic response of structures when results of modal analysis are the input parameters (frequencies, modeshapes, etc.). Moreover, a logically complex and systematic treatment of concrete bridges is suggested in the paper. A statistical simulation of the Monte Carlo type is utilized twice in our approach: (i) at the stage of preparation of the training set for ANN and/or in sensitivity based identification and, once the model parameters are identified, (ii) to obtain the statistics of the response and for reliability calculations. The procedure can be outlined as follows: Experiment/health monitoring of bridge;

  • Název v anglickém jazyce

    From damage identification to reliability assessment.

  • Popis výsledku anglicky

    The analysis of damage and variability of material properties (stiffness) along the structure is essential to capture the stage of the structure and to predict a future behavior including reliability assessment. Two identification methods are used: artificial neural network (ANN) combined with stochastic analysis and sensitivity based method. The proposed methodology utilizes the dynamic response of structures when results of modal analysis are the input parameters (frequencies, modeshapes, etc.). Moreover, a logically complex and systematic treatment of concrete bridges is suggested in the paper. A statistical simulation of the Monte Carlo type is utilized twice in our approach: (i) at the stage of preparation of the training set for ANN and/or in sensitivity based identification and, once the model parameters are identified, (ii) to obtain the statistics of the response and for reliability calculations. The procedure can be outlined as follows: Experiment/health monitoring of bridge;

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JM - Inženýrské stavitelství

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    4th International Conference on Structural Health Monitoring on Intelligent Infrastructure (SHMII-4)

  • ISBN

    978-3-905594-52-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    Zurich, Switzerland

  • Místo konání akce

    Zurich

  • Datum konání akce

    22. 7. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku