Reliability models for existing structures based on dynamic state estimation and data based asymptotic extreme value analysis

The problem of time variant reliability analysis of existing structures subjected to stationary random dynamic excitations is considered. The study assumes that samples of dynamic response of the structure, under the action of external excitations, have been measured at a set of sparse points on the structure. The utilization of these measurements m in updating reliability models, postulated prior to making any measurements, is considered. This is achieved by using dynamic state estimation methods which combine results from Markov process theory and Bayes' theorem. The uncertainties present in measurements as well as in the postulated model for the structural behaviour are accounted for. The samples of external excitations are taken to emanate from known stochastic models and allowance is made for ability (or lack of it) to measure the applied excitations. The future reliability of the structure is modeled using expected structural response conditioned on all the measurements made. This expected response is shown to have a time varying mean and a random component that can be treated as being weakly stationary. For linear systems, an approximate analytical solution for the problem of reliability model updating is obtained by combining theories of discrete Kalman filter and level crossing statistics. For the case of nonlinear systems, the problem is tackled by combining particle filtering strategies with data based extreme value analysis. In all these studies, the governing stochastic differential equations are discretized using the strong forms of Ito-Taylor's discretization schemes. The possibility of using conditional simulation strategies, when applied external actions are measured, is also considered. The proposed procedures are exemplifiedmby considering the reliability analysis of a few low-dimensional dynamical systems based on synthetically generated measurement data. The performance of the procedures developed is also assessed based on a limited amount of pertinent Monte Carlo simulations. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Concise row-pruning algorithm to invert a matrix

Presented here, in a vector formulation, is an O(mn2) direct concise algorithm that prunes/identifies the linearly dependent (ld) rows of an arbitrary m X n matrix A and computes its reflexive type minimum norm inverse A(mr)-, which will be the true inverse A-1 if A is nonsingular and the Moore-Penrose inverse A+ if A is full row-rank. The algorithm, without any additional computation, produces the projection operator P = (I - A(mr)- A) that provides a means to compute any of the solutions of the consistent linear equation Ax = b since the general solution may be expressed as x = A(mr)+b + Pz, where z is an arbitrary vector. The rank r of A will also be produced in the process. Some of the salient features of this algorithm are that (i) the algorithm is concise, (ii) the minimum norm least squares solution for consistent/inconsistent equations is readily computable when A is full row-rank (else, a minimum norm solution for consistent equations is obtainable), (iii) the algorithm identifies ld rows, if any, and reduces concerned computation and improves accuracy of the result, (iv) error-bounds for the inverse as well as the solution x for Ax = b are readily computable, (v) error-free computation of the inverse, solution vector, rank, and projection operator and its inherent parallel implementation are straightforward, (vi) it is suitable for vector (pipeline) machines, and (vii) the inverse produced by the algorithm can be used to solve under-/overdetermined linear systems.

Updating reliability models of statically loaded instrumented structures

The study extends the first order reliability method (FORM) and inverse FORM to update reliability models for existing, statically loaded structures based on measured responses. Solutions based on Bayes' theorem, Markov chain Monte Carlo simulations, and inverse reliability analysis are developed. The case of linear systems with Gaussian uncertainties and linear performance functions is shown to be exactly solvable. FORM and inverse reliability based methods are subsequently developed to deal with more general problems. The proposed procedures are implemented by combining Matlab based reliability modules with finite element models residing on the Abaqus software. Numerical illustrations on linear and nonlinear frames are presented. (c) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Dynamic state estimation for identifying earthquake support motions in instrumented structures

The problem of identification of multi-component and (or) spatially varying earthquake support motions based on measured responses in instrumented structures is considered. The governing equations of motion are cast in the state space form and a time domain solution to the input identification problem is developed based on the Kalman and particle filtering methods. The method allows for noise in measured responses, imperfections in mathematical model for the structure, and possible nonlinear behavior of the structure. The unknown support motions are treated as hypothetical additional system states and a prior model for these motions are taken to be given in terms of white noise processes. For linear systems, the solution is developed within the Kalman filtering framework while, for nonlinear systems, the Monte Carlo simulation based particle filtering tools are employed. In the latter case, the question of controlling sampling variance based on the idea of Rao-Blackwellization is also explored. Illustrative examples include identification of multi-component and spatially varying support motions in linear/nonlinear structures.

Global Response Sensitivity Analysis of Randomly Excited Dynamic Structures

The response of structural dynamical systems excited by multiple random excitations is considered. Two new procedures for evaluating global response sensitivity measures with respect to the excitation components are proposed. The first procedure is valid for stationary response of linear systems under stationary random excitations and is based on the notion of Hellinger's metric of distance between two power spectral density functions. The second procedure is more generally valid and is based on the l2 norm based distance measure between two probability density functions. Specific cases which admit exact solutions are presented, and solution procedures based on Monte Carlo simulations for more general class of problems are outlined. Illustrations include studies on a parametrically excited linear system and a nonlinear random vibration problem involving moving oscillator-beam system that considers excitations attributable to random support motions and guide-way unevenness. (C) 2015 American Society of Civil Engineers.

Robust approach to dynamic statistical process control

Statistical Process Control (SPC) technique are well established across a wide range of industries. In particular, the plotting of key steady state variables with their statistical limit against time (Shewart charting) is a common approach for monitoring the normality of production. This paper aims with extending Shewart charting techniques to the quality monitoring of variables driven by uncertain dynamic processes, which has particular application in the process industries where it is desirable to monitor process variables on-line as well as final product. The robust approach to dynamic SPC is based on previous work on guaranteed cost filtering for linear systems and is intended to provide a basis for both a wide application of SPC monitoring and also motivate unstructured fault detection.

Internal resonance of an L-shaped beam with a limit stop .1. Free vibration

Real-life structures often possess piecewise stiffness because of clearances or interference between subassemblies. Such an aspect can alter a system's fundamental free vibration response and leads to complex mode interaction. The free vibration behaviour of an L-shaped beam with a limit stop is analyzed by using the frequency response function and the incremental harmonic balance method. The presence of multiple internal resonances, which involve interactions among the first five modes and are extremely complex, have been discovered by including higher harmonics in the analysis. The results show that mode interaction may occur if the higher harmonics of a vibration mode are close to the natural frequency of a higher mode. The conditions for the existence of internal resonance are explored, and it is shown that a prerequisite is the presence of bifurcation points in the form of intersecting backbone curves. A method to compute such intersections by using only one harmonic in the free vibration solution is proposed. (C) 1996 Academic Press Limited

Analog methods of nonlinear vibration analysis

This thesis presents methods by which electrical analogies can be obtained for nonlinear systems. The accuracy of these methods is investigated and several specific types of nonlinear equations are studied in detail.

In Part I a general method is given for obtaining electrical analogs of nonlinear systems with one degree of freedom. Loop and node methods are compared and the stability of the loop analogy is briefly considered.

Parts II and III give a description of the equipment and a discussion of its accuracy. Comparisons are made between experimental and analytic solutions of linear systems.

Part IV is concerned with systems having a nonlinear restoring force. In particular, solutions of Duffing's equation are obtained, both by using the electrical analogy and also by approximate analytical methods.

Systems with nonlinear damping are considered in Part V. Two specific examples are chosen: (1) forced oscillations and (2) self-excited oscillations (van der Pol’s equation). Comparisons are made with approximate analytic solutions.

Part VI gives experimental data for a system obeying Mathieu's equation. Regions of stability are obtained. Examples of subharmonic, ultraharmonic, and ultrasubharmonic oscillat1ons are shown.

The predicting power of models for eutrophication

Restoration of water-bodies from eutrophication has proved to be extremely difficult. Mathematical models have been used extensively to provide guidance for management decisions. The aim of this paper is to elucidate important problems of using models for predicting environmental changes. First, the necessity for a proper uncertainty assessment of the model, upon calibration, has not been widely recognized. Predictions must not be a single time trajectory; they should be a band, expressing system uncertainty and natural variability. Availability of this information may alter the decision to be taken. Second, even with well-calibrated models, there is no guarantee they will give correct projections in situations where the model is used to predict the effects of measures designed to bring the system into an entirely different ”operating point”, as is typically the case in eutrophication abatement. The concept of educated speculation is introduced to partially overcome this difficulty. Lake Veluwe is used as a case to illustrate the point. Third, as questions become more detailed, such as ”what about expected algal composition”, there is a greater probability of running into fundamental problems that are associated with predicting the behaviour of complex non-linear systems. Some of these systems show extreme initial condition sensitivity and even, perhaps, chaotic behaviour, and are therefore fundamentally unpredictable.

Simulação numérica do escoamento de água em áreas alagáveis da floresta amazônica com a utilização da estrutura de dados Autonomous Leaves Graph

A Amazônia exibe uma variedade de cenários que se complementam. Parte desse ecossistema sofre anualmente severas alterações em seu ciclo hidrológico, fazendo com que vastos trechos de floresta sejam inundados. Esse fenômeno, entretanto, é extremamente importante para a manutenção de ciclos naturais. Neste contexto, compreender a dinâmica das áreas alagáveis amazônicas é importante para antecipar o efeito de ações não sustentáveis. Sob esta motivação, este trabalho estuda um modelo de escoamento em áreas alagáveis amazônicas, baseado nas equações de Navier-Stokes, além de ferramentas que possam ser aplicadas ao modelo, favorecendo uma nova abordagem do problema. Para a discretização das equações é utilizado o Método dos Volumes Finitos, sendo o Método do Gradiente Conjugado a técnica escolhida para resolver os sistemas lineares associados. Como técnica de resolução numérica das equações, empregou-se o Método Marker and Cell, procedimento explícito para solução das equações de Navier-Stokes. Por fim, as técnicas são aplicadas a simulações preliminares utilizando a estrutura de dados Autonomous Leaves Graph, que tem recursos adaptativos para manipulação da malha que representa o domínio do problema

Avaliação dos algoritmos de Picard-Krylov e Newton-Krylov na solução da equação de Richards

A engenharia geotécnica é uma das grandes áreas da engenharia civil que estuda a interação entre as construções realizadas pelo homem ou de fenômenos naturais com o ambiente geológico, que na grande maioria das vezes trata-se de solos parcialmente saturados. Neste sentido, o desempenho de obras como estabilização, contenção de barragens, muros de contenção, fundações e estradas estão condicionados a uma correta predição do fluxo de água no interior dos solos. Porém, como a área das regiões a serem estudas com relação à predição do fluxo de água são comumente da ordem de quilômetros quadrados, as soluções dos modelos matemáticos exigem malhas computacionais de grandes proporções, ocasionando sérias limitações associadas aos requisitos de memória computacional e tempo de processamento. A fim de contornar estas limitações, métodos numéricos eficientes devem ser empregados na solução do problema em análise. Portanto, métodos iterativos para solução de sistemas não lineares e lineares esparsos de grande porte devem ser utilizados neste tipo de aplicação. Em suma, visto a relevância do tema, esta pesquisa aproximou uma solução para a equação diferencial parcial de Richards pelo método dos volumes finitos em duas dimensões, empregando o método de Picard e Newton com maior eficiência computacional. Para tanto, foram utilizadas técnicas iterativas de resolução de sistemas lineares baseados no espaço de Krylov com matrizes pré-condicionadoras com a biblioteca numérica Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation (PETSc). Os resultados indicam que quando se resolve a equação de Richards considerando-se o método de PICARD-KRYLOV, não importando o modelo de avaliação do solo, a melhor combinação para resolução dos sistemas lineares é o método dos gradientes biconjugados estabilizado mais o pré-condicionador SOR. Por outro lado, quando se utiliza as equações de van Genuchten deve ser optar pela combinação do método dos gradientes conjugados em conjunto com pré-condicionador SOR. Quando se adota o método de NEWTON-KRYLOV, o método gradientes biconjugados estabilizado é o mais eficiente na resolução do sistema linear do passo de Newton, com relação ao pré-condicionador deve-se dar preferência ao bloco Jacobi. Por fim, há evidências que apontam que o método PICARD-KRYLOV pode ser mais vantajoso que o método de NEWTON-KRYLOV, quando empregados na resolução da equação diferencial parcial de Richards.

Identificação de danos estruturais utilizando dados no domínio do tempo provenientes de ensaios de vibração

O presente trabalho aborda o problema de identificação de danos em uma estrutura a partir de sua resposta impulsiva. No modelo adotado, a integridade estrutural é continuamente descrita por um parâmetro de coesão. Sendo assim, o Modelo de Elementos Finitos (MEF) é utilizado para discretizar tanto o campo de deslocamentos, quanto o campo de coesão. O problema de identificação de danos é, então, definido como um problema de otimização, cujo objetivo é minimizar, em relação a um vetor de parâmetros nodais de coesão, um funcional definido a partir da diferença entre a resposta impulsiva experimental e a correspondente resposta prevista por um MEF da estrutura. A identificação de danos estruturais baseadas no domínio do tempo apresenta como vantagens a aplicabilidade em sistemas lineares e/ou com elevados níveis de amortecimento, além de apresentar uma elevada sensibilidade à presença de pequenos danos. Estudos numéricos foram realizados considerando-se um modelo de viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada. Para a determinação do posicionamento ótimo do sensor de deslocamento e do número de pontos da resposta impulsiva, a serem utilizados no processo de identificação de danos, foi considerado o Projeto Ótimo de Experimentos. A posição do sensor e o número de pontos foram determinados segundo o critério D-ótimo. Outros critérios complementares foram também analisados. Uma análise da sensibilidade foi realizada com o intuito de identificar as regiões da estrutura onde a resposta é mais sensível à presença de um dano em um estágio inicial. Para a resolução do problema inverso de identificação de danos foram considerados os métodos de otimização Evolução Diferencial e Levenberg-Marquardt. Simulações numéricas, considerando-se dados corrompidos com ruído aditivo, foram realizadas com o intuito de avaliar a potencialidade da metodologia de identificação de danos, assim como a influência da posição do sensor e do número de dados considerados no processo de identificação. Com os resultados obtidos, percebe-se que o Projeto Ótimo de Experimentos é de fundamental importância para a identificação de danos.

Implementação paralela de um código de elementos finitos em 2D para as Equações de Navier-Stokes para fluidos incompressíveis com transporte de escalares.

O estudo do fluxo de água e do transporte escalar em reservatórios hidrelétricos é importante para a determinação da qualidade da água durante as fases iniciais do enchimento e durante a vida útil do reservatório. Neste contexto, um código de elementos finitos paralelo 2D foi implementado para resolver as equações de Navier-Stokes para fluido incompressível acopladas a transporte escalar, utilizando o modelo de programação de troca de mensagens, a fim de realizar simulações em um ambiente de cluster de computadores. A discretização espacial é baseada no elemento MINI, que satisfaz as condições de Babuska-Brezzi (BB), que permite uma formulação mista estável. Todas as estruturas de dados distribuídos necessárias nas diferentes fases do código, como pré-processamento, solução e pós-processamento, foram implementadas usando a biblioteca PETSc. Os sistemas lineares resultantes foram resolvidos usando o método da projeção discreto com fatoração LU por blocos. Para aumentar o desempenho paralelo na solução dos sistemas lineares, foi empregado o método de condensação estática para resolver a velocidade intermediária nos vértices e no centróide do elemento MINI separadamente. Os resultados de desempenho do método de condensação estática com a abordagem da solução do sistema completo foram comparados. Os testes mostraram que o método de condensação estática apresenta melhor desempenho para grandes problemas, às custas de maior uso de memória. O desempenho de outras partes do código também são apresentados.

Abordagens do tipo livre de jacobiana na simulação do escoamento de fluidos compressíveis em meios porosos

O desenvolvimento de software livre de Jacobiana para a resolução de problemas formulados por equações diferenciais parciais não-lineares é de interesse crescente para simular processos práticos de engenharia. Este trabalho utiliza o chamado algoritmo espectral livre de derivada para equações não-lineares na simulação de fluxos em meios porosos. O modelo aqui considerado é aquele empregado para descrever o deslocamento do fluido compressível miscível em meios porosos com fontes e sumidouros, onde a densidade da mistura de fluidos varia exponencialmente com a pressão. O algoritmo espectral utilizado é um método moderno para a solução de sistemas não-lineares de grande porte, o que não resolve sistemas lineares, nem usa qualquer informação explícita associados com a matriz Jacobiana, sendo uma abordagem livre de Jacobiana. Problemas bidimensionais são apresentados, juntamente com os resultados numéricos comparando o algoritmo espectral com um método de Newton inexato livre de Jacobiana. Os resultados deste trabalho mostram que este algoritmo espectral moderno é um método confiável e eficiente para a simulação de escoamentos compressíveis em meios porosos.

Precondicionadores baseados na aproximação da inversa.

Neste trabalho de dissertação apresentaremos uma classe de precondicionadores baseados na aproximação esparsa da inversa da matriz de coecientes, para a resolução de sistemas lineares esparsos de grandes portes através de métodos iterativos, mais especificamente métodos de Krylov. Para que um método de Krylov seja eficiente é extremamente necessário o uso de precondicionadores. No contexto atual, onde computadores de arquitetura híbrida são cada vez mais comuns temos uma demanda cada vez maior por precondicionadores paralelizáveis. Os métodos de inversa aproximada que serão descritos possuem aplicação paralela, pois so dependem de uma operação de produto matriz-vetor, que é altamente paralelizável. Além disso, alguns dos métodos também podem ser construídos em paralelo. A ideia principal é apresentar uma alternativa aos tradicionais precondicionadores que utilizam aproximações dos fatores LU, que apesar de robustos são de difícil paralelização.