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A contribution to moving force identification in bridge dynamics

Firus, Andrei (2022)
A contribution to moving force identification in bridge dynamics.
Technische Universität
doi: 10.26083/tuprints-00020293
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: A contribution to moving force identification in bridge dynamics
Language: English
Referees: Schneider, Prof. Dr. Jens ; Lombaert, Prof. Dr. Geert ; Kemmler, Prof. Dr. Roman
Date: 2022
Place of Publication: Darmstadt
Collation: xxx, 335 Seiten
Date of oral examination: 17 December 2021
DOI: 10.26083/tuprints-00020293
Abstract:

In the actual context of an aging infrastructure and a clear trend towards ever faster and heavier vehicles, the reassessment of existing bridges becomes an ever more challenging task for civil engineers, especially when crucial decisions regarding costly replacement or rehabilitation measures have to be made. An accurate knowledge of the real forces acting on the structure offers the engineers the possibility of a less conservative, but still reliable reassessment process, which can lead to important extensions of the remaining service life and thus to considerable financial benefits for both the bridge owners and the society. However, the direct measurement of dynamic forces acting on bridges is in most cases either not possible or very cumbersome. On the contrary, time histories of the structural responses can be recorded with reasonable effort.

The present work presents a novel approach for identification of dynamic moving forces acting on a bridge structure. It seeks to find the optimal force values that minimize the difference between the computed and measured displacement and acceleration time histories for a limited number of sensor locations. For this, an optimization problem is formulated in time domain. It considers the magnitude of each moving force in each time instant as an unknown variable. The regularization of the inverse problem is addressed by introducing two penalty functions that define physical a priori information on the solution. The problem is solved by means of the sensitivity-based trust region optimization algorithm, which requires the exact gradient and Hessian matrix of the objective function. These are determined by analytical differentiation, whereas the time stepping method of Newmark is used to solve a set of differential equations occurring in the implicit differentiation process. Moreover, an efficient solution of problems with a large number of unknown force values is possible by using a sliding window approach. The proposed moving identification method is applicable to any 3D Finite Element model with arbitrary level of detail. This is achieved by employing the principle of modal superposition.

A comprehensive study with simulated measurement data was firstly conducted to analyze the isolated effects of various parameters on the identification accuracy of the proposed method. In addition, an experimental validation was performed based on two investigations: an existing railway bridge in operation subjected to the passages of an ICE 4 vehicle and an experimental full-scale pedestrian bridge. They underline the wide range of possible applications for the moving force identification method developed within this work: from small structures excited by rather low pedestrian forces up to the "heavy category" of a complete train passing a railway bridge in operation. The results are very satisfactory, consistently indicating that the proposed method allows a sufficiently accurate identification of the moving forces. In this context, a set of particularities and limitations that arise in the practical the application of the method on real structures are also discussed. These are mostly related to modeling inaccuracies, which have been identified as a crucial factor influencing the solution behavior.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Vor dem Hintergrund einer alternden Infrastruktur und eines eindeutigen Trends zu immer schnelleren und schwereren Fahrzeugen wird die Nachrechnung bestehender Brücken zu einer immer anspruchsvolleren Aufgabe für Bauingenieure, insbesondere wenn wichtige Entscheidungen über kostspielige Ersatz- oder Sanierungsmaßnahmen getroffen werden müssen. Eine genaue Kenntnis der tatsächlichen Kräfte, die auf das Bauwerk wirken, bietet den Ingenieuren die Möglichkeit einer weniger konservativen, aber dennoch zuverlässigen Nachrechnung, die zu einer beträchtlichen Verlängerung der Restlebensdauer und damit zu erheblichen finanziellen Vorteilen sowohl für die Infrastrukturbetreiber als auch für die Gesellschaft führen kann. Die direkte Messung der dynamischen auf Brückenbauwerke wirkenden bewegten Kräfte ist jedoch in den meisten Fällen entweder nicht möglich oder sehr umständlich. Hingegen lassen sich Zeitverläufe der Bauwerksantworten mit vertretbarem Aufwand aufzeichnen.

In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiger Ansatz zur Identifikation von dynamischen, auf ein Brückenbauwerk wirkenden bewegten Kräften vorgestellt. Die Grundidee ist, die optimalen Kraftwerte zu finden, die die Differenz zwischen den für eine begrenzte Anzahl an Punkten berechneten und gemessenen Zeitverläufen der Verschiebungen und Beschleunigungen minimieren. Hierfür wird ein Optimierungsproblem im Zeitbereich formuliert. Es betrachtet die Magnitude jeder bewegten Kraft in jedem Zeitschritt als unbekannte Variable. Die Regularisierung des inversen Problems wird durch die Einführung von zwei Straffunktionen addressiert, die physikalische a priori Informationen über die Lösung definieren. Das Problem wird mit Hilfe des gradientenbasierten Trust Region Optimierungsalgorithmus gelöst. Dieser erfordert den genauen Gradienten und die genaue Hesse-Matrix der Zielfunktion. Diese werden durch analytische Ableitungen bestimmt, während das numerische Integrationsverfahren von Newmark zur Lösung einer Reihe von Differenzialgleichungen verwendet wird, die im impliziten Ableitungsprozess auftreten. Darüber hinaus wird die effiziente Lösung von Problemen mit einer großen Anzahl von unbekannten Kraftwerten durch die Verwendung eines gleitenden Fensters ermöglicht. Die vorgestellte Kraftidentifikationsmethode ist auf jedes 3D Finite-Elemente-Modell mit beliebigem Detaillierungsgrad anwendbar. Dies wird durch die Verwendung der Modalanalyse ermöglicht.

Zuerst wurde eine umfassende Studie mit simulierten Messdaten durchgeführt, um die isolierten Auswirkungen verschiedener Parameter auf die Genauigkeit der vorgestellten Kraftidentifikationsmethode zu analysieren. Darüber hinaus wurde eine experimentelle Validierung anhand von zwei Untersuchungen durchgeführt: eine bestehende Eisenbahnbrücke im Betrieb, die den Überfahrten eines ICE 4 Fahrzeugs ausgesetzt wurde, und eine experimentelle Fußgängerbrücke. Sie unterstreichen den weiten Anwendungsbereich der im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Methode zur Ermittlung von dynamischen bewegten Kräften: von kleinen Strukturen, die durch eher geringe Fußgängerkräfte angeregt werden, bis hin zur "schweren Kategorie" eines kompletten Zuges, der über eine Eisenbahnbrücke im Betrieb fährt. Die Ergebnisse sind sehr zufriedenstellend und zeigen durchweg, dass die vorgeschlagene Methode eine ausreichend genaue Identifikation der bewegten Kräfte ermöglicht. In diesem Zusammenhang wird auch auf eine Reihe von Besonderheiten und Einschränkungen eingegangen, die sich bei der praktischen Anwendung der Methode auf reale Bauwerke ergeben. Diese hängen vor allem mit Modellierungsungenauigkeiten zusammen, die als ein entscheidender Einflussfaktor des Lösungsverhaltens identifiziert wurden.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-202932
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute für Structural Mechanics and Design > Structural Engineering
Date Deposited: 09 Feb 2022 15:16
Last Modified: 27 Jul 2022 09:08
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/20293
PPN: 49147363X
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