Damage and Instability Detection of Civil Large-scale Space Structures Under Operational and Multi-hazard Environments based on Change in Macro-geometrical Patterns/Shapes
基于宏观几何图案/形状变化的作战和多灾害环境下民用大型空间结构的损伤和失稳检测
基本信息
- 批准号:1455709
- 负责人:
- 金额:$ 31.43万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2014
- 资助国家:美国
- 起止时间:2014-09-01 至 2019-02-28
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Civil structures such as sports stadiums, arenas and auditoriums are usually built for venues where hundreds or even thousands of people assemble. A possible collapse of roof dome of this type of structure may risk many lives. This research focuses on an automatic structural health monitoring system for large domes that can provide early warning of structural problems from instability or damage to structural members resulting in collapse. Early warning can facilitate decision-making on repair or demolition, leading to worry-free structures for both the general public and the owners. The system has potential use to protect historical structures (e.g., cathedrals), to verify the appropriateness of repairs of dome structures, and to evaluate the health condition of these structures after an earthquake or a strong wind event. The objective of this research is to develop innovative yet practical approaches to detect damage and instability in space structures under operational or multi-hazard environments. This research objective will be achieved through three research tasks: 1) develop an approach to detect damage based on the status of fractal patterns of structural member configuration using fractal geometry; 2) develop different approaches to detect instabilities, including individual members buckling, nodal snap-through instability or dynamic instability; and 3) integrate these approaches through a wireless sensor network with multi-metric measurements (tilt angles, strains and/or accelerations) to form a structural health monitoring system. The goal is to achieve automatic early-warning of damage, instability and potential collapse. Although projected approaches work on the shape/pattern changes of the structure, no direct displacement measurements will be required. The shape/pattern changes are strategically reflected in tilt angles, strains and accelerations, which can be measured easily. These approaches also do not require baseline response data. The developed structural health monitoring system can detect instability and can work under multi-hazard environments.
运动场,竞技场和礼堂等民间结构通常是为数百甚至数千人组装的场所而建造的。这种结构的屋顶圆顶可能崩溃可能会冒许多生命的风险。这项研究重点是针对大型圆顶的自动结构健康监测系统,该系统可以提供从不稳定性或损害到结构成员损坏的结构性问题的预警,从而导致崩溃。预警可以促进维修或拆除的决策,从而为公众和所有者提供无忧的结构。该系统具有保护历史结构(例如大教堂)的潜在用途,以验证圆顶结构维修的适当性,并评估地震或强风事件后这些结构的健康状况。这项研究的目的是开发创新但实用的方法,以检测在操作或多危险环境下空间结构中的损害和不稳定。该研究目标将通过三个研究任务来实现:1)开发一种方法,根据使用分形几何形状的结构成员构型的分形模式的状态来检测损害; 2)开发不同的方法来检测不稳定性,包括个体成员屈曲,鼻子刺激性不稳定或动态不稳定性; 3)通过无线传感器网络将这些方法集成在一起,并具有多项测量(倾斜角,应变和/或加速度)以形成结构性健康监测系统。目的是实现损害,不稳定和潜在崩溃的自动提前训练。尽管预测的方法在结构的形状/模式变化上工作,但不需要直接位移测量。形状/模式变化从策略性地反映在倾斜角,应变和加速度,可以轻松测量。这些方法也不需要基线响应数据。开发的结构健康监测系统可以检测不稳定,并且可以在多危险环境下工作。
项目成果
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