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Selection of optimal wavelet-based damage-sensitive feature for seismic damage diagnosis

机译：选择抗震损伤诊断的最优小波损伤敏感特征

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In this research work, a more efficient wavelet-based refined damage-sensitive feature (refined DSF1) is proposed for nonlinear damage diagnosis using acceleration responses extracted from steel moment resisting frames (MRFs), which are analyzed by incremental dynamic analysis (IDA) under various ground motion record sets (140 records in total). Auto-regressive moving-average with exogenous input (ARX) method and a stabilization diagram are employed to estimate the true modal parameters from noisy modes of each MRF using power spectral density. 64 real-valued and 103 complex-valued mother wavelets considering end-effects on the wavelet coefficients are examined and the best mother wavelet-based refined DSF1 is proposed. For this purpose, Shannon entropies and coefficient of determination (R-2) are used for optimal selection of central frequency (f(c)) and bandwidth (f(b)) parameters of complex Morlet (cmorf(b)-f(c)) wavelet-based refined DSF1. Comparison of the results demonstrates that the cmorf(b)-f(c) wavelet-based refined DSF1 considering both real and imaginary parts of wavelet coefficients is well correlated with the maximum story drift ratio (SDR) and has more efficiency than the Morlet wavelet-based refined DSF1, introduced in the technical literature, especially for the high-rise structures. (C) 2019 Published by Elsevier Ltd.
机译：在该研究工作中，提出了一种更有效的基于小波的精细损伤敏感特征（精制DSF1），用于使用从钢力矩抵抗框架（MRFS）中提取的加速度响应的非线性损伤诊断，这通过增量动态分析（IDA）分析各种地面运动记录集（总共140条记录）。具有外源输入（ARX）方法的自动回归移动平均值和稳定图来使用功率谱密度从每个MRF的噪声模式估计真正的模态参数。考虑到对小波系数的最终效应的64个真实值和103个复值母小波，并提出了最佳的基于小波的精制DSF1。为此目的，Shannon熵和确定系数（R-2）用于最佳选择的中央频率（F（c））和复杂Morlet的带宽（F（b））参数（cmorf（b）-f（c） ））基于小波的精制DSF1。结果的比较表明CMORF（B）-F（C）基于小波的精制DSF1考虑到小波系数的真实和虚部的虚拟部分与最大故事漂移比（SDR）有很好的相关性，并且比Morlet小波更高的效率基于技术文献引入的精制DSF1，特别是对于高层结构。 （c）2019年由elestvier有限公司出版

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