마스트는 종종 초고층 구조물의 최상부에 위치하여 낙뢰 방지, 충돌 방지 및 향상된 건축 미관과 높이를 제공합니다. 바람에 매우 민감한 이러한 구조물은 바람으로 인한 진동으로 인해 피로 유발 손상에 취약합니다. 2021년 5월, 선전의 한 건물에서 발생한 비정상적인 진동 사건은 전 세계적으로 큰 관심을 끌었습니다. 마스트의 피로 손상의 원인을 규명하는 것이 이 사건의 출처를 추적하는 데 있어 주요 도전 과제가 되었습니다. 그러나 종합적인 바람 장 데이터의 부족으로 인해 하중-구조 반응 분석 방법이 마스트의 바람 유발 피로 문제를 해결하는 데 직접적으로 적용될 수 없었습니다. 실제로는 보통 초고층 건물의 최상부에 하나 또는 두 개의 카메라가 설치되어 마스트의 서비스 상태를 모니터링하고, 이미지 정보를 기반으로 피로 수명을 평가하기 위한 기초 데이터를 제공합니다. 그러나 현장 조건의 변화로 인해 마스트의 서비스 상태에 대한 이미지 데이터는 종종 시공간적 불완전성을 나타내어 이미지 분석을 통해 역사적 바람 진동 데이터를 직접적으로 수집하는 것이 복잡해집니다. 이를 위해 본 연구에서는 불완전한 이미지 데이터를 이용한 마스트 구조의 바람 유발 진동 이력에 대한 역분석 방법을 제안했습니다. 제한된 이미지 데이터의 시간 및 주파수 영역 특성을 분석하고, 주요 이음부에서 손상 평가를 시행하며, 마스트 구조의 자연 진동 특성을 분석하여 피로 민감 이음부의 응력 상태 확률 분포를 도출했습니다. 이는 이러한 구조물의 피로 신뢰성 평가를 달성하기 위한 확률적 샘플링 알고리즘으로 보완되었습니다. 실험 결과, 이 방법의 평가 결과가 매우 일관성이 높음을 나타냈습니다.
Shi et al. (Thu,)은 이 질문을 연구했습니다.