IDENTIFIKASI KERUSAKAN STRUKTUR BERBASIS RESPONS GETARAN

IDENTIFIKASI KERUSAKAN STRUKTUR BERBASIS RESPONS GETARAN Agung Budipriyanto Program Diploma Teknik Sipil FTSP-ITS Email: [email protected], [email protected]

ABSTRAK Dalam beberapa dekade terakhir ini, riset tentang identifikasi kerusakan berbasis getaran telah banyak dilakukan oleh peneliti dari berbagai disiplin ilmu. Namun aplikasi metode ini pada struktur sipil masih relatif belum banyak. Tulisan ini memberikan gambaran singkat mengenai metode ini dengan applikasi untuk bangunan sipil, indikator kerusakan struktur, prosedur yang digunakan, dan beberapa catatan untuk applikasi metode ini kedepan. Kata kunci: Identifikasi Struktur Berbasis Getaran, Bangunan SIpil

1. PENDAHULUAN Dalam beberapa dekade ini identifikasi kerusakan struktur berbasis getaran merupakan obyek riset yang menyita perhatian peneliti yang mempunyai latar belakang teknik mesin, penerbangan, dan teknik sipil [23]. Metode identifikasi kerusakan struktur berbasis getaran (IKSBG) dapat dikategorikan sebagai uji atau evaluasi struktur tidak merusak (Nondestructive Testing / Evaluation) disamping metode NDT yang lain seperti visual inspection, radiography, ultrasonic, acoustic emission, magnetic particle, eddy current, dan penetrant test. Premis dasar dari metode ini adalah perubahan struktural (masa, redaman, dan kekakuan) yang terjadi pada suatu struktur akan mengakibatkan perubahan pada parameter modal dan respons struktur yang bersangkutan. Parameter modal yang dimaksud adalah frekwensi alamiah (natural frequency) struktur, faktor redaman (modal damping ratio), bentuk ragam (mode shapes). Tidak seperti penggunaan metode metode NDT yang lain, pada aplikasi metode ini letak sensor tidak harus dekat sekali dengan lokasi kerusakan struktur karena parameter modal merupakan karakteristik global struktur. Metode ini bisa menjadi pilihan yang menarik terutama untuk lokasi kerusakan struktur yang tidak mudah dijangkau oleh inspektor (pemeriksa kerusakan struktur).

ISBN No. 978-979-18342-0-9

28

Awalnya metode ini diaplikasikan pada struktur mesin dan sukses bahkan telah terdapat teknik yang dipantenkan [65]. Pada beberapa tahun belakangan ini metode identifikasi struktur berbasis getaran telah dicoba diaplikasikan pada struktur sipil misalnya stadion [26,27], gedung bertingkat [44,66], jembatan [2,10,30,39,57]. Aplikasi metode IKSBG ditujukan untuk membedakan kondisi struktur yaitu antara utuh dan terdapat kerusakan. Kondisi rusak pada struktur bisa disebabkan perubahan kondisi material atau geometri pada struktur (termasuk perubahan kondisi batas) yang mempengaruhi integritas struktur. Dengan metode IKSBG, identifikasi kerusakan struktur dapat dilakukan secara online atupun offline. Identifikasi secara online dilakukan bila identifikasi dilaksanakan pada saat pengumpulan data respons struktur sedang berlangsung. Untuk identifikasi secara offline kerusakan dideteksi setelah data selesai dikumpulkan. Untuk ukuran struktur relatif besar seperti halnya struktur sipil, dipandang tidak praktis untuk menggunakan alat penggetar (exciter/shaker/hammer) buatan yang biasa dipakai pada uji dengan forced/transient vibration. Oleh sebab itu struktur tersebut diuji dengan beban ambient yang merupakan beban dari alam (misalkan angin [66], gempa [19,38], gelombang laut [35,37,67]) atau beban yang bekerja pada saat struktur pada kondisi operasi (misalnya beban lalu lintas kendaran pada suatu jembatan, gaya akibat aktivitas penonton

Identifikasi Kerusakan Struktur Berbasis Respons Getaran

3. INDIKATOR KERUSAKAN STRUKTUR

pada sebuah stadion). Beban beban tersebut sulit untuk diukur sehingga dalam uji pada aplikasi dengan metode ini, hanya respons struktur saja yang diukur.

Indikator kerusakan struktur adalah nilai yang sensitif terhadap adanya kerusakan pada struktur. Dengan menghitung indikator ini paling tidak keberadaan kerusakan pada sebuah struktur dapat diprediksi. Indikator kerusakan ini dapat dihitung dari respons dalam ranah (domain) waktu (lihat [17,56,64]) atau ranah frekwensi [46].

Pada masa yang akan datang mungkin metode ini bisa digunakan secara lebih luas sebagai alternatif untuk identifikasi kerusakan struktur sipil. Dalam tulisan ini akan disajikan gambaran singkat identifikasi kerusakan pada struktur dengan respons getaran, indikator kerusakan, dan beberapa catatan applikasi metode ini kedepan.

Ada 4 (empat) tipe indikator kerusakan struktur menurut [60], yaitu: Tipe 1: dapat mendeteksi adanya kerusakan pada struktur Tipe 2: tipe 1 plus dapat menunjukkan lokasi kerusakan Tipe 3 : tipe 2 plus besar dan jenis kerusakan pada struktur Tipe 4: tipe 3 plus dapat menentukan remaining life dari struktur.

2. PERSAMAAN GERAK Untuk sistem linier dan tidak bervariasi dengan waktu (LTI system) persamaan geraknya dapat dinyatakan [34],

y& (t ) = Ay (t ) + f (t )

...............

(1)

dengan

Beberapa indikator kerusakan yang telah diaplikasikan pada struktur (sipil dan yang lain) yaitu antara lain:

 x (t )   x& (t ) ; y& (t ) =  y (t ) =    &  x (t )   &x&(t )

• Frekwensi alamiah [11,18,29,35] • Bentuk ragam dan turunannya [20,36,51] • Kekakuan/fleksibilitas [52,54] • Strain energy [21,22,31] • Statistical measures [1,12,13,14,39,61,62,68] • Jaringan syaraf tiruan/Wavelet [4,6,7,15,16,41,43,59,69] • Koefisien dari metode identifikasi parameter modal [40]

 0  f (t ) =  −1 ;  M F (t )  I   0 A= −1 −1  − M K − M C 

A dan I adalah state matrix dan matriks identitas, M , C , K , dan F masing masing adalah matriks masa, redaman, kekakukan dari struktur, dan vektor gaya (beban) yang bekerja pada sistem. x (t ) , x& (t ) , dan &x&(t ) adalah respons riwayat waktu struktur berupa perpindahan, kecepatan, dan percepatan. t menyatakan waktu dan -1

Perbandingan beberapa indikator kerusakan untuk identifikasi kerusakan pada struktur jembatan dilaporkan oleh [24].

−1

4. STUDI NUMERIK

(pada M ) menyatakan invers matriks. Untuk pengukuran dinamis dengan respons regangan, teori khususnya yang berkaitan dengan fungsi respons frekwensi regangan diberikan oleh [5].

Studi numerik terhadap struktur yang diteliti dilakukan untuk memprediksi perilaku struktur dalam keadaan utuh dan terdapat kerusakan. Untuk struktur yang kompleks umumnya digunakan metode elemen hingga dengan bantuan paket program yang tersedia di pasaran (misalkan ABAQUS, ANSYS, IDEAS, NASTRAN). Uji terhadap sensitivitas indikator kerusakan dilakukan pada studi ini sebelum dipakai dengan menggunakan data eksperimen.

Seperti telah disebutkan sebelumnya perubahan kondisi struktur ( M , C , dan K ) menurut persamaan (1) akan mempengaruhi respons dan parameter modal dari struktur sehingga kerusakan pada struktur dapat dideteksi. ISBN No. 978-979-18342-0-9

29

Agung Budipriyanto

5. STUDI EKSPERIMENTAL

mungkin dibutuhkan. Perbandingan aplikasi beberapa metode sistem identifikasi struktur sipil dapat dilihat di [53].

Uji terhadap struktur yang diteliti dilakukan tanpa atau dengan studi numerik sebelumnya. Bila studi numerik juga dilakukan disamping eksperimen (model based method) maka hasil eksperimen dapat dipakai untuk memperbarui (update) model numerik sehingga model numerik tersebut mempresentasikan struktur yang diuji [9,25]. Review dari teknik model updating dapat dilihat antara lain di [48].

6. CACATAN APLIKASI METODE IKBG Nonlinieritas pada material dan respons. Beberapa material berperilaku tidak linier ketika kerusakan terjadi (misalkan fenomena breathing crack yaitu retak yang membuka dan menutup) sedangkan model yang banyak dipakai masih linier. Untuk monitoring secara online respons struktur yang tidak linier memerlukan metode identifikasi struktur yang tidak linier pula. Upaya untuk memperoleh parameter modal dari respons nonlinier struktur telah dilakukan antara lain oleh [42,45].

Karena jumlah sensor dalam suatu eksperimen biasanya jauh lebih kecil dari jumlah derajat kebebasan (DOF) dalam analisis struktur secara numerik maka teknik reduksi modal sering digunakan (sebagai contoh Guyan [28], IRS [49], SEREP[50]).

Data detail struktur yang akan diidentifikasi kerusakannya tidak selalu ada oleh karena itu metode symptom based nampaknya perlu lebih dikembangkan dengan pengertian yang mendalam tentang beban beban yang bekerja pada struktur dan perilaku struktur terhadap beban tersebut.

Dengan beberapa alasan adakalanya eksperimen dilakukan tanpa studi numerik (symptom based method). Hasil eksperimen ini sebagai dapat sebagai dasar untuk eksperimen pada waktu berikutnya atau sebagai pembanding hasil eksperimen dengan forced vibration, lihat [10,58]

Untuk meneliti struktur yang besar seperti bangunan sipil akan diperlukan jumlah sensor dengan jumlah puluhan bahkan mungkin ratusan dengan demikian sensor yang murah dan baik (antara lain: derau kecil, perlu tenaga yang sedikit, relatif ringan, sensitif terhadap getaran) dibutuhkan. Demikian juga sistem akuisisi data (DAQ) yang dapat diandalkan, transfer data serta tempat penyimpanan data hasil pengukuran yang handal diperlukan dalam proses pengukuran respons struktur.

Sebelum melakukan eksperimen, perlu (a). diestimasi jenis beban dinamis dominan yang bekerja pada struktur (b). direncanakan jumlah dan jenis sensor yang akan dipakai serta lokasinya (c). kalibrasi terhadap sensor dan sistem akuisisi data (DAQ). Respons data diambil secara kontinyu atau dalam pada periode dan selama waktu yang ditentukan. Kondisi lingkungan dan beban yang mempengaruhi respons dan parameter modal struktur harus diperhitungkan dalam analisis respons data.

Batas batas kerusakan pada struktur yang mempengaruhi integritas struktur. Batasan tersebut perlu ditetapkan sebab nilai indikator kerusakan yang diperoleh (dari hasil eksperimen) untuk keadaan struktur yang sama bisa bervariasi. Untuk satu indikator kerusakan struktur tertentu misalnya, pertanyaan yang diajukan adalah berapa perubahan nilai indikator itu yang dapat mempengaruhi integritas struktur yang sedang diteliti?. Apalagi bila ada kemungkinan nilai tersebut juga dipengaruhi oleh kondisi alam tempat struktur itu dibangun misalnya musim.

Untuk mendapatkan data yang mempunyai arti, pada data hasil pengukuran perlu dilakukan pre-process (misalnya melalui proses filtering dan resampling) untuk digunakan dalam tahap selanjutnya. Jumlah data yang dikumpulkan dari hasil pengukuran dapat direduksi lebih lanjut, tergantung dari indikator kerusakan yang akan dipakai. Untuk identifikasi kerusakan yang memerlukan parameter modal struktur, applikasi metode identifikasi sistem struktur [3,8,32,33,47,55,63]

ISBN No. 978-979-18342-0-9

30

Identifikasi Kerusakan Struktur Berbasis Respons Getaran

7. PENUTUP Tulisan memberikan gambaran sangat singkat mengenai identifikasi kerusakan struktur berbasis respons getaran yang meliputi prosedur analisis, eksperimen dan beberapa catatan applikasi metode ini kedepan. Menurut pendapat penulis, perlu dilakukan studi dan eksersais yang lebih banyak sehingga dapat diperoleh pengalaman uji serta pengertian yang mendalam terhadap perilaku dinamis struktur khususnya sipil. Dengan demikian pada akhirnya metode ini dapat diaplikasikan secara lebih luas dan tercantum dalam standar pemeliharaan (infra)struktur kita. Karena applikasi metode ini melibatkan ahli dari berbagai disiplin ilmu (misalnya insinyur sipil/mesin, elektronika, TI dan ahli statistik) perkembangan metode ini kedepan tergantung dari kontribusi para ahli tersebut.

3.

Asmussen, J.C., Ibrahim, S.R., Brincker, R. (1997). Application of Vector Triggering Random Decrement, Proceedings of the 15th International Modal Analysis Conference, pp. 11651171.

4.

Atalla, M.J. dan Inman, D.J.(1998). On Model Updating Using Neural Networks, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol.12, No. 1, pp. 135-161.

5.

Bernasconi, O., Ewins, D.J. (1989). Modal Strain/Stress Fields. The International Journal of Analytical and Experimental Modal Analysis, Vol. 4, pp. 68-76.

6.

Barai, S.V. dan Pandey, P.C. (1995). Vibration Signature Analysis Using Artificial Neural Networks, ASCE Journal Computing in Civil Engineering, Vol. 9, pp. 159-265.

7.

Barai, S.V. dan Pandey, P.C. (1997). Time Delay Neural Networks in Damage Detection of Railway Bridges, Advances in Engineering Software, Vol. 28, pp 1-10.

8.

Bodeux, J.B. dan Golinval, J.C., (2003). Modal Identification and Damage Detection Using the Datadriven Stochastic Subspace and ARMAV Methods, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 17, pp. 8389.

9.

Bolton, R. Stubbs, N., Sikorsky, C. dan Choi, S.( 2001). A Comparison of Modal Properties Derived from Forced and Output-Only Measurements for a Reinforced Concrete Highway Bridge, Proceedings of the 19th International Modal Analysis Conference, Kissimmee, Florida, pp. 857-863.

10.

Bolton, R., Stubb, N. dan Sikorsky, C. (2002). Automation of Modal Property Extraction for A Permanently Instrumented Highway Bridge, Proceedings of the 20th International Modal Analysis Conference, Los Angeles, California, pp. 1217-1223.

8. UCAPAN TERIMA KASIH Penulis mengucapkan terima kasih kepada panitia Seminar Aplikasi Teknologi Prasarana Perkotaan 2008 yang telah memberikan kesempatan untuk mempresentasikan topik ini. 9. DAFTAR PUSTAKA 1.

2.

Andrade, F.A., Esat, I., Badi, M.N., (2001). A New Approach to Timedomain Vibration Condition Monitoring: Gear Tooth Fatigue Crack Detection and Identification by the Kolmogorov-Smirnov Test, Journal of Sound and Vibration, Vol. 240, pp. 909-919. Asmussen, J.C., Ibrahim, S.R., Brincker, R., (1996). Random Decrement and Regression Analysis of Traffic Responses of Bridges, Proceedings of the 14th International Modal Analysis Conference, Dearborn, Michigan, pp. 453-458.

ISBN No. 978-979-18342-0-9

31

Agung Budipriyanto

11.

12.

13.

14.

Budipriyanto, A., Swamidas, A.S.J. dan Haddara, M.R., (2004). Crack Identification on a Cross-stiffened Plate Panel, Proceeding of 23rd International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering, Vancouver, OMAE2004-51109, pp. 1-7. Budipriyanto, A., Swamidas, A.S.J. dan Haddara, M.R., (2005). A Time and Frequency Domain On-line Crack Identification of Stiffened Plate Panels, Proceeding of The 59th Meeting of the Society for Machinery Failure Prevention Technology, Virginia Beach, Virginia, April 18-21, pp. 231-240. Budipriyanto, A., Swamidas, A.S.J. dan Haddara, M.R., (2006). Identification of Small-sized Cracks on Cross-stiffened Plate Structures for Ships, ASME Journal of Engineering Materials and Technology, Vol. 128, pp 210-224. Budipriyanto, A., Haddara, M.R. dan Swamidas, A.S.J., (2006). Crack Identification in Cross Stiffened Plate System Using the Root Mean Square of Time Domain Response, Canadian Journal of Civil Engineering, Vol. 33, pp. 989-1004.

15.

Budipriyanto, A., Haddara, M.R. dan Swamidas, A.S.J., (2006). Identification of Damage on Ship's Cross Stiffened Plate Panels Using Vibration Responses, Journal of Ocean Engineering, Vol. 34, pp 709-716.

16.

Bulut, A., Singh, A.K., Shin, P., Fountain, T., Jasso, H., Yan, L., Elgamal, A. (2005). Real Time Nondestructive Structural Health Monitoring Using Vector Support Machine and Wavelets, Proceedings of the 12th SPIE, Annual International Symposium, Smart Structures/NDE, San Diego, CA.

17.

Cattarius, J. dan Inman, D.J. (1997). Time Domain Analysis for Damage Detection in Smart Structures, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 11, pp. 409- 423.

ISBN No. 978-979-18342-0-9

32

18.

Cawley, P., dan Adams, R.D., (1979). The location of Defects in Structures from Measurements of Natural Frequency, Journal of Strain Analysis, Vol. 14(2), pp. 49-57.

19.

Celebi, M., Response of A 14-Story Anchorage, Alaska, Building in 2002 to Two Close Earthquakes and Two Distance Denali Fault Earthquakes, Earthquake Spectra, Vol. 20, pp. 693706.

20.

Chen, Y., Swamidas, A.S.J., (1994). Dynamic Characteristics and Modal Parameters of A Plate wit Small Growing Surface Crack, Proceedings of the 12th International Modal Analysis Conference, pp. 1155-1161.

21.

Choi, S. dan Stubbs, N., (2004). Damage Identification in Structures Using the Time-domain Response, Journal of Sound Vibration, Vol. 275, pp. 577-590.

22.

Cornwell, P., Doebling, S.W., Farrar, C.R., (1999). Application of The Strain Energy Damage Detection Method To Plate-Like Structures, Journal of Sound and Vibration, Vol. 224, pp. 359-374.

23.

Doebling, S. W., Farrar, C.R., Prime, M.B. and Shevitz, D.W., (1996). Damage Identification and Health Monitoring of Structural and Mechanical Systems from Changes in Their Vibration Characteristics: A Literature Review, Technical Report LA-13070-MS, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 127 p.

24.

Farrar, C. dan Jauregui, D. (1996), Damage Detection Algorithms Applied to Experimental and Numerical Modal Data from I-40 Bridge, Technical Report LA-13074-MS, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 135 p.

25.

Feng, M.Q., Kim, D. K., Yi, J., dan Chen, Y. (2004). Baseline Models for Bridge Performce Monitoring, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 130, pp. 562-569.

Identifikasi Kerusakan Struktur Berbasis Respons Getaran

26.

Goursat, M., dan Mevel, L., (2005). Online monitoring of Bradford Stadium, Proceedings of the 23rd International Modal Analysis Conference, Orlando, Fl.

27.

Goursat, M., dan Mevel, L., (2006) Online monitoring of the crowd influence on Manchester Stadium, Proceedings of the 24th International Modal Analysis Conference, Saint Louis, Mi.

28.

Guyan, R.J., (1965). Reduction of Mass and Stiffness Matrices, AIAA Journal, Vol. 3., p. 380.

29.

Hans, S., Boutin, C., Ibraim, E., Roussillon, P., (2005). In-Situ Experiments and Seismic Analysis of Existing Buildings, Part I: Experimental Investigation, Earthquake Engineering and Structural Dynamics, Vol. 34, pp. 1513-1529.

30.

He, X., Moaveni, B., Conte, J.P., Elgamal, A., Masri, S.F., Caffrey, J.P., Wahbeh, M., Tasbihgoo, F., Whang, D.H. (2005). System Identification of New Carquinez Bridge Using Ambient Vibration Data, Proceedings of International Conference on Experimental Vibration for Civil Engineering Structures, Bordeax, France.

31.

32.

33.

34.

Hu, J., S., Wang, S., Li, H., (2006). Cross-Modal Strain Method for Estimating Damage Severity, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 132, pp. 429-437. Ibrahim, S.R., Asmussen, J.C., Brincker, R., (1998). Vector Random Decrement Technique for High Identification Accuracy, Transaction of ASME, Journal of Vibration and Acoustics, Vol. 120, pp. 970-975. Ibrahim, S.R., (2001). Efficient Random Decrement Computation for Identification of Ambient Responses, Proceedings of the 19th International Modal Analysis Conference, pp. 1-6. Inman, D.J., (1994). Engineering Vibration, Prentice –Hall, Inc., N.J.

ISBN No. 978-979-18342-0-9

33

35.

Kenley, R., M., dan Dodds, C.J., (1980). West Sole We Paltform: Detectin of Damage by Structural Response Measurements, Proceedings of the 12th Offshore Technology Conference, Paper No. 3866, Texas, pp. 111-117.

36.

Kharrazi, M.H.K. , Ventura, C.E., Brincker, R. dan Dascotte, E., (2002). A Study on Damage Detection Using Output-Only Modal Data, Proceeding of the 20th International Modal Analysis Conference, Los Angeles, California, pp. 1199-1205.

37.

Kiddy, J., Baldwin, C., Salter, T., and Chen, P., (2002). Structural Load Monitoring of RV Triton Using Fiber Optic Sensors, Proceedings of Smart Structures and Materials: Industrial and Commercial Applications of Smart Structures Technologies, SPIE Vol. 4698, pp. 462-472.

38.

Krishnan, S., Ji, C., Komatitsch, D., dan Tromp, J., (2006). Performance of Two 18-Story Steel Moment-Frame Buildings in Southern California During Two Large Simulated San Andreas Earthquakes, Earthquake Spectra, Vol. 35, pp. 1035-1061.

39.

Kullaa, J., (2003). Damage Detection of the Z24 Bridge Using Control Charts, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 17, pp. 163-170.

40.

Lee, J.W., Kim, J.D., Yun, C.B., Yi, J.H. and Shim, J.M., (2002). Health Monitoring Method for Bridges Under Ordinary Traffic Loading, Journal of Sound and Vibration, Vol. 257, No. 2, pp. 247-264.

41.

Lee, W.Y., Park C. and Kelly, G.E., (1996). Fault Detection in AirHandling Unit Using Residual and Recursive Parameter Identification Methods, ASHRE Transactions, Vol. 102, pp. 1-12.

42.

Loh, C.H, Lin, C.Y., dan Huang, C.C., (2000). Time Domain Identification of Frames Under Earthquake Loadings, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 126, pp. 693-703.

Agung Budipriyanto

43.

44.

45.

46.

47.

Lopes, V., Turra, A.E., Muller-Slany, H.H., Brunzel, F. dan Inman, D.J., (2002). Structural Health Evaluation by Optimization Technique and Artificial Neural Network, Proceedings of the 20th International Modal Analysis Conference, pp. 484490. Lord, J., dan Ventura, C.E., (2002). Measured and Calculated Modal Characteristics of a 48-Story Tuned Mass System Building in Vancouver, Proceedings of the 20th International Modal Analysis Conference, Los Angeles, CA., pp. 1210-1215. Marchesiello, S., Garibaldi, L., (2008). A Time Domain Approach for Identifiying Nonlinear Vibrating Structures by Subspace Methods, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 22, pp. 81-101. Marwala, T., Hunt, H.E.M., (1999). Fault Identification Using Finite Element Models and Neural Networks, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 13, pp. 475-490. Mevel, L. dan Goursat, M., (2003), Stochastic Subspace-based Structural Identification and Damage Detection and Localization - Application to the Z24 Bridge Benchmark, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 17, No. 1, pp. 143-151.

51.

Pandey, A. K., Biswas, M., dan Samman, M. M. (1991). Damage Detection from Changes in Curvature Mode Shapes, Journal of Sound and Vibration, Vol. 145, pp. 321-332.

52.

Pandey, A. K., Biswas, M. (1994). Damage Detection in Structure Using Changes in Flexibility, Journal of Sound and Vibration, Vol. 169, pp. 37.

53.

Peeters, B. dan Ventura, C.E., (2002). Comparative Study of Modal Analysis Techniques for Bridge Dynamic Characteristics, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 17, No. 5, pp. 965-988.

54.

Peterson, L.D., Doebling, S.W., dan Alvin, K.F., (1995). Experimental Determination of Local Structural Stiffness by Disassembly of Measured Flexibility Matrices, Proceedings of 36th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference, pp. 2756-2766

55.

Pridham, B.A. dan Wilson, J.C., (2002). Subspace Identification of Vincent Thomas Suspension Bridge Ambient Vibration Data, Proceedings of the 20th International Modal Analysis Conference, Los Angeles, California, pp. 134-140.

56.

Ramsagar, P.K. dan Pardue, S.J., (2001). Damage Detection Method Using Autocorrelation, Proceedings of the 19th International Modal Analysis Conference, Kissimmee, Florida, pp. 1622-1627.

48.

Mottershead, J.E., Friswell, M.I., (1993). Model Updating in Structural Dynamics: A Survey, Journal of Sound and Vibration, Vol. 167, pp. 347-375.

49.

O’callahan, J. (1989). A Procedure for an Improved Reduced System (IRS) Model, Proceedings of the 7th International Modal Analysis Conference, Las Vegas, Nevada.

57.

Ren, W., Zhao, T., Harik, I.E., (2004). Experimental and Analytical Modal Analysis of Steel Arch Bridges, Journal of Structural Engineering, Vol. 130, pp. 1022-1031.

50.

O’callahan, J., Avitable, P., dan Riemer, R., (1989). System Equivalent Reduction Expansion Process (SEREP), Proceedings of the 7th International Modal Analysis Conference, Las Vegas Nevada.

58.

Reynolds, P. dan Pavic, A., (2001). Comparison of Forced and Ambient Vibration Measurements on A Bridge, Proceedings of the 19th International Modal Analysis Conference, Kissimmee, Florida, pp. 846-851.

ISBN No. 978-979-18342-0-9

34

Identifikasi Kerusakan Struktur Berbasis Respons Getaran

59.

Rim, J. dan Lee, S.W., (1995). A Neural Network Approach for Damage Detection and Identification of Structures, Computational Mechanics, Vol. 16, pp. 437-443.

60.

Rytter, A., (1993). Vibration Based Inspection of Civil Engineering Structures, Ph.D. Dissertation, Department of Building Technology and Structural Engineering, Aalborg University, Denmark.

61.

62.

63.

64.

Tsai, C. dan Hsu, D., (2002). Diagnosis of Reinforced Concrete Structural Damage Base on Displacement Time History using the Back-Propagation Neural Network Technique, ASCE Journal of Computing in Civil Engineering, Vol. 16, No.1, pp. 49-58.

65.

Sohn, H., Farrar, C. R., Hunter, N.F. dan Worden, K., (2001). Structural Health Monitoring Using Statistical Pattern Recognition Techniques, ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, Vol. 123, pp 706-711.

Van der Auweraer, H., Peeters, B., (2003). International Research Projects on Structural Health Monitoring: An Overview, Structural Health Monitoring, Vol. 2, pp. 341358.

66.

Sohn, H., and Farrar, C. R., (2004). Wavelet-Based Active Sensing for Delamination Detection in Composite Structures, Smart Materials and Structures, Vol. 13, pp 153-160.

Ventura, C.E., Horyna, T., (2000). Measured and Calculated Modal Characteristics of HCT Building, Proceedings of the 18th International Modal Analysis Conference, San Antonio, TX, pp. 1070-1074.

67.

Wang, G., Pran, K., Sagvolden, G., Havsgard, G.B., Jensen, A.E., Johnson, G.A. dan Vohra, S.T., (2001). Ship Hull Monitoring Using Fibre Optic Sensors, Smart Material and Structures, Vol. 10, pp. 472-478.

68.

Worden, W., Manson, G. dan Fieller, N.J., (2000). Damage Detection Using Outlier Analysis, Journal of Sound and Vibration, Vol. 229, pp. 647-667.

69.

Zhang, C. dan Imregun, M., (2001). Combined Neural Network and Reduced FRF Techniques for Slight Damage Detection Using Measured Response Data, Archives of Applied Mechanics, Vol. 71, pp. 525 - 536.

Spanos, P.D., dan Zeldin, B.A., (1998). Generalized Random Decrement Method for Analysis of Vibration Data, ASME Journal of Vibration and Acoustics, Vol 120, pp. 806-813.

ISBN No. 978-979-18342-0-9

35