Ensemble Kalman Filter Algorithm for Structural Identification and Vibration Control of Arch Bridge Under Seismic Loads. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF MS Thesis Report_AlfiArifai_Ensemble Kalman Filter Algorithm for Structural Identification and Vibration Control of Arch Bridge Under Seismic Excitation.pdf Restricted to Repository staff only until 11 January 2027. Download (6MB)

Arabic Abstract

يتطلب السلوك الديناميكي للجسور المقوسة تجاه الإثارة الزلزالية تحكمًا دقيقًا في الاهتزازات ومراقبة فورية لسلامة الهيكل (SHM) من خلال دمج نظام تحكم سلبي مع خوارزمية تعريف متطورة. تم تحليل نموذج العناصر المحدودة (FE) لجسر مقوس باستخدام مخطط التكامل الضمني نيومارك-بيتا. لتخفيف تأثير الاهتزاز الرأسي المُستهدف، صُممت سلسلة من مُخمّدات الكتلة المُضبوطة (TMD) على النحو الأمثل استنادًا إلى طريقة دين هارتوغ، ودُمجت في الهيكل. أما بالنسبة لتحليل الاهتزاز الرأسي الفوري (SHM)، فقد استُخدمت خوارزمية مرشح كالمان المُجمّع (EnKF). وعُززت حالة النظام لتقدير عوامل القياس للكتلة الاسمية، والتخميد، والصلابة، مما يسمح بحالات ومعلمات متزامنة. وقد تم التحقق من صحة العملية عدديًا وتجريبيًا، باستخدام قياس تسارع رأسي مُشوّش واحد. أظهرت النتائج أن TMD قلّل بشكل ملحوظ من سعة الاهتزاز. والأهم من ذلك، أن خوارزمية EnKF تقاربت بنجاح، حيث تتبع عامل القياس المقدر للكتلة (sM) والتخميد (sC) والصلابة (sK) بدقة انخفاض المعاملات المُستحثة في الوقت الفعلي. وقد أكد هذا متانة الخوارزمية وموثوقيتها في تحديد الأضرار الهيكلية حتى مع محدودية بيانات الرصد. ويوصي التحقق من صحة هذه المنهجية المتكاملة بتطبيقها في أنظمة SHM موثوقة في الوقت الفعلي لتوفير استجابة سريعة للكوارث ودعم الصيانة طويلة الأمد للبنية التحتية المدنية الحيوية

English Abstract

The dynamic behavior of arch bridges to seismic excitation necessitates vibration control and real-time structural health monitoring (SHM) by integrating a passive control system with a state-of-the-art identification algorithm. This is crucial because seismic events can cause structural degradation that changes the dynamic properties of bridges. A Finite Element (FE) model of an arch bridge was analyzed using the Newmark-Beta implicit integration scheme. To mitigate the targeted vertical vibration mode, a series of Tuned Mass Dampers (TMDs) was optimally designed based on the Den Hartog method and integrated into the structure. For real-time SHM, the Ensemble Kalman Filter (EnKF) algorithm was employed. The system state was augmented to estimate scaling factors for the nominal mass, damping, and stiffness, enabling simultaneous estimation of states and parameters. The proposed methodology was validated using both numerical simulations and open-source experimental dataset. The results demonstrated that the TMD significantly reduced vibration amplitude. Crucially, the EnKF algorithm successfully converged, with the estimated scaling factor of mass (sM), damping (sC), and stiffness (sK) accurately tracking the induced parameters reduction in real time. This confirmed the algorithm’s robustness and reliability in identifying structural damage even with limited observation data. The validation of this integrated methodology recommends its application for reliable real-time SHM systems to inform rapid disaster response and support long-term maintenance of critical civil infrastructure.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Civil Engineering > Structural Engineering
Department:	College of Design and Built Environment > Civil and Environmental Engineering
Committee Advisor:	Tee, Kong Fah
Committee Co-Advisor:	Sawlan, Zaid
Committee Members:	Mukhtar, Faisal
Depositing User:	ALFI ARIFAI (g202303430)
Date Deposited:	12 Jan 2026 07:30
Last Modified:	12 Jan 2026 07:30
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144012