การระบุคุณสมบัตเชิงพลศาสตร์ของโครงสร้างจากผลการตอบสนองการสั่นไหวตามธรรมชาติ

คุณสมบัติเชิงพลศาสตร์ของโครงสร้างประกอบด้วย ความถี่ธรรมชาติ รูปร่างการสั่นไหว และ ความหน่วง เป็นข้อมูลสำคัญที่ใช้ในการศึกษาพฤติกรรมของโครงสร้างภายใต้แรงกระทำต่าง ๆ การวิเคราะห์ค่าคุณสมบัติเชิงพลศาสตร์สามารถทำได้จากการวิเคราะห์ผลตอบสนองของโครงสร้าง จากการตรวจวัดจริง การวิเคราะห์คุณสมบัติเชิงพลศาสตร์ของโครงสร้างทางวิศวกรรมโยธามีข้อจำกัด หลายประการ ได้แก่ เครื่องมือตรวจวัดที่มีจำนวนน้อย ผลการตอบสนองของโครงสร้างมีค่าตำ่ และไม่สามารถตรวจวัดแรงกระตุ้นที่กระทำกับโครงสร้างซึ่งมักมีลักษณะสุ่มตามธรรมชาติได้ จากข้อจากัด ดังกล่าวเพื่อให้ได้ผลของคุณสมบัติเชิงพลศาสตร์ที่ถูกต้องจึงจำเป็นต้องมีวิธีการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการนำวิธี Covariance-Driven Stochastic Subspace Identification (SSI-COV) และวิธี Data-Driven Stochastic Subspace Identification (SSI-DATA) มาประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ และปรับปรุงความแม่นยำในการการระบุคุณสมบัติเชิงพลศาสตร์ของโครงสร้างอาคาร วิธี SSI-COV และ SSI-DATA เป็นวิธีที่มีการพัฒนามาอย่างต่อเนื่อง และเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามความถูกต้องของผลค่าคุณสมบัติเชิงพลศาสตร์จากวิธี SSI- COV ขึ้นอยู่กับการเลือกขนาดของเมทริกซ์โทพลิทซ์ (Toeplitz Matrix) ซึ่งเป็นเมทริกซ์ที่ใช้ใน กระบวนการวิเคราะห์ หากใช้ขนาดของ Toeplitz Matrix ที่เล็กเกินไปจะไม่สามารถวิเคราะห์คำตอบ ได้ และหากใช้ขนาดของ Toeplitz Matrix ที่ใหญ่เกินไปจะทำให้มีโหมดรบกวนเพิ่มขึ้นมา และอาจไม่สามารถวิเคราะห์ค่าคุณสมบัติเชิงพลศาสตร์ของโครงสร้างได้ และความถูกต้องของผลค่าคุณสมบัติ เชิงพลศาสตร์จากวิธี SSI-DATA ขึ้นอยู่กับความยาวของขนาดเมทริกซ์ ซึ่งเป็นข้อจากัดในการ วิเคราะห์ งานวิจัยนี้ได้นำเสนอกระบวนการที่สามารถให้ผลคำตอบที่แม่นยำสูงโดยอัตโนมัติและไม่ต้องใช้การตัดสินใจจากผู้วิเคราะห์ โดยการวิเคราะห์ด้วยวิธี SSI-COV โดยใช้ข้อมูลจากการใช้ขนาดของเมทริกซ์โทพลิทซ์ที่แตกต่างกันหลาย ๆ ขนาด และหาผลคาตอบที่ดีที่สุดจากการเฉลี่ยแบบถ่วง น้าหนัก สำหรับวิธี SSI-DATA สามารถวิเคราะห์คุณสมบัติเชิงพลศาสตร์ด้วยความยาวของขนาดเมทริกซ์เท่ากับจานวนข้อมูลทั้งหมดลบด้วยออเดอร์สูงสุดที่ใช้ในการวิเคราะห์ โดยมีตัวอย่าง การศึกษา คือ การจำลองผลการตอบสนองของระบบมวลรวม (Lump Mass) แบบจาลอง Finite Element อย่างง่าย และการตอบสนองของอาคารที่ได้จากสัญญาณการโยกตัวของอาคารสูงจาก ข้อมูลการตรวจวัดจริง โดยมีการจำลองปัญหา และอุปสรรคต่าง ๆ ในแบบจาลอง เพื่อแสดงถึง ขั้นตอนและประสิทธิภาพต่าง ๆ ของวิธี SSI-COV และ วิธี SSI-DATA พบว่าวิธี SSI-COV และ SSI- DATA สามารถวิเคราะห์ให้ผลคาตอบที่มีเสถียรภาพ สามารถวิเคราะห์คำตอบในโหมดที่สูงขึ้น และ สามารถวิเคราะห์ค่าความหน่วงได้ ผลการศึกษาของงานวิจัยนี้ได้แสดงถึงประสิทธิภาพของการ ประยุกต์ใช้เทคนิควิธี SSI-COV และ SSI-DATA ในการวิเคราะห์ผลโดยอัตโนมัติจากการตรวจวัด ต่อเนื่องซึ่งเป็นประโยชน์ในการตรวจสอบสมรรถนะระยะยาวของโครงสร้าง