CESSIPy

A Python open source module for Stochastic System Identification in Civil Engineering

CESSIPy is a Python module for estimating a modal model of a vibrating structure from output-only measurements. The identified model consists of natural frequencies, damping ratios and mode shapes and the inputs are assumed to be realizations of a white noise process.

The following methods are avaliable:

1. Peak-Picking method also called Basic Frequency Domain method
2. Enhanced Frequency Domain Decomposition method
3. Instrumental Variable method
4. Covariance-driven Stochastic Subspace Identification
5. Data-driven Stochastic Subspace Identification

Further reading

• User Guide
• Script example 1 (simulation of a shear building identification)
• Script example 2 (time data from iNVH app)

Um módulo de código aberto em Python para Identificação Modal Estocástica de Estruturas

O principal objetivo deste módulo é a identificação das propriedades dinâmicas de estruturas, ou seja as frequências naturais, razões de amortecimento e formas modais de estruturas, quando apenas as saídas (acelerações) são medidas. Programaram-se:

1. Método de Detecção de Picos (Peak Picking Method - PP) também chamado de Método Básico no Domínio da Frequência
2. Método de Aperfeiçoado de Decomposição no Domínio da Frequência (Enhanced Frequency Domain Decomposition - FDD também chamado de Complex Mode Indication Function - CMIF)
3. Método das Variáveis Instrumentais (Instrumental Variable - IV)
4. Método de Identificação Estocástica de Subespaços baseados nas Covariâncias (Covariance-driven Stochastic Subspace Identification - SSI COV)
5. Método de Identificação Estocástica de Subespaços baseados nas Séries Temporais (Data-driven Stochastic Subspace Identification - SSI DATA)

Leitura adicional

• Guia do usuário
• Exemplo 1: simulação de um pórtico plano
• Exemplo 2: identificação de uma laje excitada pelo caminhar humano e gravada com o aplicativo iNVH