Abstract
In this paper, we developed a damage evaluation technique that can determine the damage location of a long-sized structure such as a cable-stayed bridge, and verified the performance of the developed technique through experiments. The damage assessment method aims to extract data that can evaluate the damage of the structure without the undamage data and can determine the damage location only by analyzing the response data of the structure. To complete this goal, we developed a damage assessment technique that considers variability based on the IMD theory, which is a statistical pattern recognition technique, to identify the damage location. To complete this goal, we developed a damage assessment technique that considers variability based on the IMD theory, which is a statistical pattern recognition technique, to identify the damage location. To evaluate the performance of the developed technique experimentally, cable damage experiments were conducted on model cable-stayed bridges. As a result, the damage assessment method considering variability automatically outputs the damageless data according to external force, and it is confirmed that the performance of extracting information that can determine the damage location of the cable through the analysis of the outputted damageless data and the measured damage data is shown.
본 논문에서는 사장교와 같은 장대형 구조물의 손상위치를 판단할 수 있는 손상평가 기법을 개발하고, 개발한 기법의 성능을 실험을 통하여 검증하고자 하였다. 손상평가 기법은 무손상 데이터가 확보되지 않은 상태에서 구조물의 손상평가가 가능하고, 구조물의 응답 데이터의 분석만으로 손상위치를 판단할 수 있는 데이터를 추출하는 것을 목표로 하였다. 이러한 목표를 완성하기 위하여, 손상 위치 판별을 위하여 통계적 패턴인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리(IMD : Improved Mahalanobis Distance) 이론에 기반하여 변동성이 고려된 손상평가 기법을 개발하였다. 개발한 손상평가 기법에는 구조물의 고유한 정보에 기반한 Simulation 프로그램을 반영하여 다양한 외력에 따른 구조물의 무손상 응답을 출력하도록 하였다. 개발한 기법의 성능을 실험적으로 평가하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 케이블 손상실험을 수행하였다. 그 결과, 변동성이 고려된 손상평가 기법은 외력에 따른 무손상 데이터를 자동으로 출력하고, 출력된 무손상 데이터와 계측된 손상 데이터의 분석을 통하여 케이블의 손상 위치를 판단할 수 있는 정보를 추출하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.