본 연구에서는 BWIM(Bridge Weigh-in-Motion) 시스템을 기반으로 주행차량의 총중량 및 축중량 추정을 수행하였다. BWIM 시스템의 개발을 위해 차량 주행시험은 필수적이지만 그 비용과 시간이 많이 소요되고, 다양한 차량 주행 조건의 적용이 어렵다. 따라서 차량 주행시험의 비용 및 시간적 문제점을 보완하고, 주행 조건에 따른 다양한 교량응답의 확보할 수 있는 수치 시뮬레이션이 현장실험과 병행되어야한다. 본 연구에서는 교량의 동적특성을 반영하는 수치 시뮬레이션을 수행하여 교량의 응답을 획득하고, 통행 차량의 중량을 산출하는 BWIM 시스템에 적용하여 총중량 및 축중량 추정을 수행하고 정밀해석모델기반 과적단속기술에 대하여 제안하였다.
간선도로망을 효율적으로 관리하기 위해서는 도로를 통행하는 교통에 대한 최신의 정확한 정보가 지속적으로 제공되어야 한다. 중차량의 교통량 및 중량 분포를 효과적으로 얻는 방법 중의 하나가 BWIM 기법이며, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구는 기존 연구와 달리 교량의 구조적 특성을 활용하여 간편하게 주행차량의 축간거리 및 중량을 추정할 수 있는 단순화된 BWIM(Bridge Weigh-In-Motion) 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 가로보가 설치되지 않은 단지간의 RC-T빔교를 연구대상으로 선정하고, 예비현장 실험을 통해 바닥판 및 주거더의 변형률 응답 특성을 확인하였다. 예비현장실험결과에 기초하여 연구대상 교량에 적합한 단순화된 BWIM 알고리즘을 도출하였다. 이 연구를 통해 도출된 BWIM 알고리즘의 타탕성 및 정확성을 현장실험을 통해 검증하였다. 검증실험 결과, 제안된 BWIM 알고리즘은 주행차량의 축간거리 및 총 중량을 3% 미만의 평균 오차를 가지고 추정하는 결과를 나타내었다.
교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지관리 측면에서도 매우 중요하다. 교량구조물에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타난다. 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량상을 주행하는 중차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 국내실정에 맞게 개발하고 이를 고속도로상의 교량에서 검증하였다.
본 논문에서는 교량 모니터링 시스템의 일부분으로 서해대교에 설치된 교량 하중측정 시스템(BWIM system)으로부터 획득한 신호를 분석하여 통행차량의 정보를 추출하기 위한 알고리즘의 개발과정과 이를 위해 수행한 현장 차량주행시험에 대하여 기술하였다. 개발된 BWIM 시스템은 포장층에 매설하는 축감지기가 없는 형태로, 바닥판과 가로보에 설치된 변형률계로부터 측정한 시간이력 변형률신호만을 이용하였다. 이들 측정신호로부터 추출하고자 하는 차량의 정보는 통과차로, 통과속도, 차 축수 및 총 중량이며, 이들 정보의 추출을 위해 패턴인식기법의 일종인 인공신경망(Aritificial Neural Network, ANN) 기법을 사용하였다. 현장 차량주행시험을 통하여 기지차량 및 미지차량 통행시의 BWIM 응답 데이터를 측정하였으며, 이들 실측데이터를 사용하여 인공신경망의 학습 및 성능검증을 수행하였다. 개발된 기법을 사용하여 추출되는 차량의 정보들은 현재의 교량상태 및 피로수명 평가시 활용될 수 있을 것이며, 향후 설계트럭 하중모델의 개정시 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 변형률 계측데이터를 사용하는 신뢰성 및 정확성을 증진된 BWIM(Bridge Weigh-In-Motion) 알고리즘을 개발하고, 이를 교량에 대한 다양한 실험을 통해 검증하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 밀도추정함수와 평균보정계수를 이용한 BWIM 알고리즘을 제시한다. 밀도추정함수는 다축하중을 추정할 때 신뢰할 수 있게 적용할 수 있음을 입증하였으며, 평균보정계수는 이론 계산된 모멘트와 계측된 변형률에서 계산한 모멘트 사이의 전반적인 오차를 최소화하기 위해 적용된다. 개발된 알고리즘은 수치예제, 실내모형실험 그리고 다주형 합성교량에 대한 현장실험을 통해 성공적으로 검증하였다.
교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지 관리 측면에서도 매우 중요하다. 일반적으로 교량에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타나는데 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량 상을 주행하는 중 차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행 중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 개발하고 이를 고속도로 교량에 적용하여 차량정보를 수집한 후 교량 설계를 위한 활하중 및 피로하중의 정형화를 수행하였다. 본 연구의 목적은 주행 중인 차량의 중량을 산정하는 BWIM시스템을 개발하여 시험 교량에 설치 한 후 교량거동의 계측을 통하여 최종적으로 고속도로 교통량 특성을 반영하는 활하중의 정형화 및 합리적인 피로하중산정 방안을 도출하는데 있다.
Bridge Weigh-in-Motion(BWIM) 시스템은 중량의 차량이 정상적으로 교량을 주행하는 상태에서 측정된 교량의 응답을 분석하여 교량을 통과한 차량의 중량을 산출하는 시스템으로, 현재 관심지역을 통행하는 차량의 하중분포를 파악하고 이로 부터 도로교의 설계 및 해석을 위한 설계 활하중 모델의 개발이나 교량의 잔존 수명의 예측을 위한 피로하중모델 등의 개발에 활용될 수 있다. 이러한 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 것이 다양한 하중조건에 대한 실물차량 주행시험이다. 이 논문에서는 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적이지만 비용 및 시간이 많이 소요되는 실차량 주행시험을 보완할 수 있는 수치해석 기법을 사용하여 차량동특성 및 주행조건의 변화에 대한 교량응답의 변화를 관찰하고자 하였다. 수치해석의 적절성을 검증하기 위하여 실물차량 주행시험이 수행된 동일한 경우에 대하여 차량주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 실측결과와 유사한 해석결과를 얻을 수 있었다. 수치해석에서 고려한 변수는 차량의 주행속도, 차량의 고유진동수, 진입부의 단차크기, 횡방향 주행위치 등이며, 이들 변수의 변화에 대한 교량의 응답의 변화를 분석한 결과, 정확한 BWIM 시스템의 개발을 위해 횡방향 주행위치와 차량 고유진동수의 영향이 고려되어야 함을 확인하였다. 수치시뮬레이션 기법을 사용하여 다양한 조건에 대한 주행데이터를 적은 비용으로 생성할 수 있으므로, 최소한의 실차량 주행시험과 병행하여 다양한 하중조건에 대한 BWIM 알고리즘의 검증이 가능할 것으로 생각된다. 또한 신경망기법을 사용하는 BWIM 시스템의 경우에는 학습자료의 생성에 활용하여 신경망기법을 활용할 때 어려운 점 중 하나인 충분한 양의 신뢰성있는 학습자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
도로상의 교량이나 기타구조물의 설계 및 유지관리를 위해서 도로상을 주행하는 중차량의 통행자료가 필요하다. 현재 국내에서 주로 이용되는 정적인 측정은 많은 시간과 인원이 필요하고 차종분포나 차간거리등은 수집할 수 없다. 특히 위치가 노출되어 신뢰성있는 자료을 얻지 못하는 단점이 있다. BWIM시스템은 교량을 이용하여 차량을 정지시키지않고 중량을 계측하는 시스템으로 정확하고 광범위한 자료를 얻을 수 있는 장치이다. 본 연구에서는 국내에서는 처음으로 BWIM시스템을 교량에 설치하여 그 적용성을 검증하고 시스템으로부터 얻어지는 여러 가지 자료를 분석하였다. 또한 과적검문소자료, Toll Gate자료 등 다른 방법에 의한 수집자료와 비교분석하여 일일교통량, 중량분포, 대표차량, 과적차량현황 등 여러가지 중차량의 통행특성들을 구하였다.
The BWIM(Bridge Weigh-In-Motion) is a technology to identify vehicle properties, such as weight, speed, axle spacing and running lane, passing over a bridge by using dynamic response of bridge member. Such information will be used for assessing durability and establishing a maintenance strategy of roadway structures. In this paper, as a first step for developing BWIM system, analytical and experimental studies were conducted in order to verify whether the response of vertical stiffener in steel girder bridge can be used to identify vehicle properties running on the bridge. It was known from this study that such vehicle information could be estimated reasonably by using strain time history curve of a vertical stiffener due to running vehicles. It is because the effect of each axle-load of vehicle appears definitely in the curve. However, as the magnitude of strain of vertical stiffener is effected by running pattern of vehicles, further study is necessary to reduce error when estimating vehicle weight.
Using the responses of deck plate, a new bridge weigh-in-motion system has been introduced. The approach includes not only a systematic algorithm for the extraction of moment influence sequence but also a sensitivity-based system identification technique. The algorithm indentifies the influence sequence, the axle loads, and axle location of moving vehicles on a bridge, simultaneously. The accuracy and practicability of the algorithm have been examined experimentally for a folded deck plate on Yongjong Grand suspension bridge. It turns out that the two-dimensional effects of the behavior of deck plate should be considered for further accuracy improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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