Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.241-246
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2008
Design of a high-speed railway line requires collaboration of heterogeneous application systems and of engineers with different background. Object-based 3D models with metadata can be a shared information model for the effective collaborative design. In this paper, railway infrastructure information model is proposed to enable integrated and inter-operable works throughout the life-cycle of the railway infrastructures, from planning to maintenance. In order to develop the model, object-based 3-D models were built for a 10km railway among Korea high-speed railway lines. The model has basically three information layers for designers, contractors and an owner, respectively. Prestressed concrete box-girders are the most common superstructure of bridges. The design information layer has metadata on requirements, design codes, geometry, analysis and so on. The construction layer has data on drawings, real data for material and products, schedules and so on. The maintenance layer for the owner has the final geometry, material data, products and their suppliers and so on. These information has its own data architecture which is derived from similar concept of product breakdown structure(PBS) and work breakdown structure(WBS). The constructed RIIM for the infrastructures of the high-speed railway was successfully applied to various areas such as design check, structural analysis, automated estimation, construction simulation, virtual viewing, and digital mock-up. The integrated information model can realize virtual construction system for railway lines and dramatically increase the productivity of the whole engineering process.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
Corrugated webs have been used for composite prestressed concrete box girder bridges. Innovative steel plate girders using corrugated webs have been proposed. It has been found that analytical and experimental researches conducted to determine the strength of trapezoidally corrugated webs can fail with respect to three different buckling modes: local, global, and interactive shear buckling. Shear buckling capacity equations based on classical and orthotropic plate buckling theories have been proposed,but these equations show some differences. In this paper, geometric parameters that influence interactive shear buckling behavior with interaction effects are identified via extensive bifurcation buckling analysis using the finite element meth.
This paper is dedicated to the buckling behaviors of strengthened perforated plates under edge shear loading, which is a typical load pattern of steel plates in civil engineering, especially in plate and box girders. The square plates considered each has a centric circular hole and is simply supported on four edges in the out-of-plane direction. Three types of strengthening stiffeners named ringed stiffener (RS), flat stiffener (FSA and FSB) and strip stiffener (SSA, SSB and SSC) are mainly discussed. The finite element method (FEM) has been employed to analyse the elastic and elasto-plastic buckling behavior of unstrengthened and strengthened perforated plates. Results show that most of the strengthened perforated plates behave higher buckling strengths than the unstrengthened ones, while the enhancements in elastic buckling stress and elasto-plastic ultimate strength are closely related to stiffener types as well as plate geometric parameters including plate slenderness ratio and hole diameter to plate width ratio. The critical slenderness ratios of shear loaded strengthened perforated plates, which determine the practical buckling pattern (i.e., elastic or elasto-plastic buckling) of the plates, are also studied. Based on the contrastive analyses of strengthening efficiency considering the influence of stiffener consumption, the most efficient cutout-strengthening methods for shear loaded perforated square plates with different slenderness ratios and circular hole diameter to plate width ratios are preliminarily identified.
Hangzhou Bay Bridge spans the Hangzhou Bay and is located at Zhejiang province in the southeast seacoast of China. The total length of the bridge is 36 km. The bridge is composed of bridge approaches made up of multi-span prestressed concrete box girders and two cable-stayed bridges over the north and south navigable spans respectively. The seismic response analysis of the bridge model shows that if the navigable spans are designed as the routine earthquake-resistance system, the displacements and internal forces in pylons, piers and deckes are too large to satisfy the anti-seismic requirement of the structure. Therefore, the seismic reduction design was carried out by using viscous dampers to dissipate the kinetic energy of the structure both longitudinally and transversely. Using the vibration reduction system and aiming at the reasonable optimal goal, the purpose to reduce the seismic responses in south and north navigable spans has been achieved.
Identifying fine cracks in steel bridge facilities is a challenging task of structural health monitoring (SHM). This study proposed an end-to-end crack image segmentation framework based on a one-step Convolutional Neural Network (CNN) for pixel-level object recognition with high accuracy. To particularly address the challenges arising from small object detection in complex background, efforts were made in loss function selection aiming at sample imbalance and module modification in order to improve the generalization ability on complicated images. Specifically, loss functions were compared among alternatives including the Binary Cross Entropy (BCE), Focal, Tversky and Dice loss, with the last three specialized for biased sample distribution. Structural modifications with dilated convolution, Spatial Pyramid Pooling (SPP) and Feature Pyramid Network (FPN) were also performed to form a new backbone termed CrackDet. Models of various loss functions and feature extraction modules were trained on crack images and tested on full-scale images collected on steel box girders. The CNN model incorporated the classic U-Net as its backbone, and Dice loss as its loss function achieved the highest mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.7571 on full-scale pictures. In contrast, the best performance on cropped crack images was achieved by integrating CrackDet with Dice loss at a mIoU of 0.7670.
Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.
The lifting and lowering supports method makes up for the weak points in the classical method and provides makes construction economical effect to construction. The application of pre-compression to continuous steel box girder bridges makes it possible to reduce the amount of steel, the height of girders and consequently, the cost consequentlyof the bridges' construction by through the process of concrete filling- up and the lifting-lowering of the inner supports. The lifting and lowering supports method is apt to cause local buckling in the lower flange and web plates by due to the process of the lifting of the inner supports. Therefore iln this study, therefore, the possibility of local buckling could be decreased, in consideration of the lifting force and the buckling strength of stiffened plates, by increasing the number of longitudinal stiffeners and the installation of extended longitudinal stiffeners on the lower flange and the web plates in the range of positive moment.
An object oriented numerical analysis program of axial-flexural elements and the step-by-step method (SSM) has been developed to analyze concrete long-term behaviors of structures constrained internally and externally. The results of the numerical analysis for simple and continuous prestressed (PS) concrete box and composite girders, pre-cast slab of continuous steel composite girder, and simple preflex composite girder show that the adjusting coefficient decreases by increasing constraint. The loss rates of pre-tension force were not sensitive but those of pre-compression force were increased rapidly by decreasing adjusting coefficient. This indicates that the design based on the loss rate of pre-tension can over-estimate the pre-compression force in a concrete section constrained internally and externally. The adjusting coefficients which satisfy results of the numerical analysis are 0.35~0.95, and it can be used as an index of constraint of concrete long-term deformation. The adjusting coefficient 0.5 of Bridge Design Specifications can under-estimate residual stress of PS concrete slab, and the coefficient 0.7 or 0.8 of LRFD Bridge Designing Specifications can under-estimate the loss rates of continuous PS concrete girders. The adjusting coefficient of hybrid structures should be less then 0.4.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.11
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pp.520-526
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2019
I-type girders are widely applied as very economical sections in plate girder bridges. There has been research on developing composite laminated panels, curved plates reinforced with closed-end ribs, and new forms of ribs and compression flanges for steel box girders. However, there is a limitation in analyzing the exact cause of local buckling caused by an I-type girder's webs. Therefore, an I-type girder's web was modeled using the finite element analysis program LUSAS 17.0 before and after reinforcement. We checked for the minimum thickness criteria presented in the Korea highway bridge design code, and the cause of buckling after performing a linear elastic buckling analysis of dead and live loads was analyzed. Before reinforcement, an eigenvalue (λ1) at the 1st mode was 0.7025, the critical buckling load was smaller than the applied load, and there is a buckling. After reinforcement, when applying vertical and horizontal stiffeners to the web part of the girder at support, a Nodal line was formed, the eigenvalue was 1.5272, and buckling stability was secured. To improve buckling trace of the girder at the support, an additional plate was applied to the web at the support to ensure visual and structural safety, but buckling occurs at center of web. The eigenvalue (λ1) was 3.5299, and this method is efficient for reinforcing the web of the support.
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