Structural health monitoring systems are often installed on bridges to provide assessments of the need for structural maintenance and repair. Damage or deterioration may be detected by observation of changes in bridge characteristics evaluated from measured structural responses. However, construction materials such as concrete and steel cables exhibit certain time-dependent behaviour, which also results in changes in structural characteristics. If these are not accounted for properly, false alarms may arise. This paper proposes a systematic and efficient method to study the time-dependent effects on the dynamic properties of cable-stayed bridges. After establishing the finite element model of a cable-stayed bridge taking into account geometric nonlinearities and time-dependent behaviour, long-term time-dependent analysis is carried out by time integration. Then the dynamic properties of the bridge after a certain period can be obtained. The effects of time-dependent behaviour of construction materials on the dynamic properties of typical cable-stayed bridges are investigated in detail.
In this study, the subspace stochastic realization theories (SSR model I and SSR model II) have been applied to a real bridge for estimating its dynamic characteristics (natural frequencies, damping constants, and vibration modes) under ambient vibration. A numerical simulation is carried out for an arch-type steel truss bridge using a white noise excitation. The estimates obtained from this simulation are compared with those obtained from the Finite Element (FE) analysis, demonstrating good agreement and clarifying the excellent performance of this method in estimating the structural dynamic characteristics. Subsequently, these methods are applied to the vibration induced by both strong and weak winds as obtained by remote monitoring of the Kabashima bridge (an arch-type steel truss bridge of length 136 m, and situated in Nagasaki city). The results obtained with this experimental data reveal that more accurate estimates are obtained when strong wind vibration data is used. In contrast, the vibration data obtained from weak wind provides accurate estimates at lower frequencies, and inaccurate accuracy for higher modes of vibration that do not get excited by the wind of lower intensity. On the basis of the identified results obtained using both simulated data and monitored data from a real bridge, it is determined that the SSR model II realizes more accurate results than the SSR model I. In general, the approach investigated in this study is found to provide acceptable estimates of the dynamic characteristics of highway bridges as well as for the vibration monitoring of bridges.
Recent advances in low-cost remote monitoring systems have made it possible and practical to perform structural health monitoring (SHM) on a large scale. However, it is difficult for a single remote monitoring system to cover a wide range of SHM applications due to the amount of specialization required. For the remote monitoring system to be flexible, sustainable, and robust, this article introduces a new cost-effective, advanced remote monitoring and inspection system named DuraMote that can serve as a next generation supervisory control and data acquisition (SCADA) system for civil infrastructure systems. To evaluate the performance of DuraMote, we conduct experiments at two representative counterpart sites: a bridge and water pipelines. The objectives of this article are to improve upon the existing SCADA by integrating the remote monitoring system (i.e., DuraMote), to describe a prototype SCADA for civil engineering structures, and to validate its effectiveness with long-term field deployment results.
Using the most up-to-date system identification methods in both time and frequency domains, the dynamic monitoring data from the reinforced concrete Egebaekvej Bridge near Holte, Denmark, is examined in this investigation. The bridge was erected in the 1960s and was still standing during test campaign before demolishing. The ARTeMIS Modal was adopted to derive the modal parameters from ambient vibration data. Several Operational Modal Analysis (OMA) approaches were applied, including Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD), Curve-fit Frequency Domain Decomposition (CFDD), and Frequency Domain Decomposition (FDD). Afterward, Principal Component (SSI-PC), Unweighted Principal Component (SSI-UPC) Stochastic Subspace Identification methods were utilized. Danish engineering consulting company, COWI with the allowance of the bridge contractor BARSLUND, allow the researcher for this experimental test to demonstrate the impact of OMA applications.
Kim, Chul-Woo;Isemoto, Ryo;Sugiura, Kunitomo;Kawatani, Mitsuo
Smart Structures and Systems
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제11권1호
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pp.1-17
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2013
This paper intended to investigate the feasibility of bridge health monitoring using a linear system parameter of a time series model identified from traffic-induced vibrations of bridges through a laboratory moving vehicle experiment on scaled model bridges. This study considered the system parameter of the bridge-vehicle interactive system rather than modal ones because signals obtained under a moving vehicle are not the responses of the bridge itself but those of the interactive system. To overcome the shortcomings of modal parameter-based bridge diagnosis using a time series model, this study considered coefficients of Autoregressive model (AR coefficients) as an early indicator of anomaly of bridges. This study also investigated sensitivity of AR coefficients in detecting anomaly of bridges. Observations demonstrated effectiveness of using AR coefficients as an early indicator for anomaly of bridges.
Structural health monitoring of steel truss bridge based on changes in modal properties was investigated in this study. Vibration measurements with five sensors were conducted at an existing Warren truss bridge with partial fractures in diagonal members before and after an emergency repair work. Modal properties identified by the Eigensystem Realization Algorithm showed evidences of increases in modal damping due to the damage in diagonal member. In order to understand the dynamic behavior of the bridge and possible mechanism of those increases in modal damping, theoretical modal analysis was conducted with three dimensional frame models. It was found that vibrations of the main truss could be coupled internally with local vibrations of diagonal members and the degree of coupling could change with structural changes in diagonal members. Additional vibration measurements with fifteen sensors were then conducted so as to understand the consistency of those theoretical findings with the actual dynamic behavior. Modal properties experimentally identified showed that the damping change caused by the damage in diagonal member described above could have occurred in a diagonal-coupled mode. The results in this study imply that damages in diagonal members could be detected from changes in modal damping of diagonal-coupled modes.
This paper deals with damage detection in a girder bridge using transmissibility functions as input data to Artificial Neural Networks (ANNs). The original contribution in this work is that these two novel methods are combined to detect damage in a bridge. The damage was simulated in a real bridge in Vietnam, i.e. Ca-Non Bridge. Finite Element Method (FEM) of this bridge was used to show the reliability of the proposed technique. The vibration responses at some points of the bridge under a moving truck are simulated and used to calculate the transmissibility functions. These functions are then used as input data to train the ANNs, in which the target is the location and the severity of the damage in the bridge. After training successfully, the network can be used to assess the damage. Although simulated responses data are used in this paper, the practical application of the technique to real bridge data is potentially high.
Two-step identification approach for effective bridge health monitoring is proposed to alleviate the issues associated with many unknown parameters faced in the real structures and to improve the accuracy in the estimate results. It is suitable for on-line monitoring scheme, since the damage assessment is not always needed to be carried out whereas the alarming for damages is to be continuously monitored. In the first step for screening potential damaged members, damage indicator method based on modal strain energy, probabilistic neural networks and the conventional neural networks using grouping technique are used and then the conventional neural network technique is utilized for damage assessment on the screened members in the second step. The proposed methods are verified through a field test on the northern-most span of old Hannam Grand Bridge.
Minardo, Aldo;Coscetta, Agnese;Porcaro, Giuseppe;Giannetta, Daniele;Bernini, Romeo;Zeni, Luigi
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권2호
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pp.173-182
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2014
We describe the application of a distributed optical fiber sensor based on stimulated Brillouin scattering, as an integrated system for safety monitoring of railway infrastructures. The strain distribution was measured statically and dynamically along 60 meters of rail track, as well as along a 3-m stone arch bridge. We show that, gluing an optical fiber along the rail track, traffic monitoring can be performed in order to identify the train passage over the instrumented sector and determine its running conditions. Furthermore, dynamic and static strain measurements on a rail bridge are reported, aimed to detect potential structural defects. The results indicate that distributed sensing technology represents a valuable tool in railway traffic and safety monitoring.
케이블 교량의 거동은 동적 응답에 의해 지배적이며 상대적으로 복잡하므로 교량의 상태를 평가하기 위한 장단기 현장 계측이 요구되는 경우가 빈번하다. 영구적인 SHMS(Structural Health Monitoring System)가 설치되지 않은 경우 성능평가를 위해 이동식 모니터링 시스템이 필요하다. 이 경우 교량의 위치와 형태에 따라 전력, 통신 등의 제한된 여건으로 인해 이동식 모니터링 시스템 운영에 어려움이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 국내는 물론 동남아 지역 교량의 장 ‧ 단기 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있는 포터블 기반의 스마트 구조응답 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 현장에서 자체 전원 공급 시스템을 이용하여 장시간 운용이 가능한 다채널 휴대용 데이터 수집 및 분석 장비이며, 실시간 데이터를 이용하여 케이블 교량의 동적 특성을 자동으로 분석할 수 있는 알고리즘을 탑재하고 있다. 개발된 시스템의 현장 적용성을 평가하기 위해 한국과 베트남의 케이블 교량에서 현장 실증을 수행하였으며, 이를 통해 개발된 시스템의 현장 운영의 신뢰성과 효율성을 확인하였고, 추가적으로 케이블 교량 모니터링 분야에서의 해외 시장 적용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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