For a long cable-stayed bridge, stay cables are its most important load-carrying components. In this paper, long-term monitoring of super-long stay cables of Sutong Bridge is introduced. A comprehensive data analysis procedure is presented, in which time domain and frequency domain based analyses are carried out. In time domain, the vibration data of several long stay cables are firstly analyzed and the standard deviation of the acceleration of stay cables, and its variation with time are obtained, as well as the relationship between in-plane vibration and out-plane vibration. Meanwhile, some vibrations such as wind and rain induced vibration are detected. Through frequency domain analysis, the basic frequencies of the stay cables are identified. Furthermore, the axial forces and their statistical parameters are acquired. To investigate the vibration deflection, an FFT-based decomposition method is used to get the modal deflection. In the end, the relationship between the vibration amplitude of stay cables and the wind speed is investigated based on correlation analysis. Through the adopted procedure, some structural parameters of the stay cables have been derived, which can be used for evaluating the component performance and corresponding management of stay cables.
This paper presents recovering of missing vibration data of a bridge transmitted from wireless sensors. Kalman filter algorithm is adopted to reconstruct the missing data analytically. Validity of the analytical approach is examined through a field experiment of a bridge. Observations demonstrate that, even a part of recovered acceleration responses is underestimated in comparison with those responses taken from cabled sensors, dominant frequencies taken from the reconstructed data are comparable with those from cabled sensors.
It is well known that the thermal load in PSC(prestressed concrete) box-girder bridge is the principal cause of detrimental crack. The longitudinal stress caused by the lateral stress from the temperature gradient in slab of PSC box-girder bridge has a considerable influence on the durability and economy of bridge structures. As the basic study for the rational consideration of thermal load and the derivation of design guide, the inverse thermal analysis program for PSC box-girder bridges using field measurement data is developed. In this paper, thermal analyses are performed using field monitoring data for the sample PSC box-girder bridge. It is proposed that the link between monitoring program and the inverse analysis program is available.
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.
본 연구 이전에 제안되었던 실시간 교량 모니터링 시스템은 교량 곳곳에 배치되어 있는 센서들로부터 중앙서버로 동축 케이블을 통해 데이터를 송수신하였는데, 동축 케이블을 이용하여 교량 전체의 센서들의 네트워크를 구성하기 위해서는 막대한 인력과 비용이 따르게 된다. 본 연구에서는 USN을 기반으로 한 교량 모니터링 시스템 제안하고, 이에 대한 프로토타입을 설계 및 구현하였다. HSDPA를 통해 얻은 센싱 데이터 값을 TCP/IP 소켓을 통해 교량 모니터링 서버에 전달함으로써 양방향 통신을 구축하여 그래프 변환을 하는 전체 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Life-cycle performance analysis of a reinforced concrete box section bridge was generated. Moreover, Monte Carlo simulation with important sampling (IS) was used to simulate the bridge material and load uncertainties. The bridge deterioration model was generated with the basic probabilistic principles and updated according to the measurement data. A genetic algorithm (GA) with the response surface model (RSM) was used to determine the deterioration rate. The importance of health monitoring systems to sustain the bridge to give services economically and reliably and the advantages of fiber-optic sensors for SHM applications were discussed in detail. This study showed that the most effective loss of strength in reinforced concrete box section bridges is corrosion of the reinforcements. Due to reinforcement corrosion, the use of the bridge, which was examined, could not meet the desired strength performance in 25 years, and the need for reinforcement. In addition, it has been determined that long-term health monitoring systems are an essential approach for bridges to provide safe and economical service. Moreover the use of fiber optic sensors has many advantages because of the ability of the sensors to be resistant to environmental conditions and to make sensitive measurements.
This study aims to methodology a system which is able to monitoring and analysis of long span bridge in real time using multi GPS. Through setting up many GPS at the important points of long span bridge and measuring displacement in real time, over all 3D configuration of bridge could be analyzed. Behavior analyzing system developed in this study is able to digitize and visualize the overall and points displacement of bridge and deal with events actively. Also it is able to calculate statistical data related to analyze behavior through the constricting database of measuring data.
As bridge design is advancing toward the performance-based design. it becomes increasingly important to monitor and re-evaluate the long-term structural performance of bridges. Such information is essential in developing performance criteria for design. In this research. sensor systems for long-term structural performance monitoring have been installed on two highway bridges. Pre1iminary vibration measurement and data analysis have been performed on these instrumented bridges. On one bridge, ambient vibration data have been collected. based on which natural frequencies and mode shapes have been extracted using various methods and compared with those obtained by the preliminary finite element analysis. On the other bridge, braking and bumping vibration tests have been carried out using a water truck In addition to ambient vibration tests. Natural frequencies and mode shapes have been derived and the results by the breaking and bumping vibration tests have been compared. For the development of a three dimensional baseline finite element model, the new methodology using a neural network is proposed. The proposed one have been verified and applied to develop the baseline model of the bridge.
본 논문에서는 교량구간의 도로 결빙예측 및 감지를 위한 시스템 설계를 제안하였다. 센서 노드의 하드웨어는 마이크로프로세서, 온도 센서, 습도 센서, 그리고 Zigbee 무선 통신으로 구성되었다. 관제센터의 소프트웨어는 관제센터에 수집된 교량 온도, 습도 데이터로 관찰하기 위하여 구현되었다. 교량 노면의 결빙은 노면의 온도가 이슬점 온도 이하이면서 영하일 때 발생한다. 제안된 시스템을 이용하여 도로면의 온도 및 습도 분포를 측정하였다. 측정 데이터는 도로 결빙이 발생하는 시점을 예측하기 위하여 사용되었다. 실제 결빙되는 것보다 최소 30분 이전에 결빙시점을 예측하여 경고가 이루어진다. 이 결과로 결빙으로 인한 교통사고를 방지하기 위하여 사용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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