It is essential for health monitoring of a cable-stayed bridge to provide more accurate and enough information from the sensors. In experimental modal testing, the chosen measurement locations and the number of measurements have a major influence on the quality of the results. The choice is often difficult for complex structures like a cable-stayed bridge. It is extremely important a cable-stayed bridge to minimize the number of sensing operations required to monitor the structural system. In order to obtain the desired accuracy for the structural test, several issues must take into consideration. Two important issues are the number and location of response sensors. There are usually several alternative locations where different sensors can be located. On the other hand, the number of sensors might be limited due to economic constraints. Therefore, techniques such as methodologies, algorithms etc., which address the issue of limited instrumentation and its effects on resolution and accuracy in health monitoring systems are paramount to a damage diagnosis approach. This paper discusses an optimum sensor placement criterion suitable to the identification of structural damage for continuous health monitoring. A Kinetic Energy optimization technique and an Effective Independence Method are analyzed and numerical and theoretical issues are addressed for a cable-stayed bridge. Its application to a cable-stayed bridge is discussed to optimize the sensor placement for identification and control purposes.
The neural net application was tried to develop the technique for monitoring the health status of a steel truss bridge which was scaled down to 1/15 of the real bridge for the laboratory experiments. The damage scenarios were chosen as 7 cases. The dynamic behavior, which was changed due to the breakage of the members, of the bridge was investigated by finite element analysis. The bridge consists of single spam, and eight (8) main structural subsystems. The loading vehicle, which weighs as 100 kgf, was operated by the servo-motor controller. The accelerometers were bonded on the surface of 7 cross-beams to measure the dynamic behavior induced by the abnormal structural condition. Artificial neural network technique was used to determine the severity of the damage. At first, the neural net was learnt by the results of finite element analysis, and also, the maximum detection error was 3.65 percents. Another neural net was also learnt, and verified by the experimental results, and in this case, the maximum detection error was 1.05 percents. In future study, neural net is necessary to be learnt and verified by various data from the real bridge.
The objectives of the study are to know the strain distribution and modal dynamic behaviour of steel bridge girders by actual traffic load. The live load effect depends on many parameters including the span length, gross vehicle weight, axle weight, axle configuration so on. For the estimation of static and dynamic characteristic, strain data caused by moving loads and traffic characteristics of passing vehicle under actual traffic load have measured using Bridge Weigh in Motion. To confirm the reliability of BWIM system, strain data measured using the $120{\Omega}$ strain gauge under the same condition. It is considered that the data acquired from BWIM system have reliability through the analysis and comparison between stress measured by strain data from BWIM and computed by FEM. Additionally according to the measured strain data of up-line and down-line on the highway, the up-line bridge grows more faster than the down-line bridge and girder 4 and 5 carry more load when vehicles pass the inner line and girder 2 and 3 does when vehicles pass the outer line as this case(the bridge composed with 5 girders).
이 연구에서는 정적 변위를 사용하는 유전자 알고리즘을 이용한 교량의 유한요소해석모델 개선 기법을 제안하며, PSC 거더교를 대상으로 한 실증시험 데이터를 이용하여 제안된 방법을 검증하였다. 실증 재하시험으로 정적재하시험과 의사정적재하시험을 수행하였으며, 각 재하시험의 계측 데이터를 이용하여 대상교량의 유한요소해석모델 개선을 진행하였다. 최종적으로 의사정적재하시험의 계측 데이터를 통해 개선된 모델을 이용하여 공용 내하력평가를 수행하였다. 내하력평가에는 현 도로교설계기준과 구 도로교설계기준, AASHTO LRFD의 설계 활하중을 이용하였으며, 각 설계기준 별 내하력평가 결과를 비교하였다.
Data-driven engineering is crucial for information delivery between design, fabrication, assembly, and maintenance of prefabricated structures. Design for manufacturing and assembly (DfMA) is a critical methodology for prefabricated bridge structures. In this study, a novel concept of digital engineering model that combined existing knowledge of DfMA with object-oriented parametric modeling technologies was developed. Three-dimensional (3D) geometry models and their data models for each phase of a construction project were defined for information delivery. Digital design models were used for conceptual design, including aesthetic consideration and possible variation during fabrication and assembly. The seismic performance of a bridge pier was evaluated by linking the design parameters to the calculated moment-curvature curves. Control parameters were selected to consider the tolerance control and revision of the digital models. Digitalized fabrication of the prefabricated members was realized using the digital fabrication model with G-code for a concrete printer or a robot. The fabrication error was evaluated and the design digital models were updated. The revised fabrication models were used in the preassembly simulation to guarantee constructability. For the maintenance of the bridge, the as-built information was defined for the prefabricated bridge piers. The results of this process revealed that data-driven information delivery is crucial for lifecycle management of prefabricated bridge piers.
The biggest challenge bridge agencies face is the maintenance of bridges, keeping them safe and serviceable, with limited funds. To maintain the bridges effectively, there is and urgent need to predict their remaining life from a system reliability viewpoint. In this paper, a model using lifetime functions to evaluate the overall system probability of survival of a rail road bridge is proposed. In this model, the rail load bridge is modeled as a system. Using the model, the lifetime of the rail road bridge is predicted.
도로를 통과하는 차량 통행량의 증가는 장기적으로 교량에 구조적인 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리 측면에서 심각한 문제로 대두되고 있으며 준공 단계부터 구조물의 유지관리에 대하여 관심을 기울이지 않으면 공용기간 중 만족할 만한 기능의 유지 및 확보는 불가능하다. 또한, 공황 중에 균열이나 변형 등과 같은 열화손상을 조기에 발견하여 기능상의 장애나 사고를 미연에 방지하기 위해서는 정기적인 점검을 통하여 유지관리를 실시해야 하나 이에 관한 관심도가 상대적으로 낮아 구조물 유지관리에 대한 새로운 인식의 전환과 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 현재 굴절차 또는 점검차에 점검 인력이 직접 탑승하여 실시하는 육안조사를 대체하기 위하여 작은 카메라가 부착된 로봇(Machine Vision System)이 장착된 Linear Motion Control of System을 교량 하부에 설치하고 작업자는 교량 상부에서 외관조사를 수행함으로써 점검자에 따라 주관적으로 점검결과가 도출되는 문제를 근본적으로 해결하고 점검시 안전성을 대폭 개선하며 화상에 검측된 열화 손상 자료를 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 자료로 저장 및 제공함으로써 교량 유기관리시스템을 위한 데이터베이스를 구축하는데 기여할 수 있는 교량 하부 외관조사 자동화 시스템을 개발하는 데에 그 목적을 두고 있으며 본 시스템을 통하여 교량의 보수 보강 시기를 보다 객관적으로 산정할 수 있어서 현재 매년 기하급수적으로 늘어나는 교량의 보수 보강 비용을 상당히 절감할 수 있을 것으로 기대된다.저장기간을 계산하면, 아세설팜칼륨의 혼용 비율이 높아질수록 저장기간이 길어져서, $50\%$로 혼용하였을 때 가장 긴 저장기간이 산정되어 $20^{\circ}C$에서는 178일, $30^{\circ}C$에서는 88일이 예측되었다. 아스파탐과 아세설팜칼륨의 혼용비율을 5:5, 7:3, 9:1로 달리하여 구연산 완충액 상에 녹인 후, 20, 40, $60^{\circ}C$에서 저장하였다 크기 추정법을 이용하여 단맛을 측정한 결과 20일간의 저장 기간 동안 $20^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 단맛이 유지되는 것으로 나타났다.산도 $0.4\~0.8\%^{(10)}$에서도 식품 유해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나
하천에 설치된 교량의 유지관리는 시설물 안전점검과 그 결과에 따른 보수·보강의 절차를 거쳐 이루어진다. 그 동안 교량 상부구조의 안전점검은 접근성이 용이하여 많은 연구들이 이루어져 왔으나, 하천에 설치된 교각 기초부의 세굴여부에 대하여는 직접조사가 곤란하여 이론에 근거한 관리에 머물러 왔다. 본 연구에서는 이러한 하천에 설치된 교량 기초의 세굴을 음향측심기 및 VRS 등을 활용하여 하상 지반고의 형상을 3D 형태로 구현하였다. 이로써 교량 설치 당시의 하상 지반고와 비교·분석 등을 통해 세굴양상에 대한 예측이 가능하게 되었다. 이 결과들을 바탕으로 해당 교각 기초의 국부세굴 여부 파악 및 장기하상저하 예측을 위한 초기치 자료로 활용한다면 기초세굴로 인한 교량붕괴를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
국내 교량은 향후 10년 이내에 공용연수가 30년 이상인 교량이전체 교량의 약 54%를 차지하며 교량의 노후화가 급격하게 진행될 것으로 예상된다. 최근 국내외에서는 BIM을 활용하여 교량의 유지관리 단계의 정보를 디지털화함으로써 정보의 접근성 및 활용성을 증가시키기 위한 연구를 수행하는 추세이다. 이에 본 연구는 교량 바닥판에 대한 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘을 개발하여 유지관리 정보를 데이터화 하고, 이력관리를 보다 효율적으로 수행하는 기술을 개발하였다. 외관조사망도 기반의 초기 균열 BIM을 생성한 후, 교량 제원 및 손상 정보를 수치해석과 연동하여 손상 시나리오와 설계하중을 고려한 손상 해석을 수행하였다. 해석 결과를 통해 균열의 확산을 분석하였으며, 확산된 균열은 다시 BIM 상에 업데이트하여 손상 확산 BIM을 생성하였다. 또한 BIM을 기반으로 바닥판의 현재 및 미래의 상태등급 평가 자동화 기술을 개발하였다. 이를 통해 교량의 점검 및 진단의 이력데이터 구축을 통한 바닥판의 효율적인 유지관리가 가능하며, 미래의 균열 및 결함을 조기발견 및 예방하여 교량의 수명과 안전성을 향상시킬 수 있을 것을 기대된다.
Park, B.S.;Jin, J.H.;Ahn, S.H.;Song, T.G.;Kim, D.G.;Yoon, J.S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2514-2518
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2003
The KAERI Spent Fuel Remote Technology Development (SFRTD) Department is developing the remote maintenance and repair equipment, which is used in a hot cell in an intense radiation field, as part of a project to develop the Advanced spent fuel Conditioning Process (ACP). Although several mechanical master-slave manipulators (MSMs) is mounted on the hot cell wall, their reach will be limited and cannot access areas for all the ACP equipment maintenance. A Bridge Transported ServoManipulator (BTSM) has been designed to overcome the limitation of access areas that is a drawback of MSMs for the ACP equipment maintenance. The BTSM system consists of four components: a transporter with telescoping tubeset, a slave manipulator, a master manipulator, and a remote control system. The BTSM system has been designed by Solid Edge that is a 3D computer-aided design (CAD) software, except for the remote control system. The master manipulator and the slave manipulator are kinematically similar in design, except for the handle and the tong, respectively. The manipulators have 6 degrees of freedom (DOF) plus the jaws motion. The transporter has traveling, traverse, and hoisting motion to position the slave manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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