Jang, Shinae;Jo, Hongki;Cho, Soojin;Mechitov, Kirill;Rice, Jennifer A.;Sim, Sung-Han;Jung, Hyung-Jo;Yun, Chung-Bangm;Spencer, Billie F. Jr.;Agha, Gul
Smart Structures and Systems
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v.6
no.5_6
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pp.439-459
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2010
Structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure using wireless smart sensor networks (WSSNs) has received significant public attention in recent years. The benefits of WSSNs are that they are low-cost, easy to install, and provide effective data management via on-board computation. This paper reports on the deployment and evaluation of a state-of-the-art WSSN on the new Jindo Bridge, a cable-stayed bridge in South Korea with a 344-m main span and two 70-m side spans. The central components of the WSSN deployment are the Imote2 smart sensor platforms, a custom-designed multimetric sensor boards, base stations, and software provided by the Illinois Structural Health Monitoring Project (ISHMP) Services Toolsuite. In total, 70 sensor nodes and two base stations have been deployed to monitor the bridge using an autonomous SHM application with excessive wind and vibration triggering the system to initiate monitoring. Additionally, the performance of the system is evaluated in terms of hardware durability, software stability, power consumption and energy harvesting capabilities. The Jindo Bridge SHM system constitutes the largest deployment of wireless smart sensors for civil infrastructure monitoring to date. This deployment demonstrates the strong potential of WSSNs for monitoring of large scale civil infrastructure.
Structural health monitoring (SHM) systems have been recently embraced in long span cable-supported bridges, in which buffeting-induced stress monitoring is one of the tasks to ensure the safety of the bridge under strong winds. In line with this task, this paper presents a SHM-oriented finite element model (FEM) for the Tsing Ma suspension bridge in Hong Kong so that stresses/strains in important bridge components can be directly computed and compared with measured ones. A numerical procedure for buffeting induced stress analysis of the bridge based on the established FEM is then presented. Significant improvements of the present procedure are that the effects of the spatial distribution of both buffeting forces and self-excited forces on the bridge deck structure are taken into account and the local structural behaviour linked to strain/stress, which is prone to cause local damage, are estimated directly. The field measurement data including wind, acceleration and stress recorded by the wind and structural health monitoring system (WASHMS) installed on the bridge during Typhoon York are analyzed and compared with the numerical results. The results show that the proposed procedure has advantages over the typical equivalent beam finite element models.
The cases of using new methods of big blocks are largely increasing on Recent large-scale bridge structures. So the accurate data of responses of bridges following environmental causes are required to be quickly recorded in order to predict. For this reason described above, the research on measuring system should be conducted for more knowledge of the details on application and stability of new methods. In this study, the new health monitoring system that can monitor the real behavior and damages of the bridge during all processes of construction is presented by analyzing cases of domestic and overseas bridge health monitoring system, and applied methods of following bridges.
This paper uses ten years of on-site monitoring data for the Confederation Bridge to derive wind loads and investigate whether the bridge has experienced its design wind force effects since its completion in 1997. The load effects derived using loads from the on-site monitoring data are compared to the load effects derived using loads from the 1994 and 2009 wind tunnel aerodynamic model tests. The research shows, for the first time, that the aerodynamic model-based methodology originally developed in 1994 is a very accurate method for deriving wind loads for structural design. The research also confirms that the bridge has not experienced its specified (i.e., unfactored) wind force effects since it was opened to traffic in 1997, even during the most severe event that has occurred during this period.
The accurate evaluation of wind characteristics and wind-induced structural responses during a typhoon is of significant importance for bridge design and safety assessment. This paper presents an expectation maximization (EM) algorithm-based angular-linear approach for probabilistic modeling of field-measured wind characteristics. The proposed method has been applied to model the wind speed and direction data during typhoons recorded by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. In the summer of 2015, three typhoons, i.e., Typhoon Chan-hom, Typhoon Soudelor and Typhoon Goni, made landfall in the east of China and then struck the Jiubao Bridge. By analyzing the wind monitoring data such as the wind speed and direction measured by three anemometers during typhoons, the wind characteristics during typhoons are derived, including the average wind speed and direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral scale, and power spectral density (PSD). An EM algorithm-based angular-linear modeling approach is proposed for modeling the joint distribution of the wind speed and direction. For the marginal distribution of the wind speed, the finite mixture of two-parameter Weibull distribution is employed, and the finite mixture of von Mises distribution is used to represent the wind direction. The parameters of each distribution model are estimated by use of the EM algorithm, and the optimal model is determined by the values of $R^2$ statistic and the Akaike's information criterion (AIC). The results indicate that the stochastic properties of the wind field around the bridge site during typhoons are effectively characterized by the proposed EM algorithm-based angular-linear modeling approach. The formulated joint distribution of the wind speed and direction can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the typhoon-induced fatigue damage of long-span bridges.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.4
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pp.147-156
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2023
Because the behavior of cable bridges is dominated by dynamic response and is relatively complex, short- and long-term field monitoring are often required to evaluate the bridge condition. If a permanent SHMS (Structural Health Monitoring System) is not installed, a portable monitoring system is needed for the checking of bridge condition. In this case, it can be difficult to operate the portable monitoring system due to limited conditions such as power and communication according to the location and type of the bridge. In this study, the portable-based smart structural response monitoring system is developed that can be effectively used for short- and long-term monitoring of cable bridges in Korea and Southeast Asia. The developed system is a multi-channel portable data acquisition and analyzer that can be operated for a long time in the field using its own power supply system, and is included with the automated analysis algorithm for the dynamic characteristics of cable bridges using real-time data. In order to evaluate the field applicability of the developed system, field demonstration was conducted on cable bridges in Korea and Vietnam. Through the demonstration, the reliability and efficiency of field operation of the developed system were confirmed, and additionally, the possibility of application to overseas markets was confirmed in cable bridge monitoring field.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.5
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pp.389-404
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2017
The main purpose of this presented investigation is to build up the BHMS based on GNSS. This proposed monitoring system can conduct the deflection and dynamic characteristics analysis by using only GNSS positioning solution. The general bridge monitoring system being operated recently is composed of a combination of various sensors that are able to conduct deflection monitoring and dynamic characteristics monitoring analysis at the same time. However, GNSS based BHMS has the unique procedure in terms of data analysis. In the other words, GNSS positioning solution is firstly applied to deflection monitoring analysis then, this deflection analysis can be sequentially reflected in the dynamic characteristics. Unfortunately, the adjustment result of GNSS positioning solution estimated through various options and conditions and the process of monitoring analysis has not been fulfilled systematically. This means that different results or analysis value are presented according to the methodology and officers. Most of researches have been focusing on deflection monitoring analysis and some investigation regarding to dynamic characteristics is recently introduced. Moreover, it is not still reported the systematic investigation with regards to proper filtering and analysis methodology. This study was carried out based on a large amount of data, from this, various variables not reported yet are actively considered. Therefore, specific software for both monitoring analysis have been developed.
Loh, Kenneth J.;Tom, Caroline;Benassini, Joseph L.;Bombardelli, Fabian A.
Structural Monitoring and Maintenance
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v.1
no.2
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pp.183-195
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2014
Scour is one of the leading causes of overwater bridge failures worldwide. While monitoring systems have already been implemented or are still being developed, they suffer from limitations such as high costs, inaccuracies, and low reliability, among others. Also, most sensors only measure scour depth at one location and near the pier. Thus, the objective is to design a simple, low cost, scour hole topography monitoring system that could better characterize the entire depth, shape, and size of bridge scour holes. The design is based on burying a robust, waterproofed, piezoelectric sensor strip in the streambed. When scour erodes sediments to expose the sensor, flowing water excites it to cause the generation of time-varying voltage signals. An algorithm then takes the time-domain data and maps it to the frequency-domain for identifying the sensor's resonant frequency, which is used for calculating the exposed sensor length or scour depth. Here, three different sets of tests were conducted to validate this new technique. First, a single sensor was tested in ambient air, and its exposed length was varied. Upon verifying the sensing concept, a waterproofed prototype was buried in soil and tested in a tank filled with water. Sensor performance was characterized as soil was manually eroded away, which simulated various scour depths. The results confirmed that sensor resonant frequencies decreased with increasing scour depths. Finally, a network of 11 sensors was configured to form a distributed monitoring system in the lab. Their exposed lengths were adjusted to simulate scour hole formation and evolution. Results showed promise that the proposed sensing system could be scaled up and used for bridge scour topography monitoring.
Tae-Ho Kwon;Kyu-San Jung;Ki-Tae Park;Byeong-Cheol Kim;Jae-Hwan Kim
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.4
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pp.86-93
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2023
A bridge health monitoring technology is under development for the safety management of aged bridges. The bridge health monitoring technology has been developed mainly for single bridge management at a large scale, so it uses wire-based systems for power supply and data transfer. However, the wire-based systems need to be improved for the sporadically distributed small-sized bridges on local roads. This study proposed a wireless structural health monitoring system for small-sized bridges. The proposed monitoring system overcomes the limitations of wired systems by providing wireless power through solar power and utilizing LTE technology to transmit measurement data. In addition, a remote control system and power management plan were proposed to ensure the stability of the bridge measurement system. The proposed measurement system was installed on 32 bridges on fields and verified the operability by collecting 80.6% of measurement data for one year. The proposed system can support the health monitoring of aged bridges on local roads.
A number of sensing techniques have been implemented for detecting defects in civil infrastructures instead of onsite human inspections in structural health monitoring. However, the issue of faults in sensors has not received much attention. This issue may lead to incorrect interpretation of data and false alarms. To overcome these challenges, this article presents a deep learning-based method with a new architecture of Stateful Long Short Term Memory Neural Networks (S-LSTM NN) for detecting sensor fault without going into details of the fault features. As LSTMs are capable of learning data features automatically, and the proposed method works without an accurate mathematical model. The detection of four types of sensor faults are studied in this paper. Non-stationary acceleration responses of a three-span continuous bridge when under operational conditions are studied. A deep network model is applied to the measured bridge data with estimation to detect the sensor fault. Another set of sensor output data is used to supervise the network parameters and backpropagation algorithm to fine tune the parameters to establish a deep self-coding network model. The response residuals between the true value and the predicted value of the deep S-LSTM network was statistically analyzed to determine the fault threshold of sensor. Experimental study with a cable-stayed bridge further indicated that the proposed method is robust in the detection of the sensor fault.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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