Structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure using fiber Bragg grating sensor networks (FBGSNs) has received significant public attention in recent years. However, there is currently little research on the health-monitoring technology of high-piled wharfs in coastal ports using the fiber Bragg grating (FBG) sensor technique. The benefits of FBG sensors are their small size, light weight, lack of conductivity, resistance corrosion, multiplexing ability and immunity to electromagnetic interference. Based on the properties of high-piled wharfs in coastal ports and servicing seawater environment and the benefits of FBG sensors, the SHM system for a high-piled wharf in the Tianjin Port of China is devised and deployed partly using the FBG sensor technique. In addition, the health-monitoring parameters are proposed. The system can monitor the structural mechanical properties and durability, which provides a state-of-the-art mean to monitor the health conditions of the wharf and display the monitored data with the BIM technique. In total, 289 FBG stain sensors, 87 FBG temperature sensors, 20 FBG obliquity sensors, 16 FBG pressure sensors, 8 FBG acceleration sensors and 4 anode ladders are installed in the components of the back platform and front platform. After the installation of some components in the wharf construction site, the good signal that each sensor measures demonstrates the suitability of the sensor setup methods, and it is proper for the full-scale, continuous, autonomous SHM deployment for the high-piled wharf in the costal port. The South 27# Wharf SHM system constitutes the largest deployment of FBG sensors for wharf structures in costal ports to date. This deployment demonstrates the strong potential of FBGSNs to monitor the health of large-scale coastal wharf structures. This study can provide a reference to the long-term health-monitoring system deployment for high-piled wharf structures in coastal ports.
The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.252-259
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2017
Nowadays, the existing manual method for recording actual progress of the construction site has some drawbacks, such as great reliance on the experience of professional engineers, work-intensive, time consuming and error prone. A method integrating computer vision and BIM(Building Information Modeling) is presented for indoor automatic progress monitoring. The developed method can accurately calculate the engineering quantity of target component in the time-lapse images. Firstly, sample images of on-site target are collected for training the classifier. After the construction images are identified by edge detection and classifier, a voting algorithm based on mathematical geometry and vector operation will divide the target contour. Then, according to the camera calibration principle, the image pixel coordinates are conversed into the real world Coordinate and the real coordinates would be corrected with the help of the geometric information in BIM model. Finally, the actual engineering quantity is calculated.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.754-755
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2015
In this research, moisture contents and roof deflection of two test-bed Korean traditional timber houses, Hanoks, were monitored. The monitored houses are consisted of two types of Hanoks. One is a one-story traditional Hanok built by traditional construction method, and the other is a two-storied new-styled Hanok built by modernized construction method. The monitoring has been carried out for about thirty months. The moisture contents and roof deflections were analyzed and compared. The moisture contents of the traditional Hanok built by raw wood were somewhat higher than that of the new-styled Hanok built by glued structural wood. The mean vertical deflection of angle rafters of traditional Hanok is about twice more than that of the new-styled Hanok.
일반적으로 도심지에서 이루어지는 굴착은 안정성의 중요도에 비하여 해석의 정확도가 떨어지기 때문에 시공 중 현장계측관리가 필수적으로 수반된다. 그러나 계측은 이미 진행된 공정의 거동을 나타내는 것이고, 실제로 시공관리에 도움이 되는 향후 예정된 공정에 대한 예측에는 한계가 있다. 본 연구에서는 계측결과를 해석에 반영하여 예측 결과의 신뢰성을 제고하는 역해석기법을 이용하여 굴착 시공 중 차후 공정의 거동예측을 정확하게 예측할 수 있는 굴착 관리 정보화 시스템을 개발하였다. 개발시스템은 탄소성 지반스프링 모델을 이용한 탄소성 기법을 토대로 측정변위와 모델에 의하여 계산된 변위간의 최소자승 오차를 최소화하는 역해석 기법을 사용하였으며, 정해석, 계측관리, 역해석을 시스템 내에서 일관되게 수행할 수 있고, 실시간 적용과 사용자의 편의를 감안하였다. 개발된 시스템을 두 가지 사례에 적용한 결과 굴착 지반의 거동을 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다.
This paper shows a case study on quality confirmation and maintenance monitoring of the tunnel underpassing the Han River. First of all, when it comes to the quality confirmation, soil investigation techniques and shotcrete core test will be improved. On the construction stages, quality control procedures are needed. Second, on the maintenance monitoring, it is the main tool to control stability and safety of the tunnel structures throughout the construction period. On the geotechnical monitoring instrumentation, some considerations such as installation of monitoring sections in time, immediate base readings, adequate reading frequency, etc - shall be improved.
Corrosion of rebar in RC structures, which results in premature deterioration of reinforced concrete structures, is a very serious problem. Most corrosion monitoring and sensing technologies require some type of wired or wireless connection between the sensor and monitoring electronics. This causes significant problems in their installation and long-term use. In this paper we describe a corrosion monitoring technology of rebar in reinforced concrete structures. Especially, it is emphasize that the development of sensors and monitoring system not only occurrence of rebar corrosion but also penetration of deterioration factor such like chloride ion and carbon dioxite etc..
The construction of large scale civil and building structures which form the base of social economy has been grown greatly. As the increasing of aged and deteriorated structures, it is necessary to evaluate the safety of those structures. The deterioration, safety evaluation, repair and rehabilitation are important problems in the construction area that every country faces. This paper presents the general information on how to conduct a data analysis of long-term monitoring system and evaluate the characteristics of surveying methods.
This study was performed for application of Structural Health Monitoring system of large structures. In order to evaluate damage of a structure, strain data of truss members that are changing with damage are gained by FEM analysis program. These data are used to train Artificial Neural Network(ANN), and this ANN algorithm can be used to analysis strain data for evaluating damage of the truss members.
In this study, a new internet-based methodology to manage the data acquired during the construction and maintenance of structure is study A new internet-based monitoring system to obtain and to manage the measured information regardless of physical location of each user was developed. This method provided an enhanced integration methodology for construction management by implementing common internet or intranet platform
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.88-95
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2007
In this paper, the authors discussed the overview of a method for estimating working area for development of a monitoring system for labor management using RFID technology. RSSI (Receive Signal Strength Indication) data of RFID tag was obtained from readers set around the indoor space. An estimating model of the working area was prepared. The model had a range of the percentage of correctly classified from 61% to 95%. According to the result, the possibility of the monitoring system and the factors necessary to develop for practical were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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