• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2006년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.322-327
• /
• 2006

Banwol bridge with steel plate girder and Pyongtaek bridge with PSC bos girder have been operated maintenance measuring system by the Seoul-Chonan of Kyongbu express railway. By analyzing the theoretical and experimental values of design load for these two bridge, the establishment of reference maintenance for measuring items was deduced from research. Two materials, steel and concrete plates, were considered as the upper structure. Actual measurement data for the behavior under speed, structural analysis results, and the presented references were analyzed and used to set up the reference establishment. The measuring items are stress(strain), displacement, dynamic acceleration, expansion movement, and dynamic frequency. The maintenance reference was established by comparing analytical and measuring values of the five items with respect to structural state class.

• 지질공학
• /
• 제19권1호
• /
• pp.63-70
• /
• 2009

한국원자력연구원 내에 위치하는 지하연구시설의 안정적인 운영을 위하여 터널 내 벽면과 주변 사면의 지반변위 및 온도 변화를 실시간 감시할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 광섬유센서케이블의 센서 기능을 활용하여 케이블 전체가 하나의 센서 기능을 하는 분포개념의 온도 및 변형을 측정기법을 이용한 것으로서 기존의 특정지점 계측방법과는 확연하게 차별된다. 이 기법은 구조물의 특성에 따라 선택적으로 탄력적 적용이 가능하여, 최대 매 1 m 간격으로 총연장 30 km까지 하나의 운영체계로 감시할 수 있는 기능을 가지고 있다. 변형특성의 계측 범위는 1 m 당 1 mm 변위 크기까지 계측이 가능하며, 변위 발생 위치와 변위가 진행하는 방향까지 계측 가능하다. 온도는 $0.01^{\circ}C$ 해상도를 가지며 케이블 종류에 따라 $-160{\sim}600^{\circ}C$까지 계측이 가능하다. 지하연구시설에서 1년 간의 모니터링 결과, 터널 벽면 및 주변 사면에서 뚜렷한 변위 혹은 거동은 확인할 수 없었으나, 지하수 누출에 의해 점진적으로 영향이 미칠 것으로 예상되는 징후를 확인하였다. 이로서 숏크리트로 처리한 터널 벽면의 균열변형 및 붕괴/낙반사고를 사전에 감지하고, 암반 내 지하수위의 등락과 함께 연구 터널내 환기상태를 감시, 관리할 수 있는 시스템을 구축하게 되었다. 이 외에도 이 시스템은 복잡한 구조를 갖는 플랜트의 변형은 물론 장대 구조물과 고층빌딩, 대형선박, 장대 교량, 댐과 송수관로 및 지하철 등의 안전 유지상태 및 누수 등의 감시에도 적용 가능하다. 특히 온도 변화 감시 기능은 목재 건조물에도 효과적으로 이용할 수 있다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제32권4호
• /
• pp.267-279
• /
• 2023

Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.