Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.
The expressway of the Korea has an important role in freight movement because 76 percent of the commodity is transported by trucks. However, there has been few indices on the role of expressways regarding freight transportation and truck traffic. The objective of this study is to propose four freight transportation related indices using ITS-related system such as TCS and HS-Wim: total truck's travel miles ($veh{\cdot}km/year$), total freight transport miles ($ton{\cdot}km/year$). efficiency of truck's travel ($veh{\cdot}km/km$), and efficiency of freight movement ($ton{\cdot}km/km$). These truck and freight related indices were estimated and compared by two different data sources: traffic volume data using VDS and OD data using TCS. These indices were designed to estimated on real time and updated every day and month.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.560-563
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2003
In this paper describes for use Authentication with the WPKI and Kerberos protocol. this paper is the security structure that defined in a WAP forum and security and watches all kinds of password related technology related to the existing authentication system. It looks up weakness point on security with a problem on the design that uses wireless public key-based structure and transmission hierarchical security back of a WAP forum, and a server-client holds for user authentication of an application level all and all, and it provides one counterproposal. Therefore, We offer authentication way solution that connected X.509 with using WIM for complement an authentication protocol Kerberos and its disadvantages.
The purpose of this study is to calculate and propose rational multi-lane loading factors for bridge design considering the probability of simultaneous truck passing in adjacent lanes and real truck weights. The probability of simultaneous truck passing is calculated by analyzing video image taken at various locations in highways and national roads. Weigh-In-Motion system data at two locations are used, which is combined with the probability of multiple presence to calculate the multi-lane loading factors for typical 2 lane and 5 lane bridges. Statistical properties of multi-lane loading factors are also calculated assuming that locations for video images and WIM data represent the overall traffic condition in the country. Results are compared with various design codes in the world and they show that the values are between the current Korea Bridge Design Code and AASHTO LRFD specification or Eurocode and are similar to Canadian Code.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.3A
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pp.189-197
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2009
In this study, truck weight data and load effects of single truck on bridges are analyzed for development of new vehicular load model of the reliability-based bridge design code. Rational load model and statistical properties of loads are important for developing reliability-based design code. In this study, truck weight data collected at four locations are used as well as data from four locations in other studies. Truck weight data are collected from WIM or BWIM system, which are known to give reliable data. Typical truck types, dimensions and axle weight distribution are determined. Probability distributions of upper 20% total truck weight are assumed as Extreme Type I and 100 years maximum truck weights are estimated by linear regression on the probability paper. The load effects of trucks having estimated maximum weights are analyzed for span length from 10 m to 200 m.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5D
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pp.821-829
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2006
Traffic load comprise primary input to pavement design causing pavement damage. therefore it should be proceeded suitable traffic load distribution modeling for pavement design and analysis. Traffic load have been represented by equivalent single axle loads (ESALs) which convert mixed traffic stream into one value for design purposes. But there are some limit to apply ESALs to other roads because it is empirical value developed as part of the original AASHO(American Association of State Highway Officials) road test. There have been many efforts to solve these problems. Several leading country have implemented M-E(Mechanistic-Empirical) design procedures based on mechanical concept. As a result, they established traffic load quantification method using load distribution model known as Axle Load Spectra. This paper details Axle Load Spectra and presents axle load distribution model based on normal mixture distribution function using truck load data collected by WIM system installed in national highway. Axle load spectra and axle load distribution model presented in this paper could be useful for basic data when making traffic load quantification plan for pavement design, overweight vehicle permit plan and pavement maintenance cost plan.
Park, Min-Seok;Jo, Byung-Wan;Lee, Jungwhee;Kim, Sungkon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6A
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pp.799-808
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2008
The analysis of vehicular loads reflecting the domestic traffic circumstances is necessary for the development of adequate design live load models in the analysis and design of cable-supported bridges or the development of fatigue load models to predict the remaining lifespan of the bridges. This study intends to develop an ANN(artificial neural network)-based Bridge WIM system and Influence line-based Bridge WIM system for obtaining information concerning the loads conditions of vehicles crossing bridge structures by exploiting the signals measured by strain gauges installed at the bottom surface of the bridge superstructure. This study relies on experimental data corresponding to the travelling of hundreds of random vehicles rather than on theoretical data generated through numerical simulations to secure data sets for the training and test of the ANN. In addition, data acquired from 3 types of vehicles weighed statically at measurement station and then crossing the bridge repeatedly are also exploited to examine the accuracy of the trained ANN. The results obtained through the proposed ANN-based analysis method, the influence line analysis method considering the local behavior of the bridge are compared for an example cable-stayed bridge. In view of the results related to the cable-stayed bridge, the cross beam ANN analysis method appears to provide more remarkable load analysis results than the cross beam influence line method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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