This paper aims at formulating various statistical models for the study of a ten year Weigh-in-Motion (WIM) data collected from various WIM stations in Hong Kong. In order to study the bridge live load model it is important to determine the mathematical distributions of different load affecting parameters such as gross vehicle weights, axle weights, axle spacings, average daily number of trucks etc. Each of the above parameters is analyzed by various stochastic processes in order to obtain the mathematical distributions and the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method is adopted to calculate the statistical parameters, expected values and standard deviations from the given samples of data. The Kolmogorov-Smirnov (K-S) method of approach is used to check the suitability of the statistical model selected for the particular parameter and the Monte Carlo method is used to simulate the distributions of maximum value stochastic processes of a series of given stochastic processes. Using the statistical analysis approach the maximum value of gross vehicle weight and axle weight in bridge design life has been determined and the distribution functions of these parameters are obtained under both free-flowing traffic and dense traffic status. The maximum value of bending moments and shears for wide range of simple spans are obtained by extrapolation. It has been observed that the obtained maximum values of the gross vehicle weight and axle weight from this study are very close to their legal limitations of Hong Kong which are 42 tonnes for gross weight and 10 tonnes for axle weight.
주행 차량의 축하중은 저속 혹은 고속 축중기(WIM)에 의하여 측정 할 수 있으나, 주행 차량의 샤시, 축 구조 등과 같은 차량 고유 특성과 주행 속도, 도로의 평탄도 등과 같은 주행 환경 특성에 따라 동적으로 변화하며, 이러한 순간적인 동적 하중 변화에 의해 정적 상태에서 측정된 기준 중량과 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 향후 무인 과적단속 체계 도입에 앞서, 주행 차량의 동적 하중 변화 특성을 파악하여 통제 불가능한 환경적 기본 오차의 범위에 대해 분석하고, 고속 축중기의 중량정확도 성능평가 기준에 대한 척도를 적절히 설정하기 위한 실차 시험을 수행하였으며, 주요 시험 결과는 다음과 같다. 첫째, 총중량의 경우 저속일 때 약 1%, 고속일 때 약 4%의 변화가 나타났고, 축하중의 경우 저속일 때 약 1-3%, 고속일 때 약 2-9%의 변화가 나타났으며, 이러한 현상은 단일축보다 그룹내 개별축에서 더 크게 나타났다. 둘째, 정상 평탄도 구간에 비해 충격 구간에서는 총중량의 경우 최대 약 8배, 축하중의 경우 최대 약 3~12배의 변화가 나타났으며, 이러한 동적 하중 변화의 진동 주파수는 2.4-5.8Hz로 나타났으며, 약 30m를 주행한 후에 정상 상태의 진폭으로 수렴하는 것으로 분석되었다.
고속축하중측정시스템이 설치되는 구간의 포장은 소성변형이 없고 내구성이 우수해야 센서의 정확도와 측정의 반복성이 유지될 뿐만 아니라 센서가 파손되지 않고 장기간 운용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중차량에 대한 저항성과 내구성이 우수한 콘크리트 포장 공법 중 균열발생이 방지되고 파손과 유지보수가 최소화 될 수 있어 WIM 시스템을 효율적으로 운영할 수 있는 포스트텐션 콘크리트 포장 공법을 시공, 현장 적용성을 평가하였다.
과적차량은 도로와 교량의 내구성 감소에 가장 큰 위험요소 중 하나여서 지금까지 이런 문제를 제한하기 위해 과적차량에 대한 단속이 실시되어 왔다. 그러나 기존의 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 기존 문제점 해결과 u-ITS의 구축을 위해 무인화, 무선화 기반의 U-중차량 무인과적 단속시스템 구축방안을 제시하며 이를 위해, 시스템 구성방법, USN의 적용, 시스템 제어부와 WCDMA/HSDPA의 설계에 대해 연구하고 WIM 센서의 성능에 대해 검증하였다.
경부고속도로 건설을 기점으로 급격한 경제성장을 이룬 우리나라 고속도로는 현재 신규도로의 건설사업 물량이 둔화되면서 기존의 도로망을 효율적으로 활용하고 최적의 공용성 유지가 필요한 시점이 되었다. 최적의 공용성 확보를 위해 교통하중을 가장 적극적으로 통제하는 방법은 과적단속이다. 본 연구에서는 과적단속의 효율화를 위해 고속축하중측정 시스템을 개발하고 이를 통해 국내 고속도로 과적화물차 행태 분석을 실시하며, 본 시스템을 활용한 과적단속시스템 개발 가능성에 대하여 검토하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 개발한 고속축하중측정 시스템은 차로당 2조의 루프센서와 2조의 축중센서, 2조의 원더링센서로 이루어져 있다. 특히 원더링센서는 차량의 좌우 타이어의 위치 판독이 가능하여 과적단속 시스템으로 활용시 차로의 이탈유무를 판독할 수 있으며, 윤거 측정 및 윤형식(단륜/복륜) 구분이 가능하여 차종을 구분함에 있어서 기존 차종분류 시스템보다 세분화된 분류가 가능하여 12종 차종분류시 오분류 비율이 매우 낮은 장점을 가지고 있다. 본 시스템에 대한 검증시험 결과 모든 시험조건의 전체평균오차가 축하중 15% 이내, 총하중 7% 이내로 나타났다. COST-323에서 제시하고 있는 WIM 등급기준에 따르면 사회기반시설 설계와 유지관리 및 평가목적으로 사용가능한 B(10) 등급으로 나타났으며, 과적이 가장 문제되는 5축 카고 화물차에 대한 분석결과는 축중량 오차 8%, 총중량 오차 5%로 단속가능 수준인 A(5)등급으로 나타났다. 고속도로의 차종별 중량분석 결과 12종 분류기준에서 5종, 6종, 7종, 12종 차량이 하중기준을 초과하는 비율이 가장 높게 나타났으며, 주로 가변축을 장착한 차량으로 축조작에 의한 축하중 과적비율이 매우 높게 나타나 이러한 차량에 대한 실효성 있는 과적단속기법이 필요한 것으로 판단된다. 도로교통분야에 있어서 차종별 교통량 자료는 도로의 계획과 건설, 유지관리, 교통류분석 및 도로행정에 필요한 기본 자료이며 각종 연구에 필요한 기초자료로 활용되어지는 필수적인 요소이다.
Widi Nugraha;Winarputro Adi Riyono;Indra Djati Sidi;Made Suarjana;Ediansjah Zulkifli
Structural Monitoring and Maintenance
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제10권3호
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pp.207-220
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2023
The safety of bridges are critical in our transportation infrastructure. Bridge design and analysis require complex structural analysis procedures to ensure their safety and stability. One common method is to calculate the maximum moment in the girders to determine the appropriate bridge section. Girder distribution factors (GDFs) provide a simpler approach for performing this analysis. A GDF is a ratio between the response of a single girder and the total response of all girders in the bridge. This paper explores the significance of GDFs in bridge analysis and design, including their importance in the evaluation of existing bridges. We utilized Bridge Weigh-in-motion (B-WIM) measurements of five simple supported girder bridge in Indonesia to develop a simple GDF provisions for the Indonesia's bridge design code. The B-WIM measurements enable us to know each girder strain as a response due to vehicle loading as the vehicle passes the bridge. The calculated GDF obtained from the B-WIM measurements were compared with the code-specified GDF and the American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO) Load and Resistance Factor Design (LRFD) bridge design specification. Our study found that the code specified GDF was adequate or conservative compared to the GDF obtained from the B-WIM measurements. The proposed GDF equation correlates well with the AASHTO LRFD bridge design specification. Developing appropriate provisions for GDFs in Indonesian bridge design codes can provides a practical solution for designing girder bridges in Indonesia, ensuring safety while allowing for easier calculations and assessments based on B-WIM measurements.
Steel truss bridge is one of the most widely used bridge types in Indonesia. Out of all Indonesia's national roads, the number of steel truss bridges reaches 12% of the total 17,160 bridges. The application of steel truss bridges is relatively high considering this type of bridge provides advantages in the standardization of design and fabrication of structural elements for typical bridge spans, as well as ease of mobilization. Directorate of Road and Bridge Engineering, Ministry of Works and Housing, has issued a standard design for steel truss bridges commonly used in Indonesia, which is designed against the design load in SNI 1725-2016 Bridge Loading Standards. Along with the development of actual traffic load measurement technology using Bridge Weigh-in-Motion (B-WIM), traffic loading data can be utilized to evaluate the reliability of standard bridges, such as standard steel truss bridges which are commonly used in Indonesia. The result of the B-WIM measurement on the Central Java Pantura National Road, Batang - Kendal undertaken in 2018, which supports the heaviest load and traffic conditions on the national road, is used in this study. In this study, simulation of a sequences of traffic was carried out based on B-WIM data as a moving load on the Australian type Steel Truss Bridge (i.e., Rangka Baja Australia -RBA) structure model with 60 m class A span. The reliability evaluation was then carried out by calculating the reliability index or the probability of structural failure. Based on the analysis conducted in this study, it was found that the reliability index of the 60 m class Aspan for RBA bridge is 3.04 or the probability of structural failure is 1.18 × 10-3, which describes the level of reliability of the RBA bridge structure due to the loads from B-WIM measurement in Indonesia. For this RBA Bridge 60 m span class A, it was found that the calibrated nominal live load that met the target reliability is increased by 13% than stated in the code, so the uniform distributed load will be 7.60 kN/m2 and the axle line equivalent load will be 55.15 kN/m.
Highway bridges are important infrastructures for national transportation systems. However, due to overweight trucks frequently moving on highways, highway structures have been gradually damaged and economical loss has grown severe. To maintain a highway bridge safe and sound, properties and loading characteristics of passing trucks on the bridge must be evaluated WIM(Weigh-In-Motion) systems have been developed by many research groups for multiple purposes. Most of the developed WIM systems have applied moment influence lines to identify loading characteristics. Since passing trucks are dynamic loads, however, the identified loads by the influence lines for static loads cannot represent the actual situation correctly. The current research investigates the effects of problem of different loading characteristics on load identification and proposes a new algorithm using the concept of moment influence surface. A numerical simulation study is carried out.
과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하므로 시설물의 내구성을 단축시켜 이에 따른 유지보수 비용을 증가시킨다. 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 무인과적 단속 시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크 시스템을 구성하고, 무선통신프로토콜을 통한 실내성능실험으로 축중 WIM센서 선정, 하중 및 온도에 따른 변수, 자율공간 송수신 거리 실험을 통해 U-도로 과적차량 무인관리 시스템의 가능성을 검토하였다. 그리고 고속 주행 상태에서도 차량의 하중 측정이 가능한 High Speed WIM Sensor의 성능에 대해 검증하였다. 또한 USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 기본적으로 고속 WIM센서와 함께 USN의 구성과 Internal/External Network의 완전 무인, 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.
교량의 현 내하력을 평가하기 위해서 사용되는 방법으로 허용응력 평가법(ASR), 하중계수평가법 (LFR) 등의 방법 등이 사용되고 있다. 현재, 교랑 평가 값을 이용하여 이 값을 확률이론에 연결시키려는 시도들이 많이 연구되고 있다. 본 논문의 주목적은 교량의 내하력 평가값 (Rating Factor)과 확률이론을 이용하여, 과하중 확률을 구하는데 있습니다. 본 논문에서는 이러한 평가 방법들을 요약 설명하고, Weigh-in-Motion에 의해 얻은 활하중 모델을 도입하여, 교량 평가 값을 확률이론에 연결 시켰다. 활하중 모델과 교량 내하력 값을 토대로, 초과 하중 확률을 계산하고, 그 방법을 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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