본 논문의 목적은 장기적인 차량중량자료의 획득을 위하여 설치된 Weigh-In-Motion(WIM)시스템의 정확도를 개선하기 위한 온도영향 보정기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 국내 교통량통계연보에 근거하여 중차량교통량이 많은 지역 중 한 곳을 선정하고 WIM 시스템을 설치하여 2010년 1월부터 차량의 중량자료를 획득하였다. 본 연구에서는 획득한 자료 가운데 5월부터 8월까지의 WIM 자료에 대하여 온도에 따른 영향을 보정하기 위하여 화물적재량에 따른 영향을 가장 덜 받아 상대적으로 일정한 중량값을 나타내는 10종 차량(5축 세미트랙터트레일러)의 첫 번째 축의 중량자료를 이용하였다. 이로부터 일평균, 최대 및 최저기온에 따른 보정식을 개발하였다. 마지막으로 새로 얻어진 차량중량자료를 분석하여 보정방법의 적정함을 나타내었고 재현주기별 극한하중 예측을 통해 보정 전,후의 자료값의 차이를 비교하였다. 이 연구의 결과는 WIM system으로 얻게 되는 장기적인 차량중량자료의 정확도를 향상시킴으로써 도로포장 설계 및 교량설계를 위한 설계차량활하중모형의 합리적인 선택에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 전기 잡음과 장기 계측이 어려운 스트레인 게이지 센서의 단점을 보완하기 위하여 FBG 광섬유 센서를 사용하여 저속용 축중기를 개발하였고 현장에 축중 시스템에 적용하여 실험하였다. 각기 다른 브라그 파장을 갖는 FBG 센서로부터 반사되는 파장 변화를 이 센서들과 동일한 FBG 필터들을 사용하여 빛의 강도로 변화시켜 차량의 무게를 측정하였다. 광원의 광전력과 온도 변화를 보상을 하였으며 잡음의 영향을 감소시키기 위해 위해 lock-in 증폭기를 사용하였다. 모의 실험을 통해서 차량의 하중인가 위치에 관계없이 동일하게 축중이 측정되는 구조의 설계가 가능하였다. 현장 실험을 통하여 실제차량 축중 측정에 대한 선형성과 재현성을 확인하였다.
교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지관리 측면에서도 매우 중요하다. 교량구조물에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타난다. 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량상을 주행하는 중차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 국내실정에 맞게 개발하고 이를 고속도로상의 교량에서 검증하였다.
본 연구는 포스트텐션 콘크리트 포장(PTCP: Post-Tensioned Concrete Pavement)에 고속축중계(WIM: Weigh-in-Motion)를 설치한 포장 시스템의 거동을 분석하기 위하여 수행되었다. PTCP는 일차로 폭으로 기존의 아스팔트 포장을 절삭하여 제거한 후에 시공되었다. PTCP는 슬래브의 연장이 길기 때문에 긴장을 통해 프리스트레스를 적절히 작용시키기 위해서는 슬래브와 하부층과의 마찰이 적어야 하며 이러한 영향을 시험시공을 통해 우선적으로 분석하였으며, 환경하중에 따른 슬래브의 종방향 거동도 분석하였다. 시험시공을 통해 얻은 결과를 바탕으로 공용중인 도로에 WIM 센서를 설치한 PTCP를 시공하였으며 이러한 포장체가 환경하중을 받을 때의 컬링 거동을 측정하여 특성을 분석하였다. 연구결과 PTCP 슬래브 상부의 일부를 절삭하여 WIM 센서를 설치하더라도 PTCP의 거동은 이에 영향을 받지 않는 것을 알 수 있었으며, WIM 센서의 정밀 측정에 부합되는 PTCP 시스템을 시공할 수 있는 기반을 마련하였다.
본 연구에서는 BWIM(Bridge Weigh-in-Motion) 시스템을 기반으로 주행차량의 총중량 및 축중량 추정을 수행하였다. BWIM 시스템의 개발을 위해 차량 주행시험은 필수적이지만 그 비용과 시간이 많이 소요되고, 다양한 차량 주행 조건의 적용이 어렵다. 따라서 차량 주행시험의 비용 및 시간적 문제점을 보완하고, 주행 조건에 따른 다양한 교량응답의 확보할 수 있는 수치 시뮬레이션이 현장실험과 병행되어야한다. 본 연구에서는 교량의 동적특성을 반영하는 수치 시뮬레이션을 수행하여 교량의 응답을 획득하고, 통행 차량의 중량을 산출하는 BWIM 시스템에 적용하여 총중량 및 축중량 추정을 수행하고 정밀해석모델기반 과적단속기술에 대하여 제안하였다.
고속축중기 시스템은 개별 차량의 통행속도 및 하중 정보를 수집할 수 있어 기존의 차량검지장비와 비교하여 다양한 활용이 가능하다. 그러나 고속축중기 원시 자료는 지점 검지 자료로 구간별 안전성 분석에 직접 적용하는 것은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 고속축중기 자료 중 검지 시간, 검지 속도, 차량길이, 차량 종류, 차량 무게정보를 수집하여 대리안전척도로 이용한 상충률과 충격량을 산출하는 방법론을 제시하였다. 이를 통하여 고속도로 교통류 내의 추종관계 별 후미추돌 위험도를 분석하고 안전성을 평가하는 것이 가능할 것으로 판단되며 해당 구간 내 교통안전 위해차종 선별 및 계도 방안 모색에 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, high speed fiber optic sensor weigh-in motion (WIM) system is proposed. Bragg gratings which have several advantages such as good reproducibility and good multiplicity compare to other optical fiber sensors are used for the system. Fabry-Perot filter for the signal process, which cannot be used in the high speed measurement because of the limitation in fast operation of PZT, is excluded. A new signal processing system which employs bandwidth filter is proposed and bridge type new sensor package design is also proposed. Design of the mold supporter is modified to round shape and then supporting points do not change. The data from the fiber sensors show identical and linear behavior to the axle weight. The proposed fiber optic WIM system is tested in the laboratory and experimented with actual trucks. The new concept of calibration is introduced and calculated by the experiments. The calibrated weight data show good approximations to real axial weights regardless the velocities of the truck.
본 논문의 목적은 인접차로에서 동시에 주행하는 차량재하의 확률과 실제 차량의 중량을 고려하여 합리적인 다차로 재하계수를 제시하는 것이다. 차량동시재하의 확률은 국내 여러 곳에서 촬영한 비디오영상으로부터 분석되었으며 중차량의 중량은 국내 두 곳에서 Weigh-In-Motion시스템으로부터 계측한 자료를 이용하였다. 이 두 자료를 대표적인 2차로교량과 5차로교량에 각각 적용하여 다차로재하계수를 계산하였다. 또한 본 논문에서 제시한 동시재하확률 및 WIM자료의 중량이 국내의 지역별 특성을 대표하는 값으로 가정하여 다차로재하계수의 통계적인 특성을 산출하였다. 본 논문의 결과는 국내외의 교량 설계기준과 비교하였으며 그 결과 현행 국내의 도로교설계기준의 값보다는 작고, 유로코드 및 AASHTO LRFD기준보다는 큰 값을 나타냈으며 전체적으로 캐나다의 설계기준과 유사한 값을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 교량 모니터링 시스템의 일부분으로 서해대교에 설치된 교량 하중측정 시스템(BWIM system)으로부터 획득한 신호를 분석하여 통행차량의 정보를 추출하기 위한 알고리즘의 개발과정과 이를 위해 수행한 현장 차량주행시험에 대하여 기술하였다. 개발된 BWIM 시스템은 포장층에 매설하는 축감지기가 없는 형태로, 바닥판과 가로보에 설치된 변형률계로부터 측정한 시간이력 변형률신호만을 이용하였다. 이들 측정신호로부터 추출하고자 하는 차량의 정보는 통과차로, 통과속도, 차 축수 및 총 중량이며, 이들 정보의 추출을 위해 패턴인식기법의 일종인 인공신경망(Aritificial Neural Network, ANN) 기법을 사용하였다. 현장 차량주행시험을 통하여 기지차량 및 미지차량 통행시의 BWIM 응답 데이터를 측정하였으며, 이들 실측데이터를 사용하여 인공신경망의 학습 및 성능검증을 수행하였다. 개발된 기법을 사용하여 추출되는 차량의 정보들은 현재의 교량상태 및 피로수명 평가시 활용될 수 있을 것이며, 향후 설계트럭 하중모델의 개정시 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
교량의 내구성과 설계수명 평가에 있어 대형화물차와 같은 중차량의 총중량 크기와 분포 특성은 큰 영향을 미치며, 총중량의 특성은 WIM 시스템에서의 측정 데이터를 활용하여 파악하고 있다. 고속도로상에 설치된 고속 WIM 시스템을 통해 측정된 중차량의 분포를 분석한 결과, 대부분의 중차량은 7종, 10종, 12종 화물차에서 발생하였다. 이들 화물차의 전체적인 총중량 분포와 상위 총중량 분포에 대한 확률분포 모델을 추정하였다. 전체적인 총중량 분포는 정규확률 분포에 근접하는 것으로 분석되었으며, 상위 10% 데이터는 극치분포의 하나인 Weibull 3 확률분포에 가장 높은 적합도를 갖는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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