It is important to accurately predict structural responses to external excitations such as typhoons and earthquakes when designing structures for serviceability. One of the key procedures to predict reliable vibration responses is to evaluate accurate structural dynamic properties using finite element (FE) models, which properly represent the realistic behavior of buildings. In the case of historic masonry buildings, structural damage could also be caused by ambient vibrations or impacts. Therefore, the preservation plans of historic buildings for low-level vibrations or impacts should be provided by analyzing structural damages within serviceability levels. For this purpose, it is required to provide FE model construction and response analysis methods verified with field measurement data. In this research, long-term field measurement was performed for a cathedral and its dynamic properties were evaluated using measured data. Then, the model was calibrated based on the measured dynamic properties and an overall construction method for the masonry cathedral was proposed. Using the measured accelerations, the vibrations of the belfry were analyzed using the calibrated FE model and finally, the FE model for the cathedral was verified by comparing the measured accelerations with the modeled results.
상시진동을 이용하여 구조계의 동특성을 추출하는 운용모드해석 기법은 케이블교량 구조건전성모니터링의 한 분야로써 다양한 연구와 실험적 검증이 수행되어왔다. 본 연구에서는 두 번에 걸친 상시진동실험과 함께 3년간의 장기 계측을 통해 수집된 가속도 데이터를 이용하여 공용 중인 사장교의 장단기 동특성을 평가하였다. 교량 준공 이후 6년과 19년이 경과한 시기에 실시한 고해상도 상시진동실험으로부터 0.1 ~ 2.5 Hz 대역에서 27개 수직모드(휨, 비틈)와 1개 수평모드를 추출하였다. 운용모드해석에 기반한 동특성 추출은 PP기법, ERADC기법, FDD기법, TDD기법을 적용하였으며, 적용한 기법들 간에 유의미한 차이가 없는 것을 확인하였다. 장기 계측 고유진동수와 환경 요인(온도, 바람)에 대한 상관성 분석으로부터 온도 변화가 고유진동수 변동에 지배적인 영향인자임을 확인하였다. 대상교량의 고유진동수 감소 경향은 구조성능과 일체성이 변한 것이 아니라 두 번의 상시진동실험 간 온도 차이에 의한 환경영향이 컸음을 밝혔다. 또한 TDD기법 적용 시, 지연이 0에서 자기상관이 1이 되도록 시퀀스를 정규화하는 알고리즘을 추가하여 모드형상 추출의 정확도를 개선하였다.
사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.
This paper analyses the data collected from the $2^{nd}$ Jindo Bridge, a cable-stayed bridge in Korea that is a structural health monitoring (SHM) international test bed for advanced wireless smart sensors network (WSSN) technology. The SHM system consists of a total of 70 wireless smart sensor nodes deployed underneath of the deck, on the pylons, and on the cables to capture the vibration of the bridge excited by traffic and environmental loadings. Analysis of the data is performed in both the time and frequency domains. Modal properties of the bridge are identified using the frequency domain decomposition and the stochastic subspace identification methods based on the output-only measurements, and the results are compared with those obtained from a detailed finite element model. Tension forces for the 10 instrumented stay cables are also estimated from the ambient acceleration data and compared both with those from the initial design and with those obtained during two previous regular inspections. The results of the data analyses demonstrate that the WSSN-based SHM system performs effectively for this cable-stayed bridge, giving direct access to the physical status of the bridge.
Bayraktar, Alemdar;Altunisik, Ahmet Can;Sevim, Baris;Turker, Temel
Smart Structures and Systems
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제6권4호
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pp.373-388
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2010
The updated finite element model of K$\ddot{o}$m$\ddot{u}$rhan Highway Bridge on the Firat River located on the $51^{st}$ km of Elazi$\breve{g}$-Malatya highway is obtained by using analytical and experimental results. The 2D and 3D finite element model of the bridge is created by using SAP2000 structural analyses software, and the dynamic characteristics of the bridge are determined analytically. The experimental measurements are carried out by Operational Modal Analysis Method under traffic induced vibrations and the dynamic characteristics are obtained experimentally. The vibration data are gathered from the both box girder and the deck of the bridge, separately. Due to the expansion joint in the middle of the bridge, special measurement points are selected when experimental test setups constitute. Measurement duration, frequency span and effective mode number are determined by considering similar studies in literature. The Peak Picking method in the frequency domain is used in the modal identification. At the end of the study, analytical and experimental dynamic characteristic are compared with each other and the finite element model of the bridge is updated by changing some uncertain parameters such as material properties and boundary conditions. Maximum differences between the natural frequencies are reduced from 10% to 2%, and a good agreement is found between natural frequencies and mode shapes after model updating.
This paper proposes the use of transmissibility functions combined with a machine learning algorithm, Artificial Neural Networks (ANNs), to assess damage in a truss bridge. A new approach method, which makes use of the input parameters calculated from the transmissibility function, is proposed. The network not only can predict the existence of damage, but also can classify the damage types and identity the location of the damage. Sensors are installed in the truss joints in order to measure the bridge vibration responses under train and ambient excitations. A finite element (FE) model is constructed for the bridge and updated using FE software and experimental data. Both single damage and multiple damage cases are simulated in the bridge model with different scenarios. In each scenario, the vibration responses at the considered nodes are recorded and then used to calculate the transmissibility functions. The transmissibility damage indicators are calculated and stored as ANNs inputs. The outputs of the ANNs are the damage type, location and severity. Two machine learning algorithms are used; one for classifying the type and location of damage, whereas the other for finding the severity of damage. The measurements of the Nam O bridge, a truss railway bridge in Vietnam, is used to illustrate the method. The proposed method not only can distinguish the damage type, but also it can accurately identify damage level.
본 논문에서는 상시진동계측에서 얻은 시계열파형에서 하프파워법과 RD법을 통하여 감쇠율을 산정하여 해석법에 따른 감쇠율의 변동성을 분석하였다. 상시진동계측은 국내 철골조 건물 2개동과 철골철근콘크리트조 건물 1개동을 대상으로 실시하였다. 하프파워법(half- power bandwidth method)의 변수는 앙상블 데이터수를 1024, 2048, 4096, 8192로 변화시키면서 감쇠율의 변화 경향을 분석하여 하프파워법의 적용성을 검토하였다. 상시진동계측 데이터에서 앙상블의 데이터 사이즈를 1024 에서 8192로 증가함에 따라서 하프파워법에 의한 감쇠율은 감소하면서 일정한 값으로 수렴하면서 RD법에 의한 감쇠율과 비슷해짐을 확인하였다. 또한 하프파워법에 대한 감쇠율은 일반적으로 RD법에 의한 감쇠율보다 다소 큰 것을 확인하였다.
구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.
Alcover-Sanchez, R.;Soria, J.M.;Perez-Aracil, J.;Pereira, E.;Diez-Jimenez, E.
Smart Structures and Systems
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제29권3호
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pp.499-512
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2022
This work proposes a novel contactless vibration damping and thermal isolation tripod platform based on Superconducting Magnetic Levitation (SML). This prototype is suitable for cryogenic environments, where classical passive, semi active and active vibration isolation techniques may present tribological problems due to the low temperatures and/or cannot guarantee an enough thermal isolation. The levitating platform consists of a Superconducting Magnetic Levitation (SML) with inherent passive static stabilization. In addition, the use of Operational Modal Analysis (OMA) technique is proposed to characterize the transmissibility function from the baseplate to the platform. The OMA is based on the Stochastic Subspace Identification (SSI) by using the Expectation Maximization (EM) algorithm. This paper contributes to the use of SSI-EM for SML applications by proposing a step-by-step experimental methodology to process the measured data, which are obtained with different unknown excitations: ambient excitation and impulse excitation. Thus, the performance of SSI-EM for SML applications can be improved, providing a good estimation of the natural frequency and damping ratio without any controlled excitation, which is the main obstacle to use an experimental modal analysis in cryogenic environments. The dynamic response of the 510 g levitating platform has been characterized by means of OMA in a cryogenic, 77 K, and high vacuum, 1E-5 mbar, environment. The measured vertical and radial stiffness are 9872.4 N/m and 21329 N/m, respectively, whilst the measured vertical and radial damping values are 0.5278 Nm/s and 0.8938 Nm/s. The first natural frequency in vertical direction has been identified to be 27.39 Hz, whilst a value of 40.26 Hz was identified for the radial direction. The determined damping values for both modes are 0.46% and 0.53%, respectively.
본 논문에서는 상시진동계측 결과를 활용하여 교랑의 이동하중해석을 수행하기 위한 구조재해석 기법을 제시하였다. 구조재해석을 위해 필요한 실구조물의 고유진동수와 모우드 형상은 직접퓨리에 분석을 통해 구하고, 감쇠비는 Random Decrement기법을 이용하는 방법을 사용하였다. 또한, 계측 모우드 형상을 구조재해석에 필요한 자유도로 보간하기 위한 보간법을 제시하였다. 더불어, 제시된 구조재해석기법을 이동질량 모형에 기초한 주행하중 해석에 적용하여 이를 직접 해석한 결과와 비교하였다 해석결과는 상시진동 계측의 결과만을 이용하여 수행된 구조재해석 결과도 교량의 실제 응답을 잘 표현할 수 있음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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