Nili, Mohammad Hosein;Zahraie, Banafsheh;Taghaddos, Hosein
Smart Structures and Systems
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제26권4호
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pp.533-544
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2020
Effective bridge maintenance reduces bridge operation costs and extends its service life. The possibility of storing bridge life-cycle data in a 3D parametric model of the bridge through Bridge Information Modeling (BrIM) provides new opportunities to enhance current practices of bridge maintenance management. This study develops a Decision Support System (DSS), namely BrDSS, which employs BrIM and an efficient optimization model for bridge maintenance planning. The BrIM model in BrDSS extracts basic data of elements required for the optimization process and visualizes the inspection data and the optimization results to the user to help in decision makings. In the optimization module of the DSS, the specifically formulated Genetic Algorithm (GA) eliminates the chances of producing infeasible solutions for faster convergence. The practicality of the presented DSS was explored by utilizing the DSS in the maintenance planning of a bridge under operation in the southwest of Iran.
Effective maintenance system for national highway bridges has been requested due to increasing numbers of bridges. In this study, bridge data base is established in accordance with rating criteria for the structural conditions and functions of bridges. Maintenance system using PC-80386 hardware and ORACLE software is developed to rank the priority of either reconstruction or repairing of bridges and to provide with those information to bridge maintenance staff in order to perform bridge maintenance effectively. With this pre-establised data base and computerized maintenance system, data and information for planning of bridge construction could be obtained in times.
이 논문에서는 교량의 유지보수비용을 최소화할 뿐만 아니라 교량의 성능을 동시에 최대화할 수 있는 새로운 유지보수계획법을 제시한다. 교량 수명연한 동안의 유지보수비용과 교량의 바닥판, 주형, 하부구조의 상태등급으로 표현되는 교량의 성능을 동시에 최적화 하는 다목적 최적화 문제를 구성하여 최적의 유지보수계획을 수립한다. 다목적 최적화문제의 해를 얻기 위한 수치해석 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하고, 다목적 최적화방법을 적용하여 얻어진 여러 개의 해집합 중 최적해의 선택을 위한 의사결정(decision making)을 위해 선호도기반 최적화방법을 적용한다. 일반적인 5경간의 PSC I형 교량에 대한 수치예제를 통해, 이 연구에서 제안하는 방법이 유지보수비용 및 교량성능간의 균형 있는 최적화를 이룰 수 있음을 보인다.
교량의 내진성능확보를 위한 유지보수계획을 수립하는데 있어서, 전체 생애주기비용의 최소화를 통하여 최적의 검사 및 수리회수의 결정방법을 제시한다. 생애주기 비용에는 초기비용, 파괴비용 뿐만 아니라, 검사 및 보수비용이 포함된다. 시간에 따른 내진성능저하모델을 손상함수를 이용하여 표현하였으며, 손상감지정도에 따른 Event Tree Analysis를 통하여 유지보수에 따른 파괴확률을 랜덤진동이론을 이용하여 산출한다. 예제로서 10경간 연속교의 최적유지보수방법을 살펴본 결과, 가속도계수가 증가하고, 연약지반일수록 최적유지보수회수는 증가하는 것으로 나타났다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제1권2호
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pp.1-10
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2011
Bridges are critical and valuable components in any road and rail transportation network. Therefore bridge remediation has always been a top priority for asset managers and engineers, but identifying the nature of true defect deterioration and associated remediation treatments remains a complex task. Nowadays Decision Support Systems (DSS) are widely used to assist decision makers across an extensive spectrum of unstructured decision environments. The main objective of this research is to develop a requirements-driven methodology for bridge monitoring and maintenance which has the ability to assess the bridge condition and find the best remediation treatments using Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART); with the aim of maintaining a bridge within acceptable limits of safety, serviceability and sustainability.
본 연구에서는 국가의 랜드마크로써 상징적 역할뿐 아니라 물류비용 및 수송비용을 대폭 절감할 수 있는 경제적 가치측면에서 중요한 현수교 시설물을 대상으로 세부적인 기술수준 분석을 실시하고, 중점추진분야를 도출하였다. 분석결과, 한국의 현수교 분야의 기술수준은 선진국 대비 82%의 기술수준으로 도출되었으며, 세부적으로 살펴보면 재료(A) 분야에서 80.2%, 계획 및 설계(B) 분야에서 81.7%, 시공 및 유지관리(C) 분야에서 83.7%의 최고기술 선진국 대비 기술수준이 나타났다. 그리고 본 연구에서는 경제적, 사회적, 기술적 중요도를 분석하여 투자효율이 높을 것으로 판단되는 중점 추진 분야를 도출하였으며, 도출된 항목으로는 "고성능 포장재료" 기술로 나타났다.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
Bridge deterioration shows the change of bridge condition during its operation, and predicting bridge deterioration is important for implementing predictive protection and planning future maintenance. However, in practical application, the raw inspection data of bridges are not continuous, which has a greater impact on the accuracy of the prediction results. Therefore, two kinds of bridge deterioration models are established in this paper: one is based on the traditional regression theory, combined with the distribution fitting theory to preprocess the data, which solves the problem of irregular distribution and incomplete quantity of raw data. Secondly, based on the theory of Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Network (RNN), the network is trained using the raw inspection data, which can realize the prediction of the future deterioration of bridges through the historical data. And the inspection data of 60 prestressed concrete box girder bridges in Xiamen, China are used as an example for validation and comparative analysis, and the results show that both deterioration models can predict the deterioration of prestressed concrete box girder bridges. The regression model shows that the bridge deteriorates gradually, while the LSTM-RNN model shows that the bridge keeps great condition during the first 5 years and degrades rapidly from 5 years to 15 years. Based on the current inspection database, the LSTM-RNN model performs better than the regression model because it has smaller prediction error. With the continuous improvement of the database, the results of this study can be extended to other bridge types or other degradation factors can be introduced to improve the accuracy and usefulness of the deterioration model.
Though the concept of Life-Cycle Cost (LCC) itself is not new, its effectiveness for planning, design, rehabilitation and maintenance/management of civil infrastructures is becoming increasingly recognized. For the decision problems as in the case of the LCC of plant facilities, equipments, bridge decks, pavements, etc., the Life-Cycle Cost Analysis (LCCA) is relatively simple, and thus its practical implementation is rather straightforward. However, when it comes to major infrastructures such as bridge, tunnels, underground facilities, etc., the LCCA problem becomes extremely complex because lack of cost data associated with various direct and indirect losses, and the absence of uncertainty data available for the assessment as well. As a result, the LCC studies have been largely limited only to those relatively simple LCCA problems of planning or conceptual design for making decisions. Accordingly, in the recent years, the researchers have pursued extensive studies on the LCC effectiveness mostly related to LCC models and frameworks for civil infrastructures. Moreover, recently the demand on the practical application of LCC effective decisions in design and maintenance is rapidly growing unprecedently in civil engineering practice. Indirction cost is very important on LCC formulation. But that is very difficult and complicate the estimation every LCC. The objective of this paper is to suggest efficient regression model for the estimation of indirect cost approach to the practical application of LCC for the design and rehabilitation of civil. infrastructures considering traffic, traffic network, detour condition, and workzone condition. In this paper, it performed the sensitivity analysis and correlation analysis of parameter for development of regression model of inflection cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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