Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.04a
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pp.320-325
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2009
In this study, a method to estimate the suspension bridge deflection is developed using mode decomposition technique. In order to examine the suspension bridge stability against these dynamic loadings, the prediction of displacement response is very important to evaluate bridge stability. However, it is recognized that any measurement of movement for suspension bridges may be difficult for the absence of proper methods to measure the displacement response on site. This study aims at suggesting a method to estimate the displacement response from the measured strain signals in an indirect way to predict the displacement response, not a direct way to measure the displacement response. Additionally, by applying the FBG sensors with multi-point measurements not influenced by electric noise, it can be expected that the technique would be applicable to infrastructures.
AGT system is a kind of light railway train. AGT system use of concrete track and rubber tire, so it can be reduce the noise and vibration, compare to the normal train system. And, the dynamic responses of normal bridge are influenced by the dynamic characteristics of bridge, the speed of vehicle and the surface roughness of railway. But the AGT system bridge is influenced not only the above facts but also the guiderail unevenness, because, AGT vehicle steered by guiderail. So, in this study, optimized service condition is suggested for the design and operation of AGT system, by the means of experimental study. The experiments are executed for PSC bridge with length of 30m, at the AGT test line in Kyongsan. The test results are compared and investigated according to the prominence. In the test result, the guiderail prominence influenced on the dynamic response of bridge. It shows a increase as compared with no guiderail prominence in the dynamic response value acceleration, displacement, stain.
AGT system is a kind of light railway train. AGT system use of concrete track and rubber tire, so it can be reduce the noise and vibration, compare to the normal train system. And, the dynamic responses of normal bridge are influenced by the dynamic characteristics of bridge, the speed of vehicle and the surface roughness of railway. But the AGT system bridge is influenced not only the above facts but also the guiderail unevenness, because, AGT vehicle steered by guiderail. So, in this study, optimized service condition is suggested for the design and operation of AGT system, by the means of experimental study. The experiments are executed for PSC bridge with length of 30m, at the AGT test line in Kyongsan. The test results are compared and investigated according to the prominence. In the test result, the guiderail prominence influenced on the dynamic response of bridge. It shows a increase as compared with no guiderail prominence in the dynamic response value acceleration, displacement, stain.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1996.04a
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pp.111-118
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1996
Dynamic load models which show the practical behavior of truss bridge subjected to moving train load are presented. Three basically approaches are available for evaluating structural response to dynamic effects : moving force, moving mass, and influence moving force and mass. Simple warren truss bridge model is selected in this research, and idealized lumped mass system, modelled as a planar structure. In the process of dynamic analysis, the uncoupled equation of motion is derived from simultaneous equation of the motion of truss bridge and moving train load. The solution of the uncoupled equations of motion is solved by Newmark-$\beta$ method. The results show that dynamic response of moving mass and static analysis considering the impact factor specified in the present railway bridge code was nearly the same. Generally, the dynamic response of moving force is somewhat greater than that of moving mass. The dynamic load models which are presented by this study are obtained relatively adequate load model when apply to a truss bridge.
The major objective of this study is to investigate the effects and application of improvement for railway steel plate girder bridge by resilient panel track system. It analyzed the mechanical behaviors of steel plate girder bridge with applying resilient panel track system on the finite element analysis and laboratory test for static & dynamic characteristics. As a result, the improvement of steel plate girder bridge with resilient panel track systems are obviously effective for the static & dynamic response which is non-ballast steel plate girder bridge. The analytical and experimental study are carried out to investigate resilient panel track system decrease vertical acceleration and deflection on steel plate girder bridge for serviceability. And the resilient panel track system reduced dynamic maximum displacements (about 59%) and stresses (about 82%), the increase of dynamic safety is predicted by adopting resilient panel track system. From the dynamic test results of steel plate girder bridge, it is investigated that vertical acceleration and deflection is very low with applying resilient panel track system. The servicing steel plate girder bridge with resilient panel track system has need of the reasonable improvement measures which could be reducing the effect of static and dynamic behavior that degradation phenomenon of structure by an unusual response characteristic and a drop durability.
This paper presents a time domain approach for predicting buffeting response of long suspension bridges under skew winds. The buffeting forces on an oblique strip of the bridge deck in the mean wind direction are derived in terms of aerodynamic coefficients measured under skew winds and equivalent fluctuating wind velocities with aerodynamic impulse functions included. The time histories of equivalent fluctuating wind velocities and then buffeting forces along the bridge deck are simulated using the spectral representation method based on the Gaussian distribution assumption. The self-excited forces on an oblique strip of the bridge deck are represented by the convolution integrals involving aerodynamic impulse functions and structural motions. The aerodynamic impulse functions of self-excited forces are derived from experimentally measured flutter derivatives under skew winds using rational function approximations. The governing equation of motion of a long suspension bridge under skew winds is established using the finite element method and solved using the Newmark numerical method. The proposed time domain approach is finally applied to the Tsing Ma suspension bridge in Hong Kong. The computed buffeting responses of the bridge under skew winds during Typhoon Sam are compared with those obtained from the frequency domain approach and the field measurement. The comparisons are found satisfactory for the bridge response in the main span.
He, Xingwen;Kawatani, Mitsuo;Hayashikawa, Toshiro;Kim, Chul-Woo;Catbas, F. Necati;Furuta, Hitoshi
Smart Structures and Systems
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v.13
no.5
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pp.869-890
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2014
In this study, a damage detection approach using train-induced vibration response of the bridge is proposed, utilizing only direct structural analysis by means of introducing soft computing methods. In this approach, the possible damage patterns of the bridge are assumed according to theoretical and empirical considerations at first. Then, the running train-induced dynamic response of the bridge under a certain damage pattern is calculated employing a developed train-bridge interaction analysis program. When the calculated result is most identical to the recorded response, this damage pattern will be the solution. However, owing to the huge number of possible damage patterns, it is extremely time-consuming to calculate the bridge responses of all the cases and thus difficult to identify the exact solution quickly. Therefore, the soft computing methods are introduced to quickly solve the problem in this approach. The basic concept and process of the proposed approach are presented in this paper, and its feasibility is numerically investigated using two different train models and a simple girder bridge model.
The major objective of this study is to investigate the effects and application of improvement for railway steel plate girder bridge by resilient panel track system. It analyzed the mechanical behaviors of steel plate girder bridge with applying resilient panel track system on the finite element analysis and laboratory test for static & dynamic characteristics. As a result, the improvement of steel plate girder bridge with resilient panel track systems are obviously effective for the static & dynamic response which is non-ballast steel plate girder bridge. The analytical and experimental study are carried out to investigate resilient panel track system decrease vertical acceleration and deflection on steel plate girder bridge for serviceability. And the resilient panel track system reduced dynamic maximum displacements(about 59%) and stresses(about 82%), the increase of dynamic safety is predicted by adopting resilient panel track system. From the dynamic test results of steel plate girder bridge, it is investigated that vertical acceleration and deflection is very low with applying resilient panel track system. The servicing steel plate girder bridge with resilient panel track system has need of the reasonable improvement measures which could be reducing the effect of static and dynamic behavior that degradation phenomenon of structure by an unusual response characteristic and a drop durability.
This is the first of two companion papers that analyse ten years of on-site monitoring data for the Confederation Bridge to determine the validity of the original wind speeds and wind loads predicted in 1994 when the bridge was being designed. The check of the original design values is warranted because the design wind speed at the middle of Northumberland Strait was derived from data collected at shore-based weather stations, and the design wind loads were based on tests of section and full-aeroelastic models in the wind tunnel. This first paper uses wind, tilt, and acceleration monitoring data to determine the static and dynamic responses of the bridge, which are then used in the second paper to derive the static and dynamic wind loads. It is shown that the design ten-minute mean wind speed with a 100-year return period is 1.5% less than the 1994 design value, and that the bridge has been subjected to this design event once on November 7, 2001. The dynamic characteristics of the instrumented spans of the bridge including frequencies, mode shapes and damping are in good agreement with published values reported by others. The on-site monitoring data show bridge response to be that of turbulent buffeting which is consistent with the response predicted at the design stage.
When monitoring the structural integrity of a bridge using data collected through accelerometers, identifying the profile of the load exerted on the bridge from the vehicles passing over it becomes a crucial task. In this study, the speed and location of vehicles on the deck of a bridge is reconfigured using real-time video to implicitly associate the load applied to the bridge with the response from the bridge sensors to develop an image-based deep learning network model. Instead of directly measuring the load that a moving vehicle exerts on the bridge, the intention in the proposed method is to replace the correlation between the movement of vehicles from CCTV images and the corresponding response by the bridge with a neural network model. Given the framework of an input-output-based system identification, CCTV images secured from the bridge and the acceleration measurements from a cantilevered beam are combined during the process of training the neural network model. Since in reality, structural damage cannot be induced in a bridge, the focus of the study is on identifying local changes in parameters by adding mass to a cantilevered beam in the laboratory. The study successfully identified the change in the material parameters in the beam by using the deep-learning neural network model. Also, the method correctly predicted the acceleration response of the beam. The proposed approach can be extended to the structural health monitoring of actual bridges, and its sensitivity to damage can also be improved through optimization of the network training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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