Dynamic deflection monitoring is an essential and critical part of structural health monitoring for high-speed railway bridges. Two critical problems need to be addressed when using inclinometer sensors for such applications. These include constructing a general representation model of inclination-deflection and addressing the ill-posed inverse problem to obtain the accurate dynamic deflection. This paper provides a dynamic deflection monitoring method with the placement of optimal inclinometer sensors for high-speed railway bridges. The deflection shapes are reconstructed using the inclination-deflection transformation model based on the differential relationship between the inclination and displacement mode shape matrix. The proposed optimal sensor configuration can be used to select inclination-deflection transformation models that meet the required accuracy and stability from all possible sensor locations. In this study, the condition number and information entropy are employed to measure the ill-condition of the selected mode shape matrix and evaluate the prediction performance of different sensor configurations. The particle swarm optimization algorithm, genetic algorithm, and artificial fish swarm algorithm are used to optimize the sensor position placement. Numerical simulation and experimental validation results of a 5-span high-speed railway bridge show that the reconstructed deflection shapes agree well with those of the real bridge.
The joint distribution of wind speed and wind direction at a bridge site is vital to the estimation of the basic wind speed, and hence to the wind-induced vibration analysis of long-span bridges. Instead of the conventional way relying on the weather stations, this study proposed an alternate approach to obtain the original records of wind speed and the corresponding directions based on field measurement supported by the Structural Health Monitoring System (SHMS). Specifically, SHMS of Sutong Cable-stayed Bridge (SCB) is utilized to study the basic wind speed with directional information. Four anemometers are installed in the SHMS of SCB: upstream and downstream of the main deck center, top of the north and south tower respectively. Using the recorded wind data from SHMS, the joint distribution of wind speed and direction is investigated based on statistical methods, and then the basic wind speeds in 10-year and 100-year recurrence intervals at these four key positions are calculated. Analytical results verify the reliability of the recorded wind data from SHMS, and indicate that the joint probability model for the extreme wind speed at SCB site fits well with the Weibull model. It is shown that the calculated basic wind speed is reduced by considering the influence of wind direction. Compared to the design basic wind speed in the Specification of China, basic wind speed considering the influence of direction or not is much smaller, indicating a high safety coefficient in the design of SCB. The results obtained in this study can provide not only references for further wind-resistance research of SCB, but also improve the understanding of the safety coefficient for wind-resistance design of other engineering structures in the similar area.
Thadikemalla, Venkata Sainath Gupta;Gandhi, Abhay S.
Smart Structures and Systems
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제20권1호
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pp.35-42
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2017
Recently, compressive sensing based data loss recovery techniques have become popular for Structural Health Monitoring (SHM) applications. These techniques involve an encoding process which is onerous to sensor node because of random sensing matrices used in compressive sensing. In this paper, we are presenting a model where the sampled raw acceleration data is directly transmitted to base station/receiver without performing any type of encoding at transmitter. The received incomplete acceleration data after data losses can be reconstructed faithfully using compressive sensing based reconstruction techniques. An in-depth simulated analysis is presented on how random losses and continuous losses affects the reconstruction of acceleration signals (obtained from a real bridge). Along with performance analysis for different simulated data losses (from 10 to 50%), advantages of performing interleaving before transmission are also presented.
무선 센서 네트워크는 교량 안전진단(Structural Health Monitoring, SHM)을 위한 효율성, 신뢰성 등의 특징들을 제공한다. 그러나 현재 교량 안전진단은 아날로그 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 유선망을 사용하여 관리프로그램으로 전송하고 있다. 본 논문에서는 무선망에서 동작하는 센서 네트워크를 이용하여 교량 및 노면을 모니터링하기 위한 안전진단 시스템을 구현하였다.
Lynch, Jerome Peter;Law, Kincho H.;Kiremidjian, Anne S.;Carryer, Ed;Farrar, Charles R.;Sohn, Hoon;Allen, David W.;Nadler, Brett;Wait, Jeannette R.
Structural Engineering and Mechanics
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제17권3_4호
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pp.393-408
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2004
There exists a clear need to monitor the performance of civil structures over their operational lives. Current commercial monitoring systems suffer from various technological and economic limitations that prevent their widespread adoption. The wires used to route measurements from system sensors to the centralized data server represent one of the greatest limitations since they are physically vulnerable and expensive from an installation and maintenance standpoint. In lieu of cables, the introduction of low-cost wireless communications is proposed. The result is the design of a prototype wireless sensing unit that can serve as the fundamental building block of wireless modular monitoring systems (WiMMS). An additional feature of the wireless sensing unit is the incorporation of computational power in the form of state-of-art microcontrollers. The prototype unit is validated with a series of laboratory and field tests. The Alamosa Canyon Bridge is employed to serve as a full-scale benchmark structure to validate the performance of the wireless sensing unit in the field. A traditional cable-based monitoring system is installed in parallel with the wireless sensing units for performance comparison.
최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시 (Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 이상거동 시점이란 구조물이 비정상적 (Abnormal)으로 진동하는 시점으로 손상을 명확히 검출하기 위해서는 이상거동의 시점을 기준으로 전과 후를 비교하여야 한다. 즉, 이상거동은 구조물 손상의 이상 징후이며, 정확한 이상거동 시점의 추정은 구조물의 안전과 직결될 수 있다. 이상 거동은 손상을 유발하고 이는 곧 막대한 경제적 피해 및 심각한 인명 피해로 이어지므로 본 연구에서는 시간-주파수 신호분석 기법인 힐버트-황 변환을 이용한 이상거동 시점 추정 기법을 제안하고 진동대를 이용한 모형실험을 통해 제안한 알고리즘의 검증을 수행하였다.
The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.
최근 건설되는 특수교량에는 상시적인 유지관리 체계로서 계측시스템이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 일반적으로 계측시스템을 이용한 교량 유지관리 시에는 관리기준치를 설정하여 교량의 상태를 평가하게 되지만, 관리기준치 설정 기준과 방법이 없어 설계허용값에 근거하여 단순하게 설정되고 있는 실정이다. 기존의 방법으로 설정된 관리기준치를 적용할 경우 관리기준치 범위 내에서 발생된 이벤트, 이상거동 및 점진적으로 발생하는 손상 등과 같은 교량의 상태변화를 파악하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 절대치 관리에 있어 관리기준치 설정의 문제점을 고찰하여 실무에 효과적으로 적용가능한 개선된 관리기준치 설정 및 운영방법을 도출하였다. 개선된 관리기준치 설정을 위해 검벨분포를 사용한 확률론적 접근방법을 도입하여 재현빈도 50년, 100년의 기댓값에 대한 교량의 주의, 경고치를 산정하였다. 본 연구에서의 관리기준치는 설계허용치 범위 내에서 발생하는 이상거동을 감지할 수 있도록 계측데이터와 계측데이터의 구간변화량에 대한 관리기준치를 각각 설정되었으며, 제안된 방법으로 산정된 관리기준치는 실측 데이터에 대입하여 비정상적인 데이터의 발생여부를 적절하게 파악할 수 있다는 것을 확인하였다.
CFRP 보강공법은 구조물에 내하력을 증가시키기 위해 사용되고 있는데 실제 교량에 적합하고 연구 활용성이 좋다. 하지만, CFRP로 보강된 콘크리트 보에서 휨파괴와 전단파괴 뿐만 아니라 부착파괴 또한 추가적으로 발생하게 된다. 이러한 CFRP 부착파괴는 취성파괴를 유발하게 된다. 따라서 이러한 CFRP로 보강된 콘크리트보 박리에 대한 모니터링은 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 국부적인 손상 파악에 유리한 PZT센서를 이용한 임피던스 기반 손상검색 방법을 사용하여 CFRP로 보강된 콘크리트보에서 박리 모니터링에 대한 적용가능성을 검증해 보았다.
In this paper, a low cost, low power but multifunctional wireless sensor node is presented for the impedance-based SHM using piezoelectric sensors. Firstly, a miniaturized impedance measuring chip device is utilized for low cost and low power structural excitation/sensing. Then, structural damage detection/sensor self-diagnosis algorithms are embedded on the on-board microcontroller. This sensor node uses the power harvested from the solar energy to measure and analyze the impedance data. Simultaneously it monitors temperature on the structure near the piezoelectric sensor and battery power consumption. The wireless sensor node is based on the TinyOS platform for operation, and users can take MATLAB$^{(R)}$ interface for the control of the sensor node through serial communication. In order to validate the performance of this multifunctional wireless impedance sensor node, a series of experimental studies have been carried out for detecting loose bolts and crack damages on lab-scale steel structural members as well as on real steel bridge and building structures. It has been found that the proposed sensor nodes can be effectively used for local wireless health monitoring of structural components and for constructing a low-cost and multifunctional SHM system as "place and forget" wireless sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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