• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.599-606
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• 2022

공용 중 강교량의 피로 평가에 활용할 수 있는 현장계측 데이터에는 대표적으로 변형률 계측과 Brigde Weight-In-motion (BWIM)이 있다. AASHTO The Manual For Bridge Evaluation에 따라, 대상 교량에서 계측된 데이터로부터 피로 상세에 가해지는 유효응력범위 및 반복응력 횟수를 추정할 수 있다. 추정된 유효응력범위와 반복응력 횟수를 통해 피로 손상 누적에 의한 신뢰도분석을 수행할 수 있다. 하지만 현장계측 데이터로부터 유효응력범위 및 응력범위 반복횟수를 추정하는 절차가 평가규정에 구체적으로 제시되어 있지 않고, 계측 데이터의 종류 또는 처리방법에 따른 피로 평가결과의 차이를 정량적으로 비교한 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공용 중 교량에서 동시에 계측한 변형률계 및 BWIM 데이터를 활용하여 피로 신뢰도평가를 수행하여, 활용되는 현장계측 데이터의 종류에 따른 평가결과의 차이에 대해 정량적으로 검토하였다. 이때, BWIM 데이터를 활용한 피로 신뢰도평가 시 구조해석모델의 정밀성이 평가결과에 미치는 영향을 검토하기 위해 평가 대상 교량의 뼈대요소 해석모델과 Shell-Solid 해석모델을 구축하였다. 또한, BWIM 데이터로부터 유효응력범위와 반복응력 횟수를 추정하기 위한 두 종류의 데이터 처리 방법을 정의하였으며, 이로 인한 피로 신뢰도 차이 역시 검토하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.799-808
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• 2008

국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.63-73
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• 2013

Dynamic strain history curve measured in the field is influenced by various factors such as vehicle type, speed, noise, temperature and running location etc.. Because such curve is used for vehicle weight estimation methodology suggested by Moses, exact strain history curve is the most important thing for exact estimation of vehicle weight. In this paper, effect of such factors mentioned above is investigated on the measured strain history curves, and results of weight estimation of vehicles are discussed quantitatively. From this study, it was known that temperature effect contained in the strain history curve measured for long time in-site gives the biggest effect on result of weight estimation and it can be removed by using the mode value. Furthermore, gross vehicle weight can be estimated within 5% error corresponding to A class of the European classification if effects of temperature and noise are removed and vehicle properties such as speed, axle arrangement and running location are considered properly.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.225-232
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• 2008

과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하므로 시설물의 내구성을 단축시켜 이에 따른 유지보수 비용을 증가시킨다. 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 무인과적 단속 시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크 시스템을 구성하고, 무선통신프로토콜을 통한 실내성능실험으로 축중 WIM센서 선정, 하중 및 온도에 따른 변수, 자율공간 송수신 거리 실험을 통해 U-도로 과적차량 무인관리 시스템의 가능성을 검토하였다. 그리고 고속 주행 상태에서도 차량의 하중 측정이 가능한 High Speed WIM Sensor의 성능에 대해 검증하였다. 또한 USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 기본적으로 고속 WIM센서와 함께 USN의 구성과 Internal/External Network의 완전 무인, 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3A호
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• pp.189-197
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• 2009

본 연구에서는 신뢰도기반 도로교설계기준을 위한 새로운 활하중모형을 개발하기 위하여 수집된 자료를 분석하고 단일차량의 하중효과를 구하였다. 신뢰도기반의 설계기준을 위해서는 합리적 하중모형과 함께 하중의 통계적 특성의 구축이 중요하다. 활하중의 통계적 특성의 구축을 위하여 본 연구에서 수집한 4개 지역의 자료와 타연구에서 수집된 4개지역의 자료를 이용하였다. 차량의 자료는 WIM 또는 BWIM시스템을 이용하여 신뢰할 수 있는 자료를 수집하였다. 수집된 자료로부터 대표적인 차량의 종류를 구분하였으며 각 차종별 대표적인 크기 및 중량분포를 구하였다. 각 차종별 총중량의 확률분포는 상위 20%의 자료를 극한분포(Gumbel분포)로 가정하고 확률지상에서의 선형추세선을 이용하여 100년 최대중량을 예측하였다. 예측된 차량중량에 따른 하중효과를 10-200 m까지의 지간별로 분석하였다.