Incheon Bridge which will be the world's 5th long cable-stayed bridge in 2009 has been built under the management by Korea Highway Corporation. Incheon Bridge consists of several special-featured bridges and construction sections are divided into two groups, the private investment section with the foreign concessionaire and the government-financed section. 8 pile load tests were performed to investigate the behavior of rock-embedded large-diameter drilled shafts at both sections. Among these, 4 tests at the government-financed section have been utilized to adjust the detailed designs that were carried out individually as well as to find the actual bearing capacity of the ground prior to the commencement of constructions under the joint control of all contractors. Comprehensive procedures of the design and the construction of foundations using pile load tests were introduced.
사장교의 적용지간이 증가하여 초장대화하면서 구조안전성을 확보하기 위한 다양한 노력이 시도되고 있다. 본 연구에서는 현재까지 시도된 적이 없는 주경간 1,200m 사장교의 내풍안정성을 검토하기위하여 3차원공탄성 모형을 제작하고 풍동실험을 수행하였다.(그림1 참조) 실험대상 구조물은 내풍안정성 증대를 위해 유선형 박스거더를 채용하고 케이블이 거더와 함께 비틀림에 저항하도록 2면 케이블을 적용하였다. 구조적인 측면에서는 보강형 자중감소를 위해 전경간을 강박스로 계획하였으며 측경간에 부반력제어를 위한 Counter Weight을 적용하였다. 실험대상 구조물은 완성계, 가설계95%, 가설계50%, 가설계45%로 모형을 해체하면서 진행하였고 가설단계 별로 내풍케이블의 수량과 형상을 달리하여 내풍안정성 개선효과를 확인하고자 하였다. 3차원 풍동실험 결과 완성계에서 교량의 안전성에 심각한 문제를 발생시킬 수 있는 와류진동, 플러터, 버페팅과 같은 유해한 진동현상이 발견되지 않았으며, 시공중 내풍안정성 확보를 위하여 대상교량에 내풍케이블을 설치하고 내풍케이블의 수량 및 배치형상에 따른 진동제어 효과를 검토하였다. 본 실험은 현재 풍동실험 요소기술을 이용하여 1,200m급 사장교 풍동실험을 수행하였고 이에 따라 교량이 초장대화 되면서 스케일다운에 따른 보강형질량, 케이블 간격 등 실험모형 제작상 문제점을 확인 할 수 있었으며 이러한 경험을 토대로 향후 1,000m 이상급 초장대 사장교 내풍설계를 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
Vortex-induced oscillation is a type of aeroelastic phenomenon, to which extended structures such as long-span bridges are most susceptible. The vortex-induced vibration (VIV) behaviors of a concerned bridge were investigated conventionally in virtue of wind tunnel tests on string-mounted sectional models. This necessitates the building of a linkage between the response of the sectional model and that of the prototype structure. Although many released literatures have related to this issue and provided suggestions, there is a lack of consistency among them. In this study, some theoretical models describing the vortex-induced structural motion, including the linear empirical model, the nonlinear empirical model and the modified (or generalized) nonlinear empirical model, are firstly reviewed. Then, the concept of equivalent mass density is introduced based on the principle that an equal input of energy should result in identical structural amplitudes. Based on these, the theoretical linkages between the amplitude of a section model and that corresponding to the prototype bridge are discussed with different analytical models. Theoretical derivation indicates that such connections are dependent mainly on two factors, one is the presupposed shape of deformation, and the other is the theoretical VIV model employed. The theoretical analysis in this study shows that, in comparison to the nonlinear empirical models, the linear one can result in obvious larger estimations of the full bridges' responses, especially in cases of cable-stayed bridges.
A number of sensing techniques have been implemented for detecting defects in civil infrastructures instead of onsite human inspections in structural health monitoring. However, the issue of faults in sensors has not received much attention. This issue may lead to incorrect interpretation of data and false alarms. To overcome these challenges, this article presents a deep learning-based method with a new architecture of Stateful Long Short Term Memory Neural Networks (S-LSTM NN) for detecting sensor fault without going into details of the fault features. As LSTMs are capable of learning data features automatically, and the proposed method works without an accurate mathematical model. The detection of four types of sensor faults are studied in this paper. Non-stationary acceleration responses of a three-span continuous bridge when under operational conditions are studied. A deep network model is applied to the measured bridge data with estimation to detect the sensor fault. Another set of sensor output data is used to supervise the network parameters and backpropagation algorithm to fine tune the parameters to establish a deep self-coding network model. The response residuals between the true value and the predicted value of the deep S-LSTM network was statistically analyzed to determine the fault threshold of sensor. Experimental study with a cable-stayed bridge further indicated that the proposed method is robust in the detection of the sensor fault.
Monitoring the performance and estimating the remaining useful life of aging civil infrastructure in the United States has been identified as a major objective in the civil engineering community. Structural health monitoring has emerged as a central tool to fulfill this objective. This paper presents a review of the major structural monitoring programs that have been recently implemented in the United States, focusing on the integrity and performance assessment of large-scale structural systems. Applications where response data from a monitoring program have been used to detect and correct structural deficiencies are highlighted. These applications include (but are not limited to): i) Post-earthquake damage assessment of buildings and bridges; ii) Monitoring of cables vibration in cable-stayed bridges; iii) Evaluation of the effectiveness of technologies for retrofit and seismic protection, such as base isolation systems; and iv) Structural damage assessment of bridges after impact loads resulting from ship collisions. These and many other applications show that a structural health monitoring program is a powerful tool for structural damage and condition assessment, that can be used as part of a comprehensive decision-making process about possible actions that can be undertaken in a large-scale civil infrastructure system after potentially damaging events.
Structural health monitoring with wireless sensor networks has received much attention in recent years due to the ease of sensor installation and low deployment and maintenance costs. However, sensor network technology needs to solve numerous challenges in order to substitute conventional systems: large amounts of data, remote configuration of measurement parameters, on-site calibration of sensors and robust networking functionality for long-term deployments. We present a structural health monitoring network that addresses these challenges and is used in several deployments for monitoring of bridges and buildings. Our system supports a diverse set of sensors, a library of highly optimized processing algorithms and a lightweight solution to support a wide range of network runtime configurations. This allows flexible partitioning of the application between the sensor network and the backend software. We present an analysis of this partitioning and evaluate the performance of our system in three experimental network deployments on civil structures.
Inelastic model of Second Jindo Bridge is investigated to perform nonlinear dynamic analyses with various earthquake ground motions. The modal analysis is performed to obtain dynamic characteristics of the bridge and verify the model. It proves that the model has an appropriate dynamic characteristic and its natural frequency is relatively low. Four ground motions are chosen for time history dynamic analyses; El Centro, Kobe, Taft, and Mexico earthquake. Each ground motion multiplied by specified factors to investigate damages of the structure. The analyses prove that responses of the bridge depend on the duration time and the frequency characteristics of ground motion, not only peak acceleration. Static push-over analysis of steel pylon shows that the dynamic analysis over-estimates the seismic behavior of steel pylon definitely. Nonlinear spring hinge model is suggest to improve the shortage of the inelastic model could not deliberate local buckling damage. According to the time history analysis of nonlinear spring hinge model, it is proved that the inelastic beam element analysis overestimate the seismic capacity of steel pylon unquestionably with a large amount of errors.
In a wind tunnel experiment employing a reduced scale model, Reynolds number (Re) can hardly be respected. Its effects on the aerodynamics of closed-box bridge decks have been the subject of research in recent years. Stonecutters Bridge in Hong Kong is a cable-stayed bridge having an unprecedented central span of 1018m. The issue of Re sensitivity was raised early in the design phase of the deck of Stonecutters Bridge. The objective of this study is to summarise the results of various wind tunnel experiments in order to demonstrate the effect of Re on the steady state aerodynamic force coefficients. The results may provide an insight on the choice of scale for section model experiments in bridge design projects. Computational Fluid Dynamics (CFD) analysis of forces on bridge deck section was also carried out to see how CFD results are compared with experimental results.
The high-rise supporting towers of long-span suspension and cable-stayed bridges commonly comprise a pair of slender prisms of roughly square cross-section with a center-to-centre spacing of from perhaps 2 to 6 widths and connected by one or more cross-ties. The tower columns may have a constant spacing as common for suspension bridges or the spacing may reduce towards the top of the tower. The present paper is concerned with the aerodynamics of such towers and describes an experimental investigation of the overall aerodynamic forces acting on a pair of square cylinders in two-dimensional flow. Wind tunnel pressure measurements were carried out in smooth flow and with a longitudinal intensity of turbulence 0.10. Different angles of attack were considered between $0^{\circ}$ and $90^{\circ}$, and separations between the two columns from twice to 13 times the side width of the column. The mean values of the overall forces proved to be related to the bias introduced in the flow by the interaction between the two cylinders; the overall rms forces are related to the level of coherence between the shedding-induced forces on the two cylinders and to their phase. Plots showing the variation of the force coefficients and Strouhal number as a function of the separation, together with the force coefficients spectra and lift cross-correlation functions are presented in the paper.
The structural monitoring of multi-wire strands is of importance to prestressed concrete structures and cable-stayed or suspension bridges. This paper addresses the monitoring of strands by ultrasonic guided waves with emphasis on the signal processing and automatic defect classification. The detection of notch-like defects in the strands is based on the reflections of guided waves that are excited and detected by magnetostrictive ultrasonic transducers. The Discrete Wavelet Transform was used to extract damage-sensitive features from the detected signals and to construct a multi-dimensional Damage Index vector. The Damage Index vector was then fed to an Artificial Neural Network to provide the automatic classification of (a) the size of the notch and (b) the location of the notch from the receiving sensor. Following an optimization study of the network, it was determined that five damage-sensitive features provided the best defect classification performance with an overall success rate of 90.8%. It was thus demonstrated that the wavelet-based multidimensional analysis can provide excellent classification performance for notch-type defects in strands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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