사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.
Multivariate statistics based damage detection algorithms employed in conjunction with novel sensing technologies are attracting more attention for long term Structural Health Monitoring of civil infrastructure. In this study, two practical data driven methods are investigated utilizing strain data captured from a 4-span bridge model by Fiber Bragg Grating (FBG) sensors as part of a bridge health monitoring study. The most common and critical bridge damage scenarios were simulated on the representative bridge model equipped with FBG sensors. A high speed FBG interrogator system is developed by the authors to collect the strain responses under moving vehicle loads using FBG sensors. Two data driven methods, Moving Principal Component Analysis (MPCA) and Moving Cross Correlation Analysis (MCCA), are coded and implemented to handle and process the large amount of data. The efficiency of the SHM system with FBG sensors, MPCA and MCCA methods for detecting and localizing damage is explored with several experiments. Based on the findings presented in this paper, the MPCA and MCCA coupled with FBG sensors can be deemed to deliver promising results to detect both local and global damage implemented on the bridge structure.
Civil infrastructure, in both its construction and maintenance, represents the largest societal investment in this country, outside of the health care industry. Despite being the lifeline of US commerce, civil infrastructure has scarcely benefited from the latest sensor technological advances. Our future should focus on harnessing these technologies to enhance the robustness, longevity and economic viability of this vast, societal investment, in light of inherent uncertainties and their exposure to service and even extreme loadings. One of the principal means of insuring the robustness and longevity of infrastructure is to strategically deploy smart sensors in them. Therefore, the objective is to develop novel, durable, smart sensors that are especially applicable to major infrastructure and the facilities to validate their reliability and long-term functionality. In some cases, this implies the development of new sensing elements themselves, while in other cases involves innovative packaging and use of existing sensor technologies. In either case, a parallel focus will be the integration and networking of these smart sensing elements for reliable data acquisition, transmission, and fusion, within a decision-making framework targeting efficient management and maintenance of infrastructure systems. In this paper, prudent and viable sensor and health monitoring technologies have been developed and used in several large structural systems. Discussion will also include several practical bridge health monitoring applications including their design, construction, and operation of the systems.
Yang, Qingshan;Wang, Juan;Kim, Sunjoong;Chen, Huihui;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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제29권4호
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pp.561-576
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2022
Heritage timber structures represent the history and culture of a nation. These structures have been inherited from previous generations; however, they inevitably exhibit deterioration over time, potentially leading to structural deficiencies. Structural Health Monitoring (SHM) offers the potential to assess operational anomalies, deterioration, and damage through processing and analysis of data collected from transducers and sensors mounted on the structure. This paper reports on the design and implementation of a long-term SHM system on the Feiyun Wooden Pavilion in China, a three-story timber building built more than 500 years ago. The principles and features of the design and implementation of SHM systems for heritage timber buildings are systematically discussed. In total, 104 sensors of 6 different types are deployed on the structure to monitor the environmental effects and structural responses, including air temperature and humidity, wind speed and direction, structural temperatures, strain, inclination, and acceleration. In addition, integrated data acquisition and transmission subsystem using a newly developed software platform are implemented. Selected preliminary statistical and correlation analysis using one year of monitoring data are presented to demonstrate the condition assessment capability of the system based on the monitoring data.
The government of Korea enacted the National Health Promotion Act in 1995, and set aside funds for national health promotion, endeavoring to reduce the smoking rate of its citizens. Consequently, smoking rates in all age groups of both sexes were lowered during the period of 1999-2003 when legal backing and financial support for no-smoking policies from the national health promotion funds were provided. The decrease in the smoking rate is attributed to the combined effort of the fact that enactment of related acts, their implementation, financial support, and education and publicity 'campaigns on no smoking. However, at the current pace of decreasing the smoking rates, it will be difficult to achieve the Health and Welfare Ministry's smoking rate goal of30% among adult males by 2013. Thus, related acts should be reshaped, corresponding support should be increased, and financial support should also be provided to implement comprehensive no-smoking policies. Also, budgets should also be alloted to establish a system of providing feedback on the monitoring and evaluation of both short-term and long-term no-smoking business planning and implementation.
The safety of station structures among railway infrastructures should be considered as a top priority because hundreds of thousands passengers a day take a subway. The station structures, which have been being operated since the 1970s, are especially vulnerable to the earthquake and long-term vibrations such as ambient train vibrations as well. This is why the structural-health monitoring system of station structures should be required. For these reason, Korean government has made an effort to develop the structural health-monitoring system of them, which can evaluate the health-state of station structures as well as can monitor the vulnerable structural members in real-time. Then, through the monitoring system, the vulnerable structural members could be retrofitted. For the development of health-state evaluation method for station structures with the real-time sensing data measured in the fields, authors carried out the numerical simulations to develop evaluation algorithms based on statistical pattern recognition techniques. In this study, the dynamic behavior of Chungmuro station in Seoul was numerically analyzed and then critical members were chosen. Damages were artificially simulated at the selected critical members of the numerical model. And, the supervised and unsupervised learning based pattern recognition algorithms were applied to quantify and localize the structural defects.
The importance of Structural Health Monitoring (SHM) in the industry is increasing due to various loads, such as earthquakes and wind, having a significant impact on the performance of structures and equipment. Estimating responses is crucial for the effective health management of these assets. However, using numerous sensors in facilities and equipment for response estimation causes economic challenges. Additionally, it could require a response from locations where sensors cannot be attached. Digital twin technology has garnered significant attention in the industry to address these challenges. This paper constructs a digital twin system utilizing the Long Short-Term Memory (LSTM) model to estimate responses in a pipe system under simultaneous seismic load and arbitrary loads. The performance of the data-driven digital twin system was verified through a comparative analysis of experimental data, demonstrating that the constructed digital twin system successfully estimated the responses.
The wind field measurement of severe winds such as hurricanes (or typhoons), thunderstorm downbursts and other gales is important issue in wind engineering community, both for the construction and health monitoring of the wind-sensitive structures. Although several wireless data transmission systems have been available for the wind field measurement, most of them are not specially designed for the wind data measurement in structural wind engineering. Therefore, the field collection is still dominant in the field of structural wind engineering at present, especially for the measurement of the long-term and high-frequency wind speed data. In this study, for remote wind field measurement, a novel wireless long-term and high-frequency wind data acquisition system with the functions such as remote control and data compression is developed. The system structure and the collector are firstly presented. Subsequently, main functions of the collector are introduced. Also novel functions of the system and the comparison with existing systems are presented. Furthermore, the performance of this system is evaluated. In addition to as the wireless transmission for wind data and hardware integration for the collector, the developed system possesses a few novel features, such as the modification of wind data collection parameters by the remote control, the remarkable data compression before the data wireless transmission and monitoring the data collection by the cell phone application. It can be expected that this system would have wide applications in wind, meteorological and other communities.
Jacket-type offshore structures are always exposed to severe environmental conditions such as salt, high speed of current, wave, and wind compared with other onshore structures. In spite of the importance of maintaining the structural integrity for an offshore structure, there are few cases to apply a structural health monitoring (SHM) system in practice. The impedance-based SHM is a kind of local SHM techniques and to date, numerous techniques and algorithms have been proposed for local SHM of real-scale structures. However, it still requires a significant challenge for practical applications to compensate unknown environmental effects and to extract only damage features from impedance signals. In this study, the impedance-based SHM was carried out on a 1/20-scaled model of an Uldolmok current power plant structure in Korea under changes in temperature and transverse loadings. Principal component analysis (PCA)-based approach was applied with a conventional damage index to eliminate environmental changes by removing principal components sensitive to them. Experimental results showed that the proposed approach is an effective tool for long-term SHM under significant environmental changes.
Full-scale wind characteristics based on the field measurements is an essential element in structural wind engineering. Statistical analysis of the wind characteristics at Sutong Cable-stayed Bridge (SCB) site is conducted in this study with the recorded long-term wind data from structural health monitoring system (SHMS) between 2008 and 2015. Both the mean and turbulent wind characteristics and power spectra are comprehensively investigated and compared with those in the current codes of practice, such as the measured wind rose diagram, monthly maximum mean wind speed, turbulence intensity, integral length scale. Measurement results based on the monitoring data show that winds surrounding the SCB site are substantially influenced by the southeast monsoon in summer and strong northern wind in winter. The measured turbulence intensity is slightly higher than the recommended values in specifications, while the measured ratio of lateral to longitudinal turbulence intensity is slightly lower. An approximately linear relationship between the measured turbulence intensities and gust factors is obtained. The mean value of the turbulence integral length scale is smaller than that of typical typhoon events. In addition, it is found that the Kaimal spectrum is suitable to be adopted as the power spectrum for longitudinal wind component at the SCB site. This contribution would provide important wind characteristic references for the wind performance evaluation of SCB and other civil infrastructures in adjacent regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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