Since a few decade ago, there has been a demand on the safety monitoring of civil infrastructures, such as bridges, in order to prevent possibly occurrable disaster due to human negligence. The main cause for a failure or collapse of structures is absolutely a structural crack. For the reason, it is necessary to monitor the propagation of a structural crack. But a crack in bridges is gradually propagating with the traffic loads through the long term. There are lots of sensors to monitor structural cracks on bridges, but much information about them was not given so far. Therefore, in this study, the experimental comparison for long-term monitoring sensors, especially, strain measurement sensors, in terms of duration, temperature dependency, accuracy was made extensively.
We have carried out laboratory measurements of P-wave velocity and deformation strain during $CO_2$ injection into a porous sandstone sample, in dry and water-saturated conditions. The rock sample was cylindrical, with the axis normal to the bedding plane, and fluid injection was performed from one end. Using a piezoelectric transducer array system, we mapped fluid movement during injection of distilled water into dry sandstone, and of gaseous, liquid, and supercritical $CO_2$ into a water-saturated sample. The velocity changes caused by water injection ranged from $5.61\;to\;7.52\%$. The velocity changes caused by $CO_2$ injection are typically about $-6\%$, and about $-10\%$ for injection of supercritical $CO_2$, Such changes in velocity show that the seismic method may be useful in mapping $CO_2$ movement in the subsurface. Strain normal to the bedding plane was greater than strain parallel to the bedding plane during $CO_2$ injection; injection of supercritical $CO_2$ showed a particularly strong effect. Strain changes suggest the possibility of monitoring rock mass deformation by using borehole tiltmeters at geological sequestration sites. We also found differences associated with $CO_2$ phases in velocity and strain changes during injection.
Fiber-reinforced polymer (FRP) composites are considered suitable candidates for structural materials of spacecrafts due to their excellent properties of high strength, light weight, and corrosion resistance. An online health monitoring method for FRP composites must be applied to space structures. However, the application of existing health monitoring methods to space structures is limited due to the harsh space environment. Here, carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) composites embedded with fiber Bragg grating (FBG) sensors were prepared to explore the feasibility of strain monitoring using embedded FBG sensors in γ-radiation environment. The analysis of the influence of radiation on the strain monitoring demonstrated that the embedded FBG can be successfully applied to the health monitoring of FRP composites in radiation environment.
이 연구에서는 변형률계를 사용하여 변위를 추정하는 이론식을 제안 및 검증하고 하중 작용점과 크기를 추정하여 강재보의 건전도 평가 시스템을 개발하고자 하였다. 실험결과 160kN(항복하중의 56%)가력시 최대처짐 점에서 변형률계를 사용하여 얻는 처짐과 변위계의 측정처짐과의 오차율이 2%이내로 나타났으며 하중작용점 및 크기의 추정도 오차율1% 이내로 나타났다. 이를 통해 변형률계로 강재보의 변위 및 하중을 계측 할 수 있으며 나아가 변위계와 하중계의 생략으로 경제적인 센서설계를 할 수 있다. Lab VIEW로 구현된 건전도 평가 프로그램은 측정된 데이터가 일정 범위(강도 한계상태, 사용성 한계상태, 항복변형률)를 넘어설 때 단계별 경고를 발생하였고 변형률계 만으로 사용성한계상태와 강도한계상태를 동시에 모니터링 할 수 있었다.
This study was performed for application of Structural Health Monitoring system of large structures. In order to evaluate damage of a structure, strain data of truss members that are changing with damage are gained by FEM analysis program. These data are used to train Artificial Neural Network(ANN), and this ANN algorithm can be used to analysis strain data for evaluating damage of the truss members.
It has been a challenge for researchers to accurately measure high temperature creep strain online without damaging the mechanical properties of the pipe surface. To this end, a noncontact method for measuring high temperature strain of a main steam pipe based on digital image correlation was proposed, and a system for monitoring of high temperature strain was designed and developed. Wavelet thresholding was used for denoising measurement data. The sub-pixel displacement search algorithm with curved surface fitting was improved to increase measurement accuracy. A field test was carried out to investigate the designed monitoring system of high temperature strain. The measuring error was less than $0.4ppm/^{\circ}C$, which meets actual measurement requirements for engineering. Our findings provide a new way to monitor creep damage of the main steam pipe of a boiler of an ultra-supercritical power plant in service.
Minardo, Aldo;Coscetta, Agnese;Porcaro, Giuseppe;Giannetta, Daniele;Bernini, Romeo;Zeni, Luigi
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권2호
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pp.173-182
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2014
We describe the application of a distributed optical fiber sensor based on stimulated Brillouin scattering, as an integrated system for safety monitoring of railway infrastructures. The strain distribution was measured statically and dynamically along 60 meters of rail track, as well as along a 3-m stone arch bridge. We show that, gluing an optical fiber along the rail track, traffic monitoring can be performed in order to identify the train passage over the instrumented sector and determine its running conditions. Furthermore, dynamic and static strain measurements on a rail bridge are reported, aimed to detect potential structural defects. The results indicate that distributed sensing technology represents a valuable tool in railway traffic and safety monitoring.
Test facilities for the wind turbine performance monitoring and mechanical load measurements are installed in Vestas 100 kW wind turbine in Wollyong test site, Jeju island. The monitoring system consists of Garrad-Hassan T-MON system, telemetry system for blade load measurement, various sensors such as anemometer, wind vane, strain gauge, power meter, and etc. The experimental procedure for the measurement of wind turbine loads, such as edgewise(lead-lag) bending moment, flapwise bending moment, and tower base bending moment, has been established. Strain gauges are on-site calibrated against load cell prior to monitoring the wind turbine loads. Using the established monitoring system, the wind turbine is remotely monitored. From the measured load data, the load analysis has been performed to obtain the load power spectral density and the fatigue load spectra of the wind turbine.
Monitoring systems currently applied to concrete bridges include strain gauges, inclinometers, accelerometers and displacement transducers. In general, vertical displacements are one of the parameters that more often need to be assessed because their information reflects the overall response of the bridge span. However, the implementation of systems to continuously and directly observe vertical displacements is known to be difficult. On the other hand, strain gauges and inclinometers are easier to install, but their measurements provide no more than indirect information regarding the bridge deflection. In this context, taking advantage of the information collected through strain gauges and inclinometers, and the processing capabilities of current computers, a procedure to evaluate bridge girder deflections based on polynomial functions is presented. The procedure has been implemented in an existing software system - MENSUSMONITOR -, improving the flexibility in the data handling and enabling faster data processing by means of real time visualization capabilities. Benefiting from these features, a comprehensive analysis aiming at assessing the suitability of polynomial functions as an approximate solution for deflection curves, is presented. The effect of boundary conditions and the influence of the order of the polynomial functions on the accuracy of results are discussed. Some recommendations for further instrumentation plans are provided based on the results of the present analysis. This work is supported throughout by monitoring data collected from a laboratory beam model and two full-scale bridges.
본 연구에서는 철골 골조 구조물의 안전성 모니터링을 위하여 계측한 변형률을 통해 구조물에 작용한 하중을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 시스템 식별 연구에서 구조물의 강성 등을 변수화한 것과는 다르게, 본 연구에서는 구조물에 작용한 하중과 이로 인해 구조물에 발생하는 변형률 간의 관계를 행렬로 정의하고, 이 행렬 및 작용한 하중을 변수화 한다. 계측한 변형률과 변수를 통해 추정한 변형률 사이의 차이를 오차함수로 설정하고 이를 최소화시키기 위해 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘을 적용한다. 구해진 변수와 계측 변형률을 통해 작용한 하중을 식별하고 구조물의 하중 변화 시 미계측 지점의 응답을 추정한다. 본 연구에서 제안하는 하중 식별 알고리즘을 검증하기 위해 3차원 철골 골조 구조물의 정적 가력 실험을 수행하였고, 계측한 변형률을 통해 가해진 하중을 낮은 오차 수준으로 식별할 수 있었다. 또한, 하중 조건 변화 시, 계측한 변형률을 통해 모니터링 대상이 되는 미계측 지점의 변형률을 0.17~3.13%의 오차 범위로 추정하였다. 본 연구가 제안하는 식별법이 철골 구조물의 보다 현실적인 안전성 모니터링에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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