A number of efforts had been sought to instrument bridges for the purpose of structural monitoring and assessment. The outcome of these efforts, as gauged by advances in the understanding of the definition of structural damage and their role in sensor selection as well as in the design of cost and data-effective monitoring systems, has itself been difficult to assess. The authors' experience with the design, calibration, and operation of a monitoring system for the Kishwaukee Bridge in Illinois has provided several lessons that bear upon these concerns. The systems have performed well in providing a continuous, low-cost monitoring platform for bridge engineers with immediate relevant information.
In this paper, through operational modal analysis and ambient vibration tests, the dynamic characteristics of a multi-span simply-supported reinforced concrete highway bridge deck was determined and the results were used to assess the quality of construction of the individual spans. Supporting finite element (FE) models were created and analyzed according to the design drawings. After carrying out the dynamic tests and extracting the modal properties of the deck, the quality of construction was relatively assessed by comparing the results obtained from all the tests from the individual spans and the FE results. A comparison of the test results among the different spans showed a maximum difference value of around 9.3 percent between the superstructure's natural frequencies. These minor differences besides the obtained values of modal damping ratios, in which the differences were not more than 5 percent, can be resulted from suitable performance, health, and acceptable construction quality of the bridge.
Background: The high incidence of work-related diseases and injuries among day-laborers and workers with no legal contracts (informal workers) has received the attention of the Thai authorities. Workers' low occupational health literacy (OHL) has been reasoned as one contributing factor. Absence of a valid tool has prevented assessment of informal workers' OHL. The aim of this study was to create a valid and reliable Occupational Health Literacy Scale within the context of Thai working culture (TOHLS-IF). Methods: This study used the mixed method approach to develop TOHLS-IF. Questions were generated using in-depth interviews and an extensive review of the literature. Experts' assessment confirmed the content validity of TOHLS-IF. The scales of its psychometric properties were assessed in a sample of 400 informal workers using cluster random sampling. Results: The final version of the TOHLS-IF comprises 38 items within 4 dimensions: Ability to Gain Access, Understanding, Evaluation, and Use of occupational health and safety information. Factor analysis identified items explaining 50.22% of the total variance. The final confirmatory analysis confirmed the model estimates were satisfactory for the construct. TOHLS-IF demonstrated a high internal consistency and satisfactory reliability (Cronbach's alpha = .98). Conclusion: The TOHLS-IF is a valid and reliable instrument to assess informal workers' OHL. The structural dimensions of this instrument are based on the concept of health literacy and Thai culture. Thai health professionals are encouraged to benefit from this instrument to assess their workers' OHL and apply findings as guidelines for effective occupational health and safety interventions.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.4
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pp.401-408
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2015
Conventional model updating methods for the structures have used global structural responses which are modal parameters obtained through vibration measurements. Although models updated by modal parameters estimate global structural responses accurately, they have difficulties to predict local responses for safety assesment of structural members. The safety of structural members in the structures has been evaluated through the stress estimation based on strain measurements. Thus, this study additionally uses measured strain responses of structural members to perform model updating besides modal parameters. In the proposed method, the objective functions are set to the differences of the global and local responses obtained from updated model and measurement and those functions are minimized by NSGA-II, one of the multi-objective optimization techniques. The strain responses predicted from updated model are used for safety assessment of the steel frame structures. The proposed method are verified by numerical and experimental studies through the impact hammer tests for a steel frame specimen.
Whelan, Matthew J.;Gangone, Michael V.;Janoyan, Kerop D.;Hoult, Neil A.;Middleton, Campbell R.;Soga, Kenichi
Smart Structures and Systems
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v.6
no.5_6
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pp.579-593
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2010
Low-power radio frequency (RF) chip transceiver technology and the associated structural health monitoring platforms have matured recently to enable high-rate, lossless transmission of measurement data across large-scale sensor networks. The intrinsic value of these advanced capabilities is the allowance for high-quality, rapid operational modal analysis of in-service structures using distributed accelerometers to experimentally characterize the dynamic response. From the analysis afforded through these dynamic data sets, structural identification techniques can then be utilized to develop a well calibrated finite element (FE) model of the structure for baseline development, extended analytical structural evaluation, and load response assessment. This paper presents a case study in which operational modal analysis is performed on a three-span prestressed reinforced concrete bridge using a wireless sensor network. The low-power wireless platform deployed supported a high-rate, lossless transmission protocol enabling real-time remote acquisition of the vibration response as recorded by twenty-nine accelerometers at a 256 Sps sampling rate. Several instrumentation layouts were utilized to assess the global multi-span response using a stationary sensor array as well as the spatially refined response of a single span using roving sensors and reference-based techniques. Subsequent structural identification using FE modeling and iterative updating through comparison with the experimental analysis is then documented to demonstrate the inherent value in dynamic response measurement across structural systems using high-rate wireless sensor networks.
The accurate evaluation of wind characteristics and wind-induced structural responses during a typhoon is of significant importance for bridge design and safety assessment. This paper presents an expectation maximization (EM) algorithm-based angular-linear approach for probabilistic modeling of field-measured wind characteristics. The proposed method has been applied to model the wind speed and direction data during typhoons recorded by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. In the summer of 2015, three typhoons, i.e., Typhoon Chan-hom, Typhoon Soudelor and Typhoon Goni, made landfall in the east of China and then struck the Jiubao Bridge. By analyzing the wind monitoring data such as the wind speed and direction measured by three anemometers during typhoons, the wind characteristics during typhoons are derived, including the average wind speed and direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral scale, and power spectral density (PSD). An EM algorithm-based angular-linear modeling approach is proposed for modeling the joint distribution of the wind speed and direction. For the marginal distribution of the wind speed, the finite mixture of two-parameter Weibull distribution is employed, and the finite mixture of von Mises distribution is used to represent the wind direction. The parameters of each distribution model are estimated by use of the EM algorithm, and the optimal model is determined by the values of $R^2$ statistic and the Akaike's information criterion (AIC). The results indicate that the stochastic properties of the wind field around the bridge site during typhoons are effectively characterized by the proposed EM algorithm-based angular-linear modeling approach. The formulated joint distribution of the wind speed and direction can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the typhoon-induced fatigue damage of long-span bridges.
The results of field experiments with mesocosms on Lake Baikal, containing natural plankton assemblage, and laboratory experiments with microcosms containing Daphnia magna and Chlorella vulgaris demonstrated decrease of the structural exergy of the communities after the addition of allochtonous compounds peptone, diesel oil, o-diphenol, $CdCl_2$ to mesocosmsassemblage, phenol, $CoCl_2$ and $CuSO_4$ to micro-cosms. Structural exergy changes were more expressed than changes of components biomasses and total biomass of the community. Comparison of exergy content for benthos in cleanand affected by the discharges of Baikalsk Pulp and Paper Combine also showed sufficient docrease of structural exergy in polluted area. It points to the possibility of the use of structural exergy as ecosystem health reflecting parameter.
Accurate finite element (FE) models are needed in many applications of Civil Engineering such as health monitoring, damage detection, structural control, structural evaluation and assessment. Model accuracy depends on both the model structure (the form of the equations) and the model parameters (the coefficients of the equations), and can be generally improved through that process of experimental reconciliation known as model updating. However, modelling errors, including (i) errors in the model structure and (ii) errors in parameters excluded from adjustment, may bias the solution, leading to an updated model which replicates measurements but lacks physical meaning. In this paper, an application of ambient-vibration-based model updating to a large-scale benchmark prototype of a building structure is reported in which both types of error are met. The error in the model structure, originating from unmodelled secondary structural elements unexpectedly working as resonant appendages, is faced through a reduction of the experimental modal model. The error in the model parameters, due to the inevitable constraints imposed on parameters to avoid ill-conditioning and under-determinacy, is faced through a multi-model parameterization approach consisting in the generation and solution of a multitude of models, each characterized by a different set of updating parameters. Results show that modelling errors may significantly impair updating even in the case of seemingly simple systems and that multi-model reasoning, supported by physical insight, may effectively improve the accuracy and robustness of calibration.
This paper presents theoretical and experimental evaluation of the structural health monitoring (SHM) capability of piezoelectric wafer active sensors (PWAS) at elevated temperatures. This is important because the technologies for structural sensing and monitoring need to account for the thermal effect and compensate for it. Permanently installed PWAS transducers have been One of the extensively employed sensor technologies for in-situ continuous SHM. In this paper, the electro-mechanical impedance spectroscopy (EMIS) method has been utilized as a dynamic descriptor of PWAS behavior and as a high frequency standing wave local modal technique. Another SHM technology utilizes PWAS as far-field transient transducers to excite and detect guided waves propagating through the structure. This paper first presents how the EMIS method is used to qualify and quantify circular PWAS resonators in an increasing temperature environment up to 230 deg C. The piezoelectric material degradation with temperature was investigated and trends of variation with temperature were deduced from experimental measurements. These effects were introduced in a wave propagation simulation software called Wave Form Revealer (WFR). The thermal effects on the substrate material were also considered. Thus, the changes in the propagating guided wave signal at various temperatures could be simulated. The paper ends with summary and conclusions followed by suggestions for further work.
Civil structures may experience progressive deterioration and damage under environmental and operational conditions over their service life. Finite element (FE) model updating method is one of the most important approaches for damage identification in structures due to its capabilities in structural health monitoring. Although various damage detection approaches have been investigated on structures, there are limited studies on large-sized space structures. Thus, this paper aims to investigate the applicability and efficiency of sensitivity-based FE model updating framework for damage identification in large space structures from a distinct point of view. This framework facilitates modeling and model updating in large and geometric complicated space structures. Considering sensitivity-based FE model updating and vibration measurements, the discrepancy between acceleration response data in real damaged structure and hypothetical damaged structure have been minimized through adjusting the updating parameters. The feasibility and efficiency of the above-mentioned approach for damage identification has finally been demonstrated with two numerical examples: a flat double layer grid and a double layer diamatic dome. According to the results, this method can detect, localize, and quantify damages in large-scaled space structures very accurately which is robust to noisy data. Also, requiring a remarkably small number of iterations to converge, typically less than four, demonstrates the computational efficiency of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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