DOI QR코드

DOI QR Code

Quantitative Deterioration and Maintenance Profiles of Typical Steel Bridges based on Response Surface Method

응답면 기법을 이용한 강교의 열화 및 보수보강 정량화 이력 모델

  • 박승현 (고려대학교 공과대학 건축.사회환경공학과) ;
  • 박경훈 (한국건설기술연구원 복합구조연구실) ;
  • 김희중 (계명대학교 공과대학 토목공학과) ;
  • 공정식 (고려대학교 공과대학 건축.사회환경공학과)
  • Received : 2007.08.06
  • Accepted : 2008.10.14
  • Published : 2008.11.30

Abstract

Performance Profiles are essential to predict the performance variation over time for the bridge management system (BMS) based on risk management. In general, condition profiles based on experts opinion and/or visual inspection records have been used widely because obtaining profiles based on real performance is not easy. However, those condition profiles usually don't give a good consistency to the safety of bridges, causing practical problems for the effective bridge management. The accuracy of performance evaluation is directly related to the accuracy of BMS. The reliability of the evaluation is important to produce the optimal solution for distributing maintenance budget reasonably. However, conventional methods of bridge assessment are not suitable for a more sophisticated decision making procedure. In this study, a method to compute quantitative performance profiles has been proposed to overcome the limitations of those conventional models. In Bridge Management Systems, the main role of performance profiles is to compute and predict the performance of bridges subject to lifetime activities with uncertainty. Therefore, the computation time for obtaining an optimal maintenance scenario is closely related to the efficiency of the performance profile. In this study, the Response Surface Method (RSM) based on independent and important design variables is developed for the rapid computation. Steel box bridges have been investigated because the number of independent design variables can be reduced significantly due to the high dependency between design variables.

리스크 관리에 기반한 교량관리를 위해서는 시간 및 환경에 따른 성능변화를 예측하기 위한 성능이력모델이 필수적이다. 일반적으로 성능이력모델의 산출은 어려운 작업이므로 전문가 의견 또는 교량의 겉보기 상태 진단평가 기록을 이용한 상태 성능 이력모델이 많이 사용되어 왔다. 하지만 상태성능 이력모델은 교량의 실제 안전도와는 일치하지 않은 경우가 많아 근본적인 문제를 내포하고 있다. 성능 평가 및 이에 따른 성능이력모델의 정확도는 교량 유지관리 시스템(Bridge Management System, BMS)의 정확도와 직접적인 관계가 있으며 유지관리 예산의 합리적인 분배를 위한 최적 대안 산출을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 방법, 즉 정성적 전문가 의견 및 불충분한 정기점검 기록에 의해 작성되는 상태 성능 이력모델의 단점을 극복하기 위하여 열화를 고려한 수치해석결과를 바탕으로 산출되는 안전성능이력모델을 제안하였다. 제안한 성능이력모델 구축을 위해서 다양한 교량 형식이 검토 되었으며, 그 중 설계 변수 간 종속성이 높아 고려되어져야 할 설계 변수의 수가 비교적 적은 강박스 교량을 중심으로 다양한 환경 조건 및 시간에 따른 안전성능이력의 변화를 분석하였다. 교량 유지관리 시스템 내에서의 안전성능 이력모델의 역할은 특정 환경 하에서 시간에 따른 안전성능변화 예측에 있으며 안전성능이력모델의 산출 속도는 시설물 관리시스템의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 일반적으로 실시간 해석을 수행하기 보다는 기 작성된 예측모델을 사용하는 방법이 주로 사용된다. 본 연구에서는 정량적 성능이력의 신속한 산출을 위하여 주요 설계 변수로 구성된 응답면 기법(Response Surface Method, RSM)을 사용하였다. 응답면 기법 적용을 위한 설계 변수 및 설계 값의 범위는 국내 강상자형교 설계 기준, 가이드라인 및 유지관리 자료를 근거로 산정하였다.

Keywords

References

  1. 阿部允, 경갑수(1996) 철도교의 피로와 유지관리, 한국강구조학회지, 한국강구조공학회, 제8권 제3호, pp. 92-102.
  2. 건설교통부(2000) 2000 건설교통부 정보화백서, 건설교통부
  3. 건설교통부(2005) 도로교설계기준, 사단법인 한국도로교통협회, pp. 113-115.
  4. 건설교통부(2005) 교량구조물의 보수보강 편람, 건설교통부
  5. 건설교통부(2004) 강교량의 최적설계와경제적 유지관리를 위한 Life Cycle Cost분석 기법 및 시스템 개발, R&D2002/기술 혁신 10, 한국건설기술평가원.
  6. 김상효, 나성원(1995) 개선된 응답면기법을 이용한 구조신뢰성해석, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제15권 제1호, pp. 63-72
  7. 시설안전관리공단(2000) 도로교의 공용수명 연장방안 연구, BR-2000-R1-37, 한국건설기술연구원, pp. 3.7-3.13.
  8. 이채규, 안영기(2005) 교량의 LCP(Life Cycle Profile)추정을 위한 연구, 2005년 한국구조물진단학회 학술발표대회 논문집, 한국구조물진단학회, pp. 475-484.
  9. 이회현, 차철준, 박용진(2000) 교량의 유지관리 기술과 발전방향, 한국강구조학회지, 한국강구조학회, 제12권 제3호, pp. 4-12.
  10. 조효남(1989) 체계신뢰성 방법에 기초한 도로교 설계기준 개발 및 기설교량의 신뢰성 평가, 한국과학재단.
  11. Airaksinen, M. and Sderqvist, M.-K. (2007) Birdge life-cycle management in the service of the finnish road administration, lifecycle cost and performance of civil infrastructure systems, LCC5 Conference, pp. 71-78.
  12. Albrecht, P. and Naeemi, A.H. (1984) Performance of weathering steel in bridges, Report 272, Nat. Cooperative Highway Res. Program
  13. Box. G.E.P. and Wilson, K.B. (1951) On the experimental attainment of optimum conditions, Journal of Royal Statistical Society, B. Vol. 13, pp. 1-34.
  14. Cheung, M.S. and Li, W.C. (2001) Serviceability reliability of corroded steel bridges, Journal of Civil Engineering, Vol. 28, pp. 419-424. https://doi.org/10.1139/cjce-28-3-419
  15. Akgl, F. (2007) Criteria for a bridge management system based on inspection, monitoring and maintenance practices, Life-Cycle Cost and Performance of Civil Infrastructure Systems, LCC5 Conference, pp. 79-84.
  16. Kayser, Jack R., and Nowak, Andrzej S. (1989) Capacity loss due to corrosion in steel girder bridges, Journal of structure engineering, Vol. 115, pp. 1525-1537. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9445(1989)115:6(1525)
  17. Huh, Jungwon, and Haldar, Achintya (2001) Stochastic finite-element seismic risk of nonlinear structures, Journal of Structural Engineering, Vol. 127, No. 3, pp. 323-329. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9445(2001)127:3(323)
  18. Khuri, A.I. and Cornell, J.A. (1996) Response Surface Design and Analysis, Marcel Dekker. New York.
  19. Mendonca, T.P., Vieira, A.R., Brito, V.R., and Paulo, P.P. (2006) Bridge Management System - GOA, IABMAS 06' Conference, IABMAS, pp. 107-108.
  20. Sommer, A.M., Nowak, A.S., and Thoft-Christensen, P. (1993) Probability-based bridge inspection strategy, Journal of Structural Engineering, Vol. 119, No. 12, pp. 3520-3536. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9445(1993)119:12(3520)
  21. Transprtation Research Board (1987) Fatigue Evaluation Procedures for Steel Bridges, National Cooperative Highway Research Program Report 299, pp. 11-70.