Abstract
This work examines the identification of stiffness reduction in damaged reinforced concrete bridges under moving loads, and carries out the performance assessment after repairing using advanced composite materials. In particular, the change of stiffness in each element before and after repairing, based on the Microgenetic algorithm as an advanced inverse analysis, is described and discussed by using a modified bivariate Gaussian distribution function. The proposed method in the study is more feasible than the conventional element-based method from computation efficiency point of view. The validity of the technique is numerically verified using a set of dynamic data obtained from a simulation of the actual bridge modeled with a three-dimensional solid element. The numerical examples show that the proposed technique is a feasible and practical method which can inspect the complex distribution of deteriorated stiffness although there is a difference between actual bridge and numerical model as well as uncertain noise occurred in the measured data.
본 연구는 차량 이동하중을 받는 손상된 콘크리트 슬래브교량의 강성저하를 규명하고, 복합신소재를 사용하여 보강 후 성능평가를 수행한다. 특히 마이크로 유전알고리즘에 의한 역해석에 기반하여 보강 전 후 각 요소에서의 강성변화를 수정된 2차변수 Gaussian 분포함수를 사용하여 정식화하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 요소기반 접근 방식에 비하여 수치해석적인 관점에서 효율성을 갖는다. 개발한 알고리즘은 3차원 솔리드 요소를 사용하여 모델링한 교량의 동적 거동 시뮬레이션으로부터 계측한 데이터를 사전정보로 사용하여 검증하였다. 몇 가지 수치예제는 본 연구에서 개발한 방법이 실제교량과 수치모델간의 차이로 인한 오차 및 노이즈 등으로 인한 동적 계측치 오류 등이 고려되었음에도 강성분포 추정 및 성능 평가를 효율적으로 수행함을 보여준다.
