구조물의 건전도를 평가하기 위해 상시 구조물 계측을 이용한 Structural Health Monitoring (SHM) 시스템을 적용하게 된다. SHM 시스템의 궁극적 목적은 계측된 데이터를 이용하여 구조물의 손상위치 및 손상정도를 분석하여 거주자에게 유지관리정보와 대처요령 신속하게 제공하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 손상탐지를 위해 인공신경망(Artificial Neural Network)을 도입한 알고리즘을 수립하고, 이를 3층 실대 RC Mock-up 구조물에 적용하여 성능을 평가하였다. 먼저 인공신경망의 학습을 위해 구조해석 프로그램을 이용하여 구조물의 손상에 따른 동적특성 변화 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 학습된 인공망에 실제 구조물에서 추출한 동특성의 변화를 입력하여 손상탐지를 실시하였다. 이를 통해 인공신경망의 학습방법, 학습데이터의 정규화 방법 등을 규명하고 인공신경망을 이용한 손상탐지의 효과를 분석하였다.
Structural Health Monitoring (SHM) systems can provide valuable information regarding the safety of structures during and after ground motions which can be used by authorities to reduce post-earthquake hazards. Strain gages as a key element play an important role in the success of SHM systems. Reducing the number of required strain gages while keeping the efficiency of SHM system not only can reduce the cost of structural health monitoring but also avoids storage and process of uninformative data. In this study, a method based on performance based seismic design of structures is proposed for ideal placement of stain gages in structures. The robustness and efficiency of the proposed method is demonstrated through installation of strain gages on an Airport Traffic Control (ATC) Tower. The obtained results show that the number of required strain gages decrease significantly.
일반적으로 해양개발을 위하여 사용되는 재킷식 해양 구조물은 염분, 조류, 파도, 바람 등 극심한 환경적 요인에 의해 육상 시설물에 비해 열악한 환경에 노출되어 있으나, 이러한 구조물의 구조적 안전성 및 성능 확보를 위한 모니터링 시스템의 적용사례는 그다지 많지 않다. 임피던스 기반의 구조물 건전성 모니터링은 구조물의 국부적인 손상을 모니터링하는 기술로서 최근 실 구조물에의 적용에 대한 연구가 국내외에서 활발하게 이루어지고 있으나, 온도, 하중 등의 환경적 요인에 의한 영향을 최소화하고 손상에 의한 특성만을 효과적으로 추출하는 기술은 미흡한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 재킷식 조류발전 지지구조물의 축소모형을 제작하여 온도와 정적 하중이 변하는 환경 하에서 임피던스 기반의 국부적 손상 모니터링에 관한 연구를 수행하였다. 환경에 의한 영향을 보상하기 위하여 기존의 손상지수에 대해 주성분 분석을 수행하였으며 환경 변화에 민감하게 반응하는 주성분을 선택하여 제거하였다. 이 후 손상지수를 모니터링한 결과, 제안된 주성분 분석 기반 접근법이 환경 영향 하에서의 장기 모니터링에 유효하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
New generation of tall and complex buildings systems are now introduced that are reflective of the latest development in materials, design, sustainability, construction, and IT technologies. While the complexity in design is being overcome by the availability and advances in structural analysis tools and readily advanced software, the design of these buildings are still reliant on minimum code requirements that yet to be validated in full scale. The involvement of the author in the design and construction planning of Burj Khalifa since its inception until its completion prompted the author to conceptually develop an extensive survey and real-time structural health monitoring program to validate all the fundamental assumptions mad for the design and construction planning of the tower. The Burj Khalifa Project is the tallest structure ever built by man; the tower is 828 meters tall and comprises of 162 floors above grade and 3 basement levels. Early integration of aerodynamic shaping and wind engineering played a major role in the architectural massing and design of this multi-use tower, where mitigating and taming the dynamic wind effects was one of the most important design criteria established at the onset of the project design. Understanding the structural and foundation system behaviors of the tower are the key fundamental drivers for the development and execution of a state-of-the-art survey and structural health monitoring (SHM) programs. Therefore, the focus of this paper is to discuss the execution of the survey and real-time structural health monitoring programs to confirm the structural behavioral response of the tower during construction stage and during its service life; the monitoring programs included 1) monitoring the tower's foundation system, 2) monitoring the foundation settlement, 3) measuring the strains of the tower vertical elements, 4) measuring the wall and column vertical shortening due to elastic, shrinkage and creep effects, 5) measuring the lateral displacement of the tower under its own gravity loads (including asymmetrical effects) resulting from immediate elastic and long term creep effects, 6) measuring the building lateral movements and dynamic characteristic in real time during construction, 7) measuring the building displacements, accelerations, dynamic characteristics, and structural behavior in real time under building permanent conditions, 8) and monitoring the Pinnacle dynamic behavior and fatigue characteristics. This extensive SHM program has resulted in extensive insight into the structural response of the tower, allowed control the construction process, allowed for the evaluation of the structural response in effective and immediate manner and it allowed for immediate correlation between the measured and the predicted behavior. The survey and SHM programs developed for Burj Khalifa will with no doubt pioneer the use of new survey techniques and the execution of new SHM program concepts as part of the fundamental design of building structures. Moreover, this survey and SHM programs will be benchmarked as a model for the development of future generation of SHM programs for all critical and essential facilities, however, but with much improved devices and technologies, which are now being considered by the author for another tall and complex building development, that is presently under construction.
Although the estimate of regression function is important, some have focused the variance estimation of error term in regression model. Different variance estimators perform well under different conditions. In many practical situations, it is rather hard to assess which conditions are approximately satisfied so as to identify the best variance estimator for the given data. In this article, we suggest SHM estimator compared to LS estimator, which is common estimator using in parametric multiple regression analysis. Moreover, a combined estimator of variance, VEM, is suggested. In the simulation study it is shown that VEM performs well in practice.
Brownjohn, James M.W.;Kripakaran, Prakash;Harvey, Bill;Kromanis, Rolands;Jones, Peter;Huseynov, Farhad
Structural Monitoring and Maintenance
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제3권3호
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pp.259-276
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2016
Historically the UK has been a pioneer and early adopter of experimental investigation techniques on new and operation structures, a technology that would now be descried as 'structural health monitoring' (SHM), yet few of these investigations have been enduring or carried out on the long span or tall structures that feature in flagship SHM applications in the Far East.
Structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure using fiber Bragg grating sensor networks (FBGSNs) has received significant public attention in recent years. However, there is currently little research on the health-monitoring technology of high-piled wharfs in coastal ports using the fiber Bragg grating (FBG) sensor technique. The benefits of FBG sensors are their small size, light weight, lack of conductivity, resistance corrosion, multiplexing ability and immunity to electromagnetic interference. Based on the properties of high-piled wharfs in coastal ports and servicing seawater environment and the benefits of FBG sensors, the SHM system for a high-piled wharf in the Tianjin Port of China is devised and deployed partly using the FBG sensor technique. In addition, the health-monitoring parameters are proposed. The system can monitor the structural mechanical properties and durability, which provides a state-of-the-art mean to monitor the health conditions of the wharf and display the monitored data with the BIM technique. In total, 289 FBG stain sensors, 87 FBG temperature sensors, 20 FBG obliquity sensors, 16 FBG pressure sensors, 8 FBG acceleration sensors and 4 anode ladders are installed in the components of the back platform and front platform. After the installation of some components in the wharf construction site, the good signal that each sensor measures demonstrates the suitability of the sensor setup methods, and it is proper for the full-scale, continuous, autonomous SHM deployment for the high-piled wharf in the costal port. The South 27# Wharf SHM system constitutes the largest deployment of FBG sensors for wharf structures in costal ports to date. This deployment demonstrates the strong potential of FBGSNs to monitor the health of large-scale coastal wharf structures. This study can provide a reference to the long-term health-monitoring system deployment for high-piled wharf structures in coastal ports.
The structural strain plays a significant role in structural condition assessment of in-service bridges in terms of structural bearing capacity, structural reliability level and entire safety redundancy. Therefore, it has been one of the most important parameters concerned by researchers and engineers engaged in structural health monitoring (SHM) practices. In this paper, an SHM system instrumented on the Jiubao Bridge located in Hangzhou, China is firstly introduced. This system involves nine subsystems and has been continuously operated for five years since 2012. As part of the SHM system, a total of 166 fiber Bragg grating (FBG) strain sensors are installed on the bridge to measure the dynamic strain responses of key structural components. Based on the strain monitoring data acquired in recent two years, the strain-based structural condition assessment of the Jiubao Bridge is carried out. The wavelet multi-resolution algorithm is applied to separate the temperature effect from the raw strain data. The obtained strain data under the normal traffic and wind condition and under the typhoon condition are examined for structural safety evaluation. The structural condition rating of the bridge in accordance with the AASHTO specification for condition evaluation and load and resistance factor rating of highway bridges is performed by use of the processed strain data in combination with finite element analysis. The analysis framework presented in this study can be used as a reference for facilitating the assessment, inspection and maintenance activities of in-service bridges instrumented with long-term SHM system.
항공우주산업에서 구조물의 수명연장과 경제적 측면에서의 효율적인 운용을 위해 다양한 구조건전성모니터링(Structural Health Monitoring, SHM) 기법들이 제시되어왔다. 금속재 구조물의 경우, 수분이나 염분 등에 의한 부식이나 쉽게 응력집중이 발생하는 타공, 노치, 볼트 등과 같은 위치에서의 균열이 주된 관심사였으나, 항공우주산업에서의 복합재 사용비율이 증가함에 따라 손상 메커니즘이 더욱 복잡한 복합재 구조물에 적용이 가능한 고도화된 SHM 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 Q-switched 레이저와 다수의 압전센서를 이용한 복합재에서의 AE(Acoustic emission) 위치탐지 기법을 제시한다. 제시되는 기법은 10 mm 이내의 거리오차로 방출위치 탐지를 목표로 하며 복합재 구조에서 수행된 AE 모사실험 및 위치탐지 시도 결과를 제시하여 기법이 유효함을 증명한다.
One of the powerful data management tools is Building Information Modeling (BIM) which operates through obtaining, recalling, sharing, sorting and sorting data and supplying a digital environment of them. Employing SHM, a BIM in monitoring systems, would be an efficient method to address their data management problems and consequently optimize the economic aspects of buildings. The recording of SHM data is an effective way for engineers, facility managers and owners which make the BIM dynamic through the provision of updated information regarding the occurring state and health of different sections of the building. On the other hand, digital transformation is a continuous challenge in construction. In a cloud-based BIM platform, environmental and localization data are integrated which shape the Internet-of-Things (IoT) method. In order to improve work productivity, living comfort, and entertainment, the IoT has been growingly utilized in several products (such as wearables, smart homes). However, investigations confronting the integration of these two technologies (BIM and IoT) remain inadequate and solely focus upon the automatic transmission of sensor information to BIM models. Therefore, in this composition, the use of BIM based on SHM and IOT is reviewed and the economic application is considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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