구조물의 장기적인 안전관리를 위하여 교량 장기계측시스템이 도입되어 운영 중에 있다. 그러나 일반적인 교량 장기계측시스템은 응답만 측정하고 입력하중은 측정하지 못하고 있기 때문에, 추세분석에 의한 관리기준 상회여부만을 판단하고 있어 정량적인 구조계의 상태평가가 어려운 실정이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 도로교 입력하중 측정을 위한 FBG 기반 입력하중 측정센서를 개발하였으며, 실내실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지 관리 측면에서도 매우 중요하다. 일반적으로 교량에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타나는데 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량 상을 주행하는 중 차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행 중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 개발하고 이를 고속도로 교량에 적용하여 차량정보를 수집한 후 교량 설계를 위한 활하중 및 피로하중의 정형화를 수행하였다. 본 연구의 목적은 주행 중인 차량의 중량을 산정하는 BWIM시스템을 개발하여 시험 교량에 설치 한 후 교량거동의 계측을 통하여 최종적으로 고속도로 교통량 특성을 반영하는 활하중의 정형화 및 합리적인 피로하중산정 방안을 도출하는데 있다.
교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지관리 측면에서도 매우 중요하다. 교량구조물에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타난다. 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량상을 주행하는 중차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 국내실정에 맞게 개발하고 이를 고속도로상의 교량에서 검증하였다.
본 논문에서는 교량 모니터링 시스템의 일부분으로 서해대교에 설치된 교량 하중측정 시스템(BWIM system)으로부터 획득한 신호를 분석하여 통행차량의 정보를 추출하기 위한 알고리즘의 개발과정과 이를 위해 수행한 현장 차량주행시험에 대하여 기술하였다. 개발된 BWIM 시스템은 포장층에 매설하는 축감지기가 없는 형태로, 바닥판과 가로보에 설치된 변형률계로부터 측정한 시간이력 변형률신호만을 이용하였다. 이들 측정신호로부터 추출하고자 하는 차량의 정보는 통과차로, 통과속도, 차 축수 및 총 중량이며, 이들 정보의 추출을 위해 패턴인식기법의 일종인 인공신경망(Aritificial Neural Network, ANN) 기법을 사용하였다. 현장 차량주행시험을 통하여 기지차량 및 미지차량 통행시의 BWIM 응답 데이터를 측정하였으며, 이들 실측데이터를 사용하여 인공신경망의 학습 및 성능검증을 수행하였다. 개발된 기법을 사용하여 추출되는 차량의 정보들은 현재의 교량상태 및 피로수명 평가시 활용될 수 있을 것이며, 향후 설계트럭 하중모델의 개정시 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 PSC I 거더교량을 대상으로 포장층에 축감지기가 없이 오로지 교량 상부구조 하면에서 측정한 변형률 신호만을 이용하는 차량하중분석시스템 개발에 관한 것이다. 중 차량이 교량을 주행할 때 교량 바닥판에서 측정한 변형률 신호로 차량주행정보를 추출하고, 교량 거더 및 가로보에서 측정한 변형률 신호로 차량하중정보를 추출하는 방법이다. 이러한 정보 분석을 위하여 영향선 분석방법과 인공신경망 분석방법을 사용하였다. 학습 데이터 확보 및 시스템 검증을 위하여 임의차량 및 시험차량 주행시험을 실시하였다. 대상 교량에서 하중분석결과, 가로보 변형률 신호를 이용한 경우가 거더 변형률 신호를 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었고, 차선당 2열로 설치된 교량 바닥판 슬래브의 변형률 신호를 이용한 피크 검출 알고리즘도 차량의 속도와 축 수, 주행 차선, 축간 거리, 차간 거리 등의 주행정보를 추출하는데 매우 효과적임을 확인하였다. 또한, 가로보의 변형률 신호를 가지고 인공신경망 학습을 하여 시스템을 구성할 수 있는 경우가 기존의 거더 변형률 신호와 영향선만으로 시스템을 구성하는 경우보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있음도 확인 하였다.
국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
Bridge Weigh-in-Motion(BWIM) 시스템은 중량의 차량이 정상적으로 교량을 주행하는 상태에서 측정된 교량의 응답을 분석하여 교량을 통과한 차량의 중량을 산출하는 시스템으로, 현재 관심지역을 통행하는 차량의 하중분포를 파악하고 이로 부터 도로교의 설계 및 해석을 위한 설계 활하중 모델의 개발이나 교량의 잔존 수명의 예측을 위한 피로하중모델 등의 개발에 활용될 수 있다. 이러한 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 것이 다양한 하중조건에 대한 실물차량 주행시험이다. 이 논문에서는 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적이지만 비용 및 시간이 많이 소요되는 실차량 주행시험을 보완할 수 있는 수치해석 기법을 사용하여 차량동특성 및 주행조건의 변화에 대한 교량응답의 변화를 관찰하고자 하였다. 수치해석의 적절성을 검증하기 위하여 실물차량 주행시험이 수행된 동일한 경우에 대하여 차량주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 실측결과와 유사한 해석결과를 얻을 수 있었다. 수치해석에서 고려한 변수는 차량의 주행속도, 차량의 고유진동수, 진입부의 단차크기, 횡방향 주행위치 등이며, 이들 변수의 변화에 대한 교량의 응답의 변화를 분석한 결과, 정확한 BWIM 시스템의 개발을 위해 횡방향 주행위치와 차량 고유진동수의 영향이 고려되어야 함을 확인하였다. 수치시뮬레이션 기법을 사용하여 다양한 조건에 대한 주행데이터를 적은 비용으로 생성할 수 있으므로, 최소한의 실차량 주행시험과 병행하여 다양한 하중조건에 대한 BWIM 알고리즘의 검증이 가능할 것으로 생각된다. 또한 신경망기법을 사용하는 BWIM 시스템의 경우에는 학습자료의 생성에 활용하여 신경망기법을 활용할 때 어려운 점 중 하나인 충분한 양의 신뢰성있는 학습자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 북한 건설환경을 고려한 초고성능 콘크리트 프리캐스트 교량 시스템을 개발하고자 한다. 맞춤형 교량 시스템은 최근에 개발된 압축강도 120MPa 이상, 직접인장강도 7MPa 이상을 갖는 초고성능 콘크리트를 적용하여 설계, 제작 및 구조성능평가를 통하여 북한의 적용 가능성을 분석하였다. 설계를 위해 북한의 자동차짐(30, 40, 55)을 남한의 KL-510 하중과 비교한 결과, 하중이 증가함에 따라 단면이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 구조성능평가를 위하여 지간장 30m 교량 실험체를 초고성능 콘크리트를 이용하여 제작하였다. 휨 실험을 통하여 하중 분석을 수행한 결과, 설계하중 대비 측정하중은 초기균열하중상태에서 약 167%의 단면성능과 극한한계상태에서 약 134% 이상의 내하력을 확보하여 본 실험에서 요구하는 성능을 만족하였다. 이러한 결과는 기존의 강합성 거더교로 제작하는 장지간 교량 대비 약 11%의 상부공사비가 감소하는 것으로 분석되었다. 그러므로, 본 연구를 통하여 개발된 60m 이상 장지간 맞춤형 교량 시스템을 활용한다면 충분한 가격 경쟁력을 확보 할 수 있을 것으로 기대된다.
영종대교에 설치된 교량 모니터링 시스템의 구성특징을 살펴보고 이로부터 계측, 수집된 각 신호들의 특성을 조사 분석하였다. 3차원 자정식 현수교인 영종대교에 설치, 운영되는 모니터링 시스템의 구성은 센서-현장하드웨어-계측서버-관리자로 연결되는 자동화된 시스템으로써 개통 이후부터 교량의 거동 및 하중효과를 대변하는 물리량을 측정하고 있다. 이 논문에서는 시스템의 구성 및 측정항목에 대한 소개와 온도변화에 의한 시그널에의 영향을 감시 할 수 있는 알고리즘의 개발과정을 언급한다. 또한, 행어 케이블의 장력측정 방법의 일환으로 길이가 짧고 장력이 큰 케이블에 대해 정적으로 장력산정이 가능한 장치 및 알고리즘의 개발에 대해 소개한다. 특히 이 교량의 공용중에 이루어진 철도통행을 위한 설비의 추가로 교량 구조계의 변화를 계측 신호를 바탕으로 분석, 제시하였다. 이러한 각종 계측 및 모니터링 결과는 향후 교량의 상태판정의 기본자료로 활용되어 효율적 유지관리를 가능하게 할 것으로 기대된다.
대형 구조물을 지탱하고 있는 케이블은 항상 높은 장력으로 당겨지고 있기 때문에 교량에 과도한 하중이 가해지면 안전에 큰 영향을 미칠 수 있다. 설계 시 하중을 고려하지만 안전관리 측면서 지속적인 감시의 필요성은 매우 크다. 교량 지지용 케이블이 강자성 재료로 구성되어 있고, 강자성 재료는 자구의 운동이 외부 장력에 매우 민감하기 때문이 케이블의 비투자율을 모니터링하면 현재 장력의 크기를 예측할 수 있다. 본 논문에서는 현장에서의 장력측정용 센서의 정확한 성능 평가를 위한 표준 장력 교정 시스템 개발을 목표로 기반 연구를 수행하고 있다. 즉 교정된 로드셀을 기준으로 시험 케이블에 정화한 힘을 가할 수 있는 시스템을 제작하였으며, 자체 제작한 장력 측정용 자기적 센서를 시험 케이블에 설치하고 케이블에 가한 장력에 따라 센서 출력을 정량적으로 분석하였으며, 주위의 환경이 미치는 영향도 함께 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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