The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
연구목적: 본 연구에서는 공용년수 20년이 경과된 콘크리트 단순 슬래브교를 대상으로 하여 대상교량 구조물의 내하성능을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법: 정적재하시험 및 동적재해시험을 수행함으로써 변위, 변형율, 충격계수, 고유진동수 값을 실측하였으며, 해석방법을 통해 평가하였다. 연구결과: 본 연구를 통해 나타난 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, S1 최대 변위 및 최대 변형률은 각각 2.917 mm, 44.720 𝜇ε(인장), -13.760 𝜇ε(압축)로 평가되었으며, S2 최대 변위 및 최대 변형률은 각각 2.100 mm, 4.870 𝜇ε(인장)로 나타났다. 둘째, 최대 실측충격계수는 S1 A-A단면에서 0.242로 나타났으며, 최대 실측충격계수는 S2 C-C단면에서 0.198로 나타났다. 셋째, 고유진동수를 해석결과, 6.086Hz로 평가되었고, 측정결과 6.152Hz-6.738Hz의 범위로 나타났다. 결론: 시험대상 교량은 설계하중에 대하여 양호한 거동 및 특성을 보이는 것으로 평가할 수 있다.
This test program is to investigate the benefits of using headed bars to replace conventional stirrups and using steel fibers to reinforce in the disturbed regions in the dapped ended beam, This distribution of reinforcement was selected for aspects associated with the portion of beam section in bridge structures. The beams containing T-headed bars have a superior performance such as improved ductility, larger energy adsorption and enhanced post-peak load carrying capability. The capacity of DEB with steel fibers also show increase of ductility, shear strength, and crack.
교량의 보강공법으로 주로 사용되는 외부강봉을 이용한 후인장공법은 적용범위가 넓고 교량의 극한 및 항복에 대한 강성을 증가시켜 휨 보강 효과가 뛰어나지만, 모재접합부의 응력집중, 비효율적인 하중분배, 고정앵커부설치, 유지관리의 어려움 등의 단점이 있다. 본 연구는 기존의 외부강봉을 이용한 후인장공법이 가지는 단점을 보완하고 강판접합공법의 장점을 접목한 새로운 개념의 보강공법으로 커버플레이트의 열변형 특성을 이용한 다단계 프리스트레싱 보강공법을 제안하고자 한다. 커버플레이트의 열변형 특성을 이용한 다단계 프리스트레싱 보강공법은 커버플레이트를 다단계로 가열하여 가열단계별로 거더의 하부플랜지에 고장력볼트로 접합한 뒤, 열원을 제거하여 발생하는 다단계 수축력을 보강에 필요한 프리스트레싱력으로 이용하는 보강공법이다. 커버플레이트의 다단계 프리스트레싱에 의한 보강효과는 커버플레이트의 온도분포와 가열구간에 따라 결정되므로 본 연구에서는 커버플레이트의 열전달 모형실험 및 강거더 모형 실험을 통하여 커버플레이트의 열전달해석과 프리스트레스 도입효과를 분석하였으며, 단경간 강거더 교량을 대상으로 제안된 보강공법의 효율성 및 적용성을 검토하였다.
현재 콘크리트 교량의 보강 공법으로 주로 사용되는 외부 강봉을 이용한 후 인장 공법은 적용 범위가 넓고 교량의 극한 및 항복에 대한 강성을 증가시켜 휨보강 효과가 뛰어나지만, 모재 접합부의 응력집중, 비효율적인 하중 분배, 고정앵커부 설치, 유지관리의 어려움 등의 단점이 있다. 본 연구는 기존의 외부 강봉을 이용한 후 인장 공법이 가지는 단점을 보완하고 강판 접합 공법의 장점을 접목한 새로운 개념의 보강 공법으로 온도 프리스트레싱 보강 공법을 제안하고자 한다. 온도 프리스트레싱 보강 공법은 프리스트레싱 보강 강판을 다단계로 가열하여 가열 단계별로 콘크리트 교량의 하부에 접합한 뒤, 열원을 제거하여 발생하는 다단계 수축력을 보강에 필요한 프리스트레싱력으로 이용하는 보강 공법이다. 본 연구에서 제안된 온도 프리스트레싱 보강 공법의 적용을 위한 기초적인 연구로 프리스트레싱 보강 강판을 콘크리트 교량에 설치하기 위한 고정장치의 마찰저항 강도 실험과 온도 프리스트레싱에 의하여 콘크리트 교량에 도입되는 프리스트레싱 효과의 확인을 위한 응력 도입 실험을 실시하여 제안된 공법을 검증하였다.
사장교에서 케이블 부재는 하중을 전달하는 가장 중요한 부재 중 하나이다. 따라서 사장교의 구조적 상태 및 안정성을 평가하기 위해서는 케이블의 상태를 파악하기 위해 지속적인 모니터링을 수행하는 것이 중요하다. 이러한 모니터링 시스템은 케이블에 부착된 가속도계를 통해 진동을 측정하고 이를 토대로 케이블 장력과 감쇠비를 추정하고, 이를 토대로 케이블의 상태 평가의 기초자료로 활용한다. 이러한 상시 모니터링 시스템은 지속적으로 진동 데이터를 측정하기 때문에 데이터 수집 시스템을 포함한 하드웨어가 안정적이고 전력 효율성이 높아야 한다. 또한 지속적으로 생성되는 대량의 진동 신호들을 사람의 개입을 최소화하며 안정적으로 분석할 수 있는 자율모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 IoT를 활용한 도메인 지식 기반 자율 모니터링 시스템을 개발하였다. 케이블 자율 모니터링 시스템을 구현하기 위한 가장 중요한 요소는 케이블의 장력과 감쇠비의 추정을 위한 진동 신호의 주파수 영역 내 발생하는 첨두의 자동 추정이다. 본 연구에서는 도메인 지식 기반 첨두 자동 추정 알고리즘을 데이터 수집 및 On-Board Processing이 가능한 IoT 시스템에 내장하여 IoT 센서 단에서 Edge computing이 가능한 효율적인 IoT 자율 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 자율 모니터링 시스템을 국내 사장교에 설치하여 장기간 현장 운영 성능을 평가하였으며, 그 결과 장기 데이터 수신률, 장력 추정의 정확성, 효율성 측면에서 기존 시스템과 비교하여 작동 성능을 확인하고 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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