In this paper two protocols of Wireless Sensor Networks (WSN) are examined through both a simulation and a case study. The simulation was performed with the optimized network (OPNET) simulator while comparing the performance of the Ad-Hoc on demand Distance Vector (AODV) and the Dynamic Source Routing (DSR) protocols. This is compared and shown with real-world measurement of deflection from eight wireless sensor nodes. The wireless sensor response results were compared with accelerometer sensors for validation purposes. It was found that although the computer simulation suggests the AODV protocol is more accurate, in the case study no distinct difference was found. However, it was shown that AODV is still more beneficial in the field as it has a longer battery life enabling longer surveying times. This is a significant finding as a large factor in determining the use of wireless network sensors as a method of assessing structural response has been their short battery life. Thus if protocols which enhance battery life, such as the AODV protocol, are employed it may be possible in the future to couple wireless networks with solar power extending their monitoring periods.
Calibration and gauge factor readjustment process made for the health monitoring system installed in the railway bridges is reviewed and some findings are explained in this study: specifically, the calibrators made for this purpose are illustrated and the regression processes of the calibration on long-term displacement using water level sensor, longitudinal displacement using LVDT sensor, instantaneous displacement using LVDT sensors and accelerometer are described in details. Based on the regression results, new gauge factors are obtained from regression equation and another verification is made by performing another calibration again with new factors. From the second calibration, it was found that the suggested regression curves and their factors are appropriate and much better results are expected. Future work will be concentrated on the long-term analysis of the measurement data and on the database structures so that the assessment of the structure such as damage detection and remaining life estimation is possible.
Recent development of fiber optic sensors and wireless sensor technology, made structural health monitoring of railway structures cost effective. In this paper, a micro bending fiber optic rail pad sensors are evaluated for train axle force measurement. In order to assess the usability of FBG fiber optic sensors for short-term bridge measurement, the FBG sensors and conventional strain gauges are installed at the same points and the strain results are compared. Also the impact factors are calculated using the FBG strain responses and the results are compared with the conventional sensor responses. A running KTX train was instrumented with wireless sensor system to measure the vibration characteristics and the results are compared with conventional wire sensor system.
무선 센서 네트워크는 교량 안전진단(Structural Health Monitoring, SHM)을 위한 효율성, 신뢰성 등의 특징들을 제공한다. 그러나 현재 교량 안전진단은 아날로그 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 유선망을 사용하여 관리프로그램으로 전송하고 있다. 본 논문에서는 무선망에서 동작하는 센서 네트워크를 이용하여 교량 및 노면을 모니터링하기 위한 안전진단 시스템을 구현하였다.
This paper presents an impedance-based structural health monitoring (SHM) technique considering temperature effects. The temperature variation results in a significant impedance variation, particularly both horizontal and vertical shifts in the frequency domain, which may lead to erroneous diagnostic results of real structures. A new damage detection strategy has been proposed based on the correlation coefficient (CC) between the reference impedance data and a concurrent impedance data with an effective frequency shift which is defined as the shift causing the maximum correlation. The proposed technique was applied to a lab-sized steel truss bridge member under the temperature varying environment. From an experimental study, it has been demonstrated that a narrow cut inflicted artificially to the steel structure was successfully detected using the proposed SHM strategy.
본 연구는 광섬유 브래그 격자 (fiber Bragg grating, FBG) 센서를 이용하여 보강이 실시된 철도판형교의 수직처짐을 산정하고 이를 통해 교량의 정적 및 동적 거동을 모니터링 하는데 목적이 있다. 7개의 센서로 다중화(multiplexing)된 FBG 센서 2쌍을 지간 12.9 m인 철도 판형교의 상부와 하부 플랜지의 표면에 부착하였다. 이렇게 수평 배치된 FBG 센서로부터 직접 곡률을 측정하고 기하학적인 처짐-곡률관계와 회귀분석을 통해 교량의 처짐을 유추하였다. FBG 센서의 정확도를 검증하기 위해 교량의 중앙 지점에 기존의 전기식 변형률 센서와 처짐계를 설치하였다. 교량의 거동을 측정하기 위해 열차 재하실험과 증속실험을 실시하였다. 증속실험은 열차의 속도를 10 km/h 에서 90 km/h까지 10 km/h 씩 증가시키며 교량의 동적 거동을 분석하였다. 측정 변형률을 비교한 결과 FBG 센서와 전기식 센서가 최대오차 7%이내의 우수한 상관관계를 보였으며, 본 연구에서 제안된 실험법으로 유추된 최대처짐을 처짐계를 이용한 결과와 비교하였을 때 5% 이내의 오차를 보였다. 따라서 철도판형교의 안전성 평가를 위한 처짐 모니터링 시 FBG 센서의 적용성이 우수하다고 판단된다.
Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.
마할라노비스 거리 이론에 기초한 통계적 패턴 인식 기술은 안정된 외부하중에 대한 구조물 상태 평가에 대한 유용성에도 불구하고 지진과 같이 큰 변동성의 외부하중에 대한 구조물의 건전도 모니터링에는 취약하다. 손상은 일반적으로 손상되지 않은 구조물의 측정된 값의 평균과 손상된 구조물의 측정값 사이의 차이에 의해 결정된다. 외부 하중의 변동성이 커질수록 더 큰 차이가 발생하고, 이는 손상으로 인식되기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하고 불확실한 외부 하중을 받는 구조물을 지속적으로 모니터링 할 수 있도록 외부 변동성을 감소시키기 위해 마할라노비스 거리 이론을 수정한 통계적 패턴 인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리 이론을 개발하였다. 이 방법은 일반적인 임의의 하중과 지진하중에서 정확하게 사장교의 건전도를 평가하는 것을 실험적으로 확인 하였다. 그 결과, IMDT는 손상되지 않은 케이블로부터 획득한 데이터로 손상된 케이블에 의한 구조물의 손상을 파악하는 데 유효한 것을 확인하였다. 따라서 변동성을 지닌 외부하중에 의한 교량의 건전도 모니터링에 효과적으로 적용할 수 있음을 입증하였다.
The Ting Kau Bridge in Hong Kong is a cable-stayed bridge comprising two main spans and two side spans. The bridge deck is supported by three towers, an end pier and an abutment. Each of the three towers consists of a single reinforced concrete mast strengthened by transverse cables and struts. The bridge deck is supported by four inclined planes of cables emanating from anchorages at the tower tops. In view of the heavy traffic on the bridge, and threats from typhoons and earthquakes originated in areas nearby, the dynamic behaviour of long-span cable-supported bridges in the region is always an important consideration in their design. Baseline finite element models of various levels of sophistication have been built not only to match the bridge geometry and cable forces specified on the as-constructed drawings but also to be calibrated using the vibration measurement data captured by the Wind and Structural Health Monitoring System. This paper further describes the analysis of axle loading data, as well as the generation of random axle loads and simulation of vibrations of the bridge using the finite element models. Various factors affecting the vehicular loading on the bridge will also be examined.
In the last decade, wireless sensor networks have emerged as a promising technology that could accelerate progress in the field of structural monitoring. The main advantages of wireless sensor networks compared to conventional monitoring technologies are fast deployment, small interference with the surroundings, self-organization, flexibility and scalability. These features could enable mass application of monitoring systems, even on smaller structures. However, since wireless sensor network nodes are battery powered and data communication is the most energy consuming task, transferring all the acquired raw data through the network would dramatically limit system lifetime. Hence, data reduction has to be achieved at the node level in order to meet the system lifetime requirements of real life applications. The objective of this paper is to discuss some general aspects of data processing and management in monitoring systems based on wireless sensor networks, to present a prototype monitoring system for civil engineering structures, and to illustrate long-term field test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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