오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.
Rojas-Mercedes, Norberto;Erazo, Kalil;Di Sarno, Luigi
Earthquakes and Structures
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제22권5호
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pp.503-515
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2022
This paper presents the development of seismic fragility curves for a precast reinforced concrete bridge instrumented with a structural health monitoring (SHM) system. The bridge is located near an active seismic fault in the Dominican Republic (DR) and provides the only access to several local communities in the aftermath of a potential damaging earthquake; moreover, the sample bridge was designed with outdated building codes and uses structural detailing not adequate for structures in seismic regions. The bridge was instrumented with an SHM system to extract information about its state of structural integrity and estimate its seismic performance. The data obtained from the SHM system is integrated with structural models to develop a set of fragility curves to be used as a quantitative measure of the expected damage; the fragility curves provide an estimate of the probability that the structure will exceed different damage limit states as a function of an earthquake intensity measure. To obtain the fragility curves a digital twin of the bridge is developed combining a computational finite element model and the information extracted from the SHM system. The digital twin is used as a response prediction tool that minimizes modeling uncertainty, significantly improving the predicting capability of the model and the accuracy of the fragility curves. The digital twin was used to perform a nonlinear incremental dynamic analysis (IDA) with selected ground motions that are consistent with the seismic fault and site characteristics. The fragility curves show that for the maximum expected acceleration (with a 2% probability of exceedance in 50 years) the structure has a 62% probability of undergoing extensive damage. This is the first study presenting fragility curves for civil infrastructure in the DR and the proposed methodology can be extended to other structures to support disaster mitigation and post-disaster decision-making strategies.
The railway bridge of the domestic still has been used steel base such as sperical bearing and pot bearing widely. However, the bearing of steel series is occured corrosion frequently, reduced durability and raised maintenance cost excessively due to the nature of the material. If the elastomeric bearing which is widely used in highway bridge is applied to the railway bridge, it will be able to compensate this defect a lot. In order to apply to the railway bridge used for highway bridge, is needed the control of the bridge ends deflection, lateral displacement and negative reaction. Therefore, the elastomeric bearing can be applied to the railway bridge enough, if installed negative reaction key for control of the bridge ends deflection, improved shear wedge performance for control of the lateral force, adjust the thickness of the elastomeric pad for the minimize deflection, in addition, can be economic design of sub-structures due to damping effect.
Pile foundations of existing bridges lie in soil and water environment for long term and endure relatively heavy vertical loads, thus prone to damages, especially after stricken by external forces, such as earthquake, collision, soil heap load and etc., and the piles may be injured to certain degrees as well. There is a relatively complete technical system for quality inspection of new bridge pile foundations without structures on the top. However, there is no mature technical standard in the engineering community for the non-destructive testing technology specific to the existing bridge pile foundations. The quality of bridge pile foundations has always been a major problem that plagues bridge maintenance. On the basis of many years' experiences in test engineering and theoretical studies, this study developed a new type of detection technology and equipment for the existing bridge piles.
Through extensive research, there exist a new type of connection between railway bridge girders and steel-concrete composite panels. In addition to conventional shear connectors, newly developed blind bolts have been recently adopted for retrofitting. However, the body of knowledge on their influence and application to railway structures has not been thoroughly investigated. This study has thus placed a particular emphasis on the application of blind bolts on the Sydney Harbour Bridge as a feasible alternative constituent of railway track upgrading. Finite element modeling has been used to simulate the behaviours of the precast steel-concrete panels with common types of bolt connection using commercially available package, ABAQUS. The steel-concrete composite track slabs have been designed in accordance with Australian Standards AS5100. These precast steel-concrete panels are then numerically retrofitted by three types of most practical bold connections: head studded shear connector, Ajax blind bolt and Lindapter hollow bolt. The influences of bolt connections on load and stress transfers and structural behaviour of the composite track slabs are highlighted in this paper. The numerical results exhibit that all three bolts can distribute stresses effectively and can be installed on the bridge girder. However, it is also found that Lindapter hollow bolts are superior in minimising structural responses of the composite track slabs to train loading.
Lydon, Darragh;Taylor, S.E.;Lydon, Myra;Martinez del Rincon, Jesus;Hester, David
Smart Structures and Systems
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제24권6호
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pp.723-732
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2019
Globally road transport networks are subjected to continuous levels of stress from increasing loading and environmental effects. As the most popular mean of transport in the UK the condition of this civil infrastructure is a key indicator of economic growth and productivity. Structural Health Monitoring (SHM) systems can provide a valuable insight to the true condition of our aging infrastructure. In particular, monitoring of the displacement of a bridge structure under live loading can provide an accurate descriptor of bridge condition. In the past B-WIM systems have been used to collect traffic data and hence provide an indicator of bridge condition, however the use of such systems can be restricted by bridge type, assess issues and cost limitations. This research provides a non-contact low cost AI based solution for vehicle classification and associated bridge displacement using computer vision methods. Convolutional neural networks (CNNs) have been adapted to develop the QUBYOLO vehicle classification method from recorded traffic images. This vehicle classification was then accurately related to the corresponding bridge response obtained under live loading using non-contact methods. The successful identification of multiple vehicle types during field testing has shown that QUBYOLO is suitable for the fine-grained vehicle classification required to identify applied load to a bridge structure. The process of displacement analysis and vehicle classification for the purposes of load identification which was used in this research adds to the body of knowledge on the monitoring of existing bridge structures, particularly long span bridges, and establishes the significant potential of computer vision and Deep Learning to provide dependable results on the real response of our infrastructure to existing and potential increased loading.
Health monitoring of civil infrastructures, in particular, old bridges that are still in service, has become more than necessary, given the risk that a possible degradation or failure of these infrastructures can induce on the safety of users in addition to the resulting commercial and economic impact. Bridge integrity assessment has attracted significant research efforts over the past forty years with the aim of developing new damage identification methods applicable to real structures. The bridge of Ouled Mimoun (Tlemcen, Algeria) is one of the oldest railway structure in the country. It was built in 1889. This bridge, which is too low with respect to the level of the road, has suffered multiple shocks from various machines that caused considerable damage to its central part. The present work aims to analyze the stability of this bridge by identifying damages and evaluating the damage rate in different parts of the structure on the basis of a finite element model. The applied method is based on an inverse analysis of the normal stress responses that were calculated from the corresponding recorded strains, during the passage of a real train, by means of a set of strain gauges placed on certain elements of the bridge. The results obtained from the inverse analysis made it possible to successfully locate areas that were really damaged and to estimate the damage rate. These results were also used to detect an excessive rigidity in certain elements due to the presence of plates, which were neglected in the numerical reference model. In the case of the continuous bridge monitoring, this developed method will be a very powerful tool as a smart health monitoring system, allowing engineers to take in time decisions in the event of bridge damage.
This study is directed for the development of an efficient system-level Importance Sampling Technique for system reliability analysis of bridge structures Many methods have been proposed for structural reliability assessment purposes, such as the First-order Second-Moment Method, the Advanced Second-Moment Method, Computer Simulation, etc. The Importance Sampling Technique can be employed to obtain accurate estimates of the required probability with reasonable computation effort. Based on the observation and the results of application, it nay be concluded that Importance Sampling Method is a very effective tool for the system reliability analysis.
This article details a bridge-specific fragility method developed to enhance the seismic design and resilience of bridges. Current seismic design processes provide guidance for the design of a bridge that will not collapse during a design hazard event. However, they do not provide performance information of the bridge at different hazard levels or due to design changes. Therefore, there is a need for a supplement to this design process that will provide statistical information on the performance of a bridge, beyond traditional emphases on collapse prevention. This article proposes a bridge-specific parameterized fragility method to enable efficient estimation of various levels of damage probability for alternative bridge design parameters. A multi-parameter demand model is developed to incorporate bridge design details directly in the fragility estimation. Monte Carlo simulation and Logistic regression are used to determine the fragility of the bridge or bridge component. The resulting parameterized fragility model offers a basis for a bridge-specific design tool to explore the influence of design parameter variation on the expected performance of a bridge. When used as part of the design process, these tools can help to transform a prescriptive approach into a more performance-based approach, efficiently providing probabilistic performance information about a new bridge design. An example of the method and resulting fragility estimation is presented.
To investigate the nonlinear aerostatic stability of the Hutong cable-stayed rail-cum-road bridge with ultra-kilometer main span, a FEM bridge model is established. The tri-component wind loads and geometric nonlinearity are taken into consideration and discussed for the influence of nonlinear parameters and factors on bridge resistant capacity of aerostatic instability. The results show that the effect of initial wind attack-angle is significant for the aerostatic stability analysis of the bridge. The geometric nonlinearities of the bridge are of considerable importance in the analysis, especially the effect of cable sag. The instable mechanism of the Hutong Bridge with a steel truss girder is the spatial combination of vertical bending and torsion with large lateral bending displacement. The design wind velocity is much lower than the static instability wind velocity, and the structural aerostatic resistance capacity can meet the requirement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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