Temperature may have more significant influences on structural responses than operational loads or structural damage. Therefore, a comprehensive understanding of temperature distributions has great significance for proper design and maintenance of bridges. In this study, the temperature distribution of the steel box girder is systematically investigated based on the structural health monitoring system (SHMS) of the Sutong Cable-stayed Bridge. Specifically, the characteristics of the temperature and temperature difference between different measurement points are studied based on field temperature measurements. Accordingly, the probability density distributions of the temperature and temperature difference are calculated statistically, which are further described by the general formulas. The results indicate that: (1) the temperature and temperature difference exhibit distinct seasonal characteristics and strong periodicity, and the temperature and temperature difference among different measurement points are strongly correlated, respectively; (2) the probability density of the temperature difference distribution presents strong non-Gaussian characteristics; (3) the probability density function of temperature can be described by the weighted sum of four Normal distributions. Meanwhile, the temperature difference can be described by the weighted sum of Weibull distribution and Normal distribution.
This paper presents a hybrid (i.e., integrated passive-active) system for seismic response control of a cable-stayed bridge. Because multiple control devices are operating, a hybrid control system could alleviate some of the restrictions and limitations that exist when each system is acting alone. Lead rubber bearings are used as passive control devices to reduce the earthquake-induced forces in the bridge and hydraulic actuators are used as active control devices to further reduce the bridge responses, especially deck displacements. In the proposed hybrid control system, a linear quadratic Gaussian control algorithm is adopted as a primary controller. In addition, a secondary bang-bang type (i.e., on-off type) controller according to the responses of lead rubber bearings is considered to increase the controller robustness. Numerical simulation results show that control performances of the hybrid control system are superior to those of the passive control system and slightly better than those of the fully active control system. Furthermore, it is verified that the hybrid control system with a bang-bang type controller is more robust for stiffness perturbation than the active controller with μ-synthesis method and there are no signs of instability in the overall system whereas the active control system with linear quadratic Gaussian algorithm shows instabilities in the perturbed system. Therefore, the proposed hybrid protective system could effectively be used to seismically excited cable-stayed bridges.
This paper proposes a data-driven methodology for online early damage identification under changing environmental conditions. The proposed method relies on two data analysis methods: feature-based method and hybrid principal component analysis (PCA) and kernel PCA to separate damage from environmental influences. First, spectral sub-band features, namely, spectral sub-band centroids (SSCs) and log spectral sub-band energies (LSSEs), are proposed as damage-sensitive features to extract damage information from measured structural responses. Second, hybrid modeling by integrating PCA and kernel PCA is performed on the spectral sub-band feature matrix for data normalization to extract both linear and nonlinear features for nonlinear procedure monitoring. After feature normalization, suppressing environmental effects, the control charts (Hotelling T2 and SPE statistics) is implemented to novelty detection and distinguish damage in structures. The hybrid PCA-KPCA technique is compared to KPCA by applying support vector machine (SVM) to evaluate the effectiveness of its performance in detecting damage. The proposed method is verified through numerical and full-scale studies (a Bridge Health Monitoring (BHM) Benchmark Problem and a cable-stayed bridge in China). The results demonstrate that the proposed method can detect the structural damage accurately and reduce false alarms by suppressing the effects and interference of environmental variations.
For vibration control of stay cables in cable-stayed bridges, viscous dampers are frequently used, and they are regularly installed between the cable and the bridge deck. In practice, neoprene rubber bushings (or of other types) are also widely installed inside the cable guide pipe, mainly for reducing the bending stresses of the cable near its anchorages. Therefore, it is important to understand the effect of the bushings on the performance of the external damper. Besides, for long cables, external dampers installed at a single position near a cable end can no longer provide enough damping due to the sag effect and the limited installation distance. It is thus of interest to improve cable damping by additionally installing dampers inside the guide pipe. This paper hence studies the combined effects of an external damper and an internal damper (which can also model the bushings) on a stay cable. The internal damper is assumed to be a High Damping Rubber (HDR) damper, and the external damper is considered to be a viscous damper with intrinsic stiffness, and the cable sag is also considered. Both the cases when the two dampers are installed close to one cable end and respectively close to the two cable ends are studied. Asymptotic design formulas are derived for both cases considering that the dampers are close to the cable ends. It is shown that when the two dampers are placed close to different cable ends, their combined damping effects are approximately the sum of their separate contributions, regardless of small cable sag and damper intrinsic stiffness. When the two dampers are installed close to the same end, maximum damping that can be achieved by the external damper is generally degraded, regardless of properties of the HDR damper. Field tests on an existing cable-stayed bridge have further validated the influence of the internal damper on the performance of the external damper. The results suggest that the HDR is optimally placed in the guide pipe of the cable-pylon anchorage when installing viscous dampers at one position is insufficient. When an HDR damper or the bushing has to be installed near the external damper, their combined damping effects need to be evaluated using the presented methods.
Long steel stay cables, which are mainly used in cable-stayed bridges, are easy to vibrate because of their low inherent damping characteristics. A lot of methods for vibration reduction of stay cables have been developed, and several techniques of them have been implemented to real structures, though each has its limitations. Recently, it was reported that smart (i.e. semi-active) dampers can potentially achieve performance levels nearly the same as comparable active devices with few of the detractions. Some numerical and experimental studies on the application of smart damping systems employing an MR fluid damper, which is one of the most promising smart dampers, to a stay cable were carried out; however, most of the previous studies considered only one specific control algorithm in which they are interested. In this study, the performance verification of MR fluid damper-based smart damping systems for mitigating vibration of stay cables by considering the four commonly used semi-active control algorithms, such as the control algorithm based on Lyapunov stability theory, the maximum energy dissipation algorithm, the modulated homogeneous friction algorithm and the clipped-optimal control algorithm, is systematically carried out to find the most appropriate control strategy for the cable-damper system.
인간의 뇌와 유사한 병렬 연산 모델을 활용하여 다양하고 복잡한 비선형적인 문제에 효과적으로 연관관계를 조직화 할 수 있는 인공신경망에 관한 연구가 근래에 공학의 넓은 분야에서 도입되고 그에 따른 많은 성과가 나타나고 있다. 본 연구에서는 설계자의 판단력과 경험에 의존 하던 기존의 예비구조설계 단계에 효과적인 인공신경망을 적용하여 예비 구조설계 단계에 컴퓨터를 이용한 정형화된 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 각 구조물의 일반적인 설계과정에 따른 다단계 신경망을 제시하고 인공신경망의 학습은 역전파알고리즘과 유전알고리즘을 적용하여 예비구조설계의 원형을 구현한다. 이와 같이 구성된 다단계 신경망을 사장교의 예비구조설계 단계에 활용하여 본 연구의 적용성과 두가지 학습기법에 따른 결과를 비교 분석 한다.
신경망은 설계자의 경험과 통찰력과 같은 비정형적 정보에 의존하는 초기 구조설계단계의 시스템화에 매우 적합하다. 초기 구조설계단계를 시작하는 시점에서는 설계정보가 매우 적음을 생각해 볼 때, 신경망 모델은 제한적인 적은 정보를 입력으로 하고 상대적으로 훨씬 많은 출력을 가지도록 설계되어야 한다. 그러나, 이러한 상황은 신경망 학습시 학습속도, 수렴, 출력 값의 신뢰성등 여러 가지 문제점을 초래한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 설계 정보가 점진적으로 증가하는 흐름을 가지고 있다는 점에 착안해서 다단계 신경망을 제시하고, 이를 토대로 사장교 초기 구조설계시스템에 대한 원형을 구현하였다. 본 연구결과 초기 구조설계단계 전체에 대해서 하나의 신경 망으로 설계하는 것 보다 다단계 신경 망으로 나누어서 동일한 작업을 수행하도록 하는 것이 훨씬 유리하다.
Wind and temperature have been shown to be the critical sources causing changes in the modal properties of large-scale bridges. While the individual effects of wind and temperature on modal variability have been widely studied, the investigation about the effects of multiple environmental factors on structural modal properties was scarcely reported. This paper addresses the modeling of the simultaneous effects of wind and temperature on the modal frequencies of an instrumented cable-stayed bridge. Making use of the long-term monitoring data from anemometers, temperature sensors and accelerometers, a neural network model is formulated to correlate the modal frequency of each vibration mode with wind speed and temperature simultaneously. Research efforts have been made on enhancing the prediction capability of the neural network model through optimal selection of the number of hidden nodes and an analysis of relative strength of effect (RSE) for input reconstruction. The generalization performance of the formulated model is verified with a set of new testing data that have not been used in formulating the model. It is shown that using the significant components of wind speeds and temperatures rather than the whole measurement components as input to neural network can enhance the prediction capability. For the fundamental mode of the bridge investigated, wind and temperature together apply an overall negative action on the modal frequency, and the change in wind condition contributes less to the modal variability than the change in temperature.
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 which reduces its section in steps, and it is strengthened by transverse cables and struts in the transverse vertical plane. The bridge deck is supported by four inclined planes of cables emanating from anchorages at the tower tops. In view of the threat from typhoons, the dynamic behaviour of long-span cable-supported bridges in the region is always an important consideration in their design. This paper is devoted to the ambient vibration measurements of the bridge for evaluation of dynamic characteristics including the natural frequencies and mode shapes. It also describes the modelling of the bridge. A few finite element models are developed and calibrated to match with the field data and the results of subsequent structural health monitoring of the bridge.
For the safety of prestressed structures such as cable-stayed bridges and prestressed concrete bridges, it is very important to ensure the prestress force of cable or tendon. The loss of prestress force could significantly reduce load carrying capacity of the structure and even result in structural collapse. The objective of this study is to present a smart PZT-interface for wireless impedance-based prestress-loss monitoring in tendon-anchorage connection. Firstly, a smart PZT-interface is newly designed for sensitively monitoring of electro-mechanical impedance changes in tendon-anchorage subsystem. To analyze the effect of prestress force, an analytical model of tendon-anchorage is described regarding to the relationship between prestress force and structural parameters of the anchorage contact region. Based on the analytical model, an impedance-based method for monitoring of prestress-loss is conducted using the impedance-sensitive PZT-interface. Secondly, wireless impedance sensor node working on Imote2 platforms, which is interacted with the smart PZT-interface, is outlined. Finally, experiment on a lab-scale tendon-anchorage of a prestressed concrete girder is conducted to evaluate the performance of the smart PZT-interface along with the wireless impedance sensor node on prestress-loss detection. Frequency shift and cross correlation deviation of impedance signature are utilized to estimate impedance variation due to prestress-loss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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