염해는 구조물 열화의 원인이 되는 주요인자 중의 하나이다. 고속도로 교량에 있어서 제설제는 동결작용으로 인한 표면 스켈링을 매우 증가시킨다. 열화된 콘크리트는 염해환경에서 내구성이 저하된다. 본 연구에서는 147개 교량의 진단보고서를 조사하고 21개 교량 바닥판의 코어샘플에 대하여 실험과 분석을 실시하였다. 시험결과는 콘크리트 바닥판의 피복두께는 공용수명 30년 이상을 사용하려면 8cm이상이 필요하다는 것을 보여준다.
Bridge columns are subjected to combined actions of axial force, shear force and bending moment during earthquakes, caused by spatially-complex earthquake motions, features of structural configurations and the interaction between input and response characteristics. Combined actions can have significant effects on the force and deformation capacity of RC columns, resulting in unexpected large deformations and extensive damage that in turn influences the performance of bridges as vital components of transportation systems. This paper evaluates the seismic response of three prototype reinforced concrete bridges using comprehensive numerical models that are capable of simulating the complex soil-structural interaction effects and nonlinear behavior of columns. An analytical approach that can capture the shear-flexural interacting behavior is developed to model the realistic nonlinear behavior of RC columns, including the pinching behavior, strength deterioration and stiffness softening due to combined actions of shear force, axial force and bending moment. Seismic response analyses were conducted on the prototype bridges under suites of ground motions. Response quantities of bridges (e.g., drift, acceleration, section force and section moment etc.) are compared and evaluated to identify the effects of vertical motion, structural characteristics and the shear-flexural interaction on seismic demand of bridges.
The purpose of this study makes a retrofit and rehabilitation practice trough the analysis and the improvement for the underlying problem of current retrofit and rehabilitation methods. Therefore, the deterioration process, the damage cause, the condition classification, the fatigue mechanism and the applied quantity of strengthening methods for RC deck slabs were analyzed. Artificial neural networks are efficient computing techniques that are widely used to solve complex problems in many fields. In this study, a back-propagation neural network model for estimating a management on existing reinforced concrete bridge decks from damage cause, damage type, and integrity assessment at the initial stage is need. The training and testing of the network were based on a database of 36. Four different network models were used to study the ability of the neural network to predict the desirable output of increasing degree of accuracy. The neural networks is trained by modifying the weights of the neurons in response to the errors between the actual output values and the target output value. Training was done iteratively until the average sum squared errors over all the training patterns were minimized. This generally occurred after about 5,000 cycles of training.
Concrete is a material that will crack during its service life by its very nature. For bridge decks this is especially significant as these cracks allow accelerated ingress of chlorides and the subsequent corrosion of the reinforcing steel and deck deterioration. Very-early strength latex-modified concrete (below ; VES-LMC) was developed in order to realize early-opening-to-traffic bridge deck concrete. Although there has been little research to document the degree of cracking in VES-LMC overlay, there has been a general perception among highway agencies that overlay cracking of VES-LMC, particularly early-age cracking, is a one of problems which should be solved. The purpose of this study was to analyze the cause of map, transverse and longitudinal cracking in VES-LMC and to provide a control methods for minimizing the occurrence of cracks. The proposed prevention against map and transverse cracking was verified by field applications. VES cement was modified, the unit cement contents was reduced into $360kg/m^3$ from $390kg/m^3$, the maximum size of coarse aggregate was increase into 19mm from 13mm, wire mesh and steel fibers were incorporated in concrete mixture.
Li, Si-Qi;Chen, Yong-Sheng;Liu, Hong-Bo;Du, Ke;Chi, Bo
Earthquakes and Structures
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제22권4호
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pp.387-399
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2022
To study the seismic damage of masonry structures and understand the characteristics of the multi-intensity region, according to the Dujiang weir urbanization of China Wenchuan earthquake, the deterioration of 3991 masonry structures was summarized and statistically analysed. First, the seismic damage of multistory masonry structures in this area was investigated. The primary seismic damage of components was as follows: Damage of walls, openings, joints of longitudinal and transverse walls, windows (lower) walls, and tie columns. Many masonry structures with seismic designs were basically intact. Second, according to the main factors of construction, seismic intensity code levels survey, and influence on the seismic capacity, a vulnerability matrix calculation model was proposed to establish a vulnerability prediction matrix, and a comparative analysis was made based on the empirical seismic damage investigation matrix. The vulnerability prediction matrix was established using the proposed vulnerability matrix calculation model. The fitting relationship between the vulnerability prediction matrix and the actual seismic damage investigation matrix was compared and analysed. The relationship curves of the mean damage index for macrointensity and ground motion parameters were drawn through calculation and analysis, respectively. The numerical analysis was performed based on actual ground motion observation records, and fitting models of PGA, PGV, and MSDI were proposed.
Optimal life-cycle management is a challenging issue for deteriorating regional bridges. Due to the complexity of regional bridge structural conditions and a large number of inspection and maintenance actions, decision-makers generally choose traditional passive management strategies. They are less efficiency and cost-effectiveness. This paper suggests a deep reinforcement learning framework employing double-deep Q-networks (DDQNs) to improve the life-cycle management of deteriorating regional bridges to tackle these problems. It could produce optimal maintenance plans considering restrictions to maximize maintenance cost-effectiveness to the greatest extent possible. DDQNs method could handle the problem of the overestimation of Q-values in the Nature DQNs. This study also identifies regional bridge deterioration characteristics and the consequence of scheduled maintenance from years of inspection data. To validate the proposed method, a case study containing hundreds of bridges is used to develop optimal life-cycle management strategies. The optimization solutions recommend fewer replacement actions and prefer preventative repair actions when bridges are damaged or are expected to be damaged. By employing the optimal life-cycle regional maintenance strategies, the conditions of bridges can be controlled to a good level. Compared to the nature DQNs, DDQNs offer an optimized scheme containing fewer low-condition bridges and a more costeffective life-cycle management plan.
신설교량의 경우 최근 개정된 도로교설계기준에 의해 내진설계를 수행하여 시공되었으나, 내진설계규정이 적용되기 이전에 시공되어 사용중에 있는 철근콘크리트 교각의 경우에는 지진에 의한 횡하중에 대해 취약할 수 있다. 특히 형상비가 큰 기존 교각에서는 기초와 교각 접합부에 주철근 겹침이음이 존재하므로 지진이 발생할 경우 피복콘크리트 파손에 따른 부착파괴 형태의 급격한 취성파괴 거동을 나타낸다. 이러한 부착파괴가 일어나는 소성힌지 구간에 FRP 적층 원통관으로 보강하여 부착강도를 크게 함으로써 횡하중에 대한 급격한 파괴를 예방할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 FRP 적층 원통관으로 보강된 원형교각에서 FRP 적층 원통관이 주는 구속효과를 효과적으로 산정하기 위한 이론식을 유도하여 제안하고자 하였다. 이를 위해 FRP 적층 원통관이 철근콘크리트 원형교각에 발생시키는 구속응력을 이론적으로 유도하여 제안하였으며, 제안된 식의 타당성을 검증하기 위해 기존의 타 연구에서 수행한 실험결과와 비교, 검토하였다. 또한 다양한 FRP 적층조건에 따른 구속응력의 변화를 고찰하기 위한 매개변수 연구를 수행하였다. 이와 같은 연구를 통해 본 연구에서 제안하는 식이 FRP 적층 원통관을 이용하여 보강한 기존 원형교각의 거동을 잘 예측할 수 있음을 확인하였으며, 적층수, 섬유배향각, 섬유방향의 탄성계수가 FRP 적층 원통관에 의한 내진보강효과에 가장 지배적인 매개인자임을 알 수가 있었다.
본 연구는 서울시에 위치한 콘크리트 교량 바닥판의 제빙화학제로 인한 열화속도를 추정하기 위하여 제빙화학제 사용현황을 조사하고 실구조물 조사에 의한 표면 염소이온량 누적정도와 염소이온 확산계수의 확률 분포적 특성을 고려하여 국내 환경에 적합한 내구수명 예측을 수행하였다. 연구결과, 무작위성을 나타내는 표면 염소이온량과 염소이온 확산계수는 각각 규모매개변수 0.192, 29.828, 형상매개변수 7.899, 1.983을 갖는 gamma 분포가 형성되었다. 표면 염소이온량은 평균 1.5kg/㎥이며 약70%의 확률수준에서 1∼2kg/㎥까지 농축되었다. 본 연구결과를 종합하여 볼 때 콘크리트 교량 바닥판의 설계내구수명이 20년 이상이 되려면 필요한 피복두께는 최소 26mm 이상으로 시공되어야 하며 고내구성 콘크리트로 타설하여 염소이온 확산계수를 감소시키는 것이 유효할 것으로 판단된다.
리스크 관리에 기반한 교량관리를 위해서는 시간 및 환경에 따른 성능변화를 예측하기 위한 성능이력모델이 필수적이다. 일반적으로 성능이력모델의 산출은 어려운 작업이므로 전문가 의견 또는 교량의 겉보기 상태 진단평가 기록을 이용한 상태 성능 이력모델이 많이 사용되어 왔다. 하지만 상태성능 이력모델은 교량의 실제 안전도와는 일치하지 않은 경우가 많아 근본적인 문제를 내포하고 있다. 성능 평가 및 이에 따른 성능이력모델의 정확도는 교량 유지관리 시스템(Bridge Management System, BMS)의 정확도와 직접적인 관계가 있으며 유지관리 예산의 합리적인 분배를 위한 최적 대안 산출을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 방법, 즉 정성적 전문가 의견 및 불충분한 정기점검 기록에 의해 작성되는 상태 성능 이력모델의 단점을 극복하기 위하여 열화를 고려한 수치해석결과를 바탕으로 산출되는 안전성능이력모델을 제안하였다. 제안한 성능이력모델 구축을 위해서 다양한 교량 형식이 검토 되었으며, 그 중 설계 변수 간 종속성이 높아 고려되어져야 할 설계 변수의 수가 비교적 적은 강박스 교량을 중심으로 다양한 환경 조건 및 시간에 따른 안전성능이력의 변화를 분석하였다. 교량 유지관리 시스템 내에서의 안전성능 이력모델의 역할은 특정 환경 하에서 시간에 따른 안전성능변화 예측에 있으며 안전성능이력모델의 산출 속도는 시설물 관리시스템의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 일반적으로 실시간 해석을 수행하기 보다는 기 작성된 예측모델을 사용하는 방법이 주로 사용된다. 본 연구에서는 정량적 성능이력의 신속한 산출을 위하여 주요 설계 변수로 구성된 응답면 기법(Response Surface Method, RSM)을 사용하였다. 응답면 기법 적용을 위한 설계 변수 및 설계 값의 범위는 국내 강상자형교 설계 기준, 가이드라인 및 유지관리 자료를 근거로 산정하였다.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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