• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.827-838
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• 2021

The dynamic displacement is considered to be an important indicator of structural safety, and becomes an indispensable part of Structural Health Monitoring (SHM) system for high-speed railway bridges. This paper proposes an indirect strain based dynamic displacement reconstruction methodology for high-speed railway box girders. For the typical box girders under eccentric train load, the plane section assumption and elementary beam theory is no longer applicable due to the bend-torsion coupling effects. The monitored strain was decoupled into bend and torsion induced strain, pre-trained multi-output support vector regression (M-SVR) model was employed for such decoupling process considering the sensor layout cost and reconstruction accuracy. The decoupled strained based displacement could be reconstructed respectively using box girder plate element analysis and mode superposition principle. For the transformation modal matrix has a significant impact on the reconstructed displacement accuracy, the modal order would be optimized using particle swarm algorithm (PSO), aiming to minimize the ill conditioned degree of transformation modal matrix and the displacement reconstruction error. Numerical simulation and dynamic load testing results show that the reconstructed displacement was in good agreement with the simulated or measured results, which verifies the validity and accuracy of the algorithm proposed in this paper.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권1호
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• pp.39-45
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• 2015

지능형 센서 기반의 구조 건전성 감시를 통해 안전성을 확보하기 위한 연구는 우주항공을 비롯하여 기계/토목 구조물, 수송 기계 분야로 확대되었다. 특히, 실시간으로 운용되는 구조물은 사고로 인한 재산 및 인명 피해를 예방하기 위해 여러 스마트 센서 기반의 구조 건전성 감시 기술이 요구되는 결과로 이어졌다. 한편, 상용화되어 있는 대부분의 센서는 전자기 기반의 센서로써 전자기 간섭 및 부식과 같은 적용성의 제한과 환경적 요인에 취약할 수 있다. 따라서, 전자기 기반 센서의 단점을 보완하기 위한 신개념 센서로 광섬유 센서가 최근 각광을 받고 있다. 하지만, 광섬유 센서를 이용한 실제 구조물의 감시를 위해서는 고가 장비와 시스템이 요구되어 어려움이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 한 가닥의 광섬유를 이용하여 여러 지점에서 발생할 수 있는 충격을 검출하는 센서 시스템을 제안하였다. 이를 위해, 광섬유 굽힘 손실 현상을 이용하여 같은 충격에 대해 위치별 광 강도의 변화량 차이가 존재하도록 센서부의 모듈을 제작하였다. 그리고, 광 강도 변화에 영향을 미치는 변수들을 이용하여 실험 설계를 하였으며, 충격 위치 검출이 가능함을 실험적으로 검증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.73-79
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• 2019

현재 질식 가스 및 폭발위험이 있는 물질에 대하여 실시간으로 경고를 제공하는 서비스 및 시스템에 관한 연구가 진행되고 있지만, 현재 스마트 형 밴드 형태의 서비스는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 작업장 내의 정전기로 인한 폭발위험요소의 실시간 확인 및 사고 발생 요인의 즉각적인 제거를 지원하고 작업자 상태 및 작업장의 위험요소(산소, 유해 화학 물질 농도)등의 실시간 모니터링 및 위험 발생시 즉시 경고 및 데이터 분석을 통한 사전 사고 예방시스템 구축방법을 제안한다. 이로써, 산업현장에서 발생할 수 있는 각종 재해를 IoT 기반의 지능형 센서노드, 무선 네트워크기술 그리고 데이터 가공 미들웨어 및 통합 관제시스템을 이용해 모니터링하고 실시간 산업현장에서의 위험정보를 전달함과 동시에 사고를 예방해 작업자의 안전한 작업환경 지원으로 사후 수습 비용 대비 획기적 비용절감을 할 수 있다.