• Wind and Structures
• /
• 제36권4호
• /
• pp.237-247
• /
• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.

• 한국지진공학회논문집
• /
• 제10권6호
• /
• pp.115-123
• /
• 2006

본 논문에서는 구조건전성모니터링(SHM)시스템이 설치된 케이블교량을 대상으로 장기적인 동적거동 특성을 분석하였다. 3차원 유한요소모델을 사용한 모드해석을 통해 모드변수를 추출하였다. 이를 교량에서 측정된 상시진동신호에 대해 주파수영역에서 분석한 고유진동수와 비교하여 정확한 기저모델이 구축되었음을 알 수 있었다. 지난 5년간의 고유진동수와 온도를 통계분석하여 고유진동수가 온도에 선형 반비례하고 있음을 확인하였고, 이러한 온도효과에 대한 평가를 수행하였다. 또한 상시진동신호를 시간영역에서 TDD기법을 적용하여 모드형상을 추출하였으며, 모드해석 결과와의 비교를 통해 케이블교량에 적용이 가능함을 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제40권2호
• /
• pp.233-238
• /
• 2020

구조물 건전도 모니터링 시스템을 기반하는 교량 딥러닝 손상 추정 기법들은 대부분 지도학습을 기반으로 하고 있다. 지도학습의 특성상 손상 위치 추정 딥러닝 모델의 학습을 위해 교량의 손상 위치를 나타내는 라벨(Label) 데이터와 이에 따른 교량의 거동 데이터가 필요하다. 하지만 실제 현장에서 손상 위치 라벨 데이터를 정확히 얻어내는 것은 매우 어려운 일이므로, 지도학습 기반 딥러닝은 현장 적용성이 떨어진다는 한계가 있다. 반면에, 비지도학습 기반 딥러닝은 이러한 라벨 데이터 없이도 학습이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 비지도 학습의 대표적인 딥러닝 기법인 Variational Autoencoder를 활용한 교량 손상 위치 추정의 방법을 제안하고 검증하였으며, 그 결과, 교량 손상 위치 추정을 위한 VAE의 적용 가능성을 보였다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제22권4호
• /
• pp.481-493
• /
• 2018

Ultrasonic guided waves have attracted increasing attention for non-destructive testing (NDT) and structural health monitoring (SHM) of bridge cables. They offer advantages like single measurement, wide coverage of acoustical field, and long-range propagation capability. To design defect detection systems, it is essential to understand how guided waves propagate in cables and how to select the optimal excitation frequency and mode. However, certain cable characteristics such as multiple wires, anchorage, and polyethylene (PE) sheath increase the complexity in analyzing the guided wave propagation. In this study, guided wave modes for multi-wire bridge cables are identified by using a semi-analytical finite element (SAFE) technique to obtain relevant dispersion curves. Numerical results indicated that the number of guided wave modes increases, the length of the flat region with a low frequency of L(0,1) mode becomes shorter, and the cutoff frequency for high order longitudinal wave modes becomes lower, as the number of steel wires in a cable increases. These findings were used in design of transducers for defect detection and selection of the optimal wave mode and frequency for subsequent experiments. A magnetostrictive transducer system was used to excite and detect the guided waves. The applicability of the proposed approach for detecting and locating wire breakages was demonstrated for a cable with 37 wires. The present ultrasonic guided wave method has been found to be very responsive to the number of brokenwires and is thus capable of detecting defects with varying sizes.

• Earthquakes and Structures
• /
• 제17권5호
• /
• pp.511-519
• /
• 2019

The concrete gravity dam is one of the most important parts of the nation's infrastructure. Besides the benefits, the dam also has some potentially catastrophic disasters related to the life of citizens directly. During the lifetime of service, some degradations in a dam may occur as consequences of operating conditions, environmental aspects and deterioration in materials from natural causes, especially from dynamic loads. Cumulative Absolute Velocity (CAV) plays a key role to assess the operational condition of a structure under seismic hazard. In previous researches, CAV is normally used in Nuclear Power Plant (NPP) fields, but there are no particular criteria or studies that have been made on dam structure. This paper presents a method to calculate the limitation of CAV for the Bohyeonsan Dam in Korea, where the critical Peak Ground Acceleration (PGA) is estimated from twelve sets of selected earthquakes based on High Confidence of Low Probability of Failure (HCLPF). HCLPF point denotes 5% damage probability with 95% confidence level in the fragility curve, and the corresponding PGA expresses the crucial acceleration of this dam. For determining the status of the dam, a 2D finite element model is simulated by ABAQUS. At first, the dam's parameters are optimized by the Minitab tool using the method of Central Composite Design (CCD) for increasing model reliability. Then the Response Surface Methodology (RSM) is used for updating the model and the optimization is implemented from the selected model parameters. Finally, the recorded response of the concrete gravity dam is compared against the results obtained from solving the numerical model for identifying the physical condition of the structure.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제36권3호
• /
• pp.349-359
• /
• 2016

공용 중인 교량의 버페팅 응답을 해석적으로 평가하기 위해서는 교량 현장의 난류강도, 난류 스펙트럼, 조도계수, 거스트 계수 등 풍하중에 대한 분석이 우선되어야 하고, 해석 결과는 정적 공기력 계수, 플러터계수, 구조 감쇠비, 공기역학적 감쇠비, 고유 진동수 등 여러 변수에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서 대상으로 한 교량은 32년째 공용 중에 있는 교량으로써 교량 주변의 지형조건은 설계 및 시공 당시에 비해 많은 변화가 발생하였으며 최근 기후 변화로 인한 풍 환경 역시 큰 변화가 있다. 이러한 이유로 대상교량에서 실측한 풍속 데이터를 분석하여 난류강도, 난류길이, 지표조도계수, 풍속 스펙트럼 등 교량 현장의 풍하중을 평가하였다. 교량 주변의 풍환경 평가 결과, 대상 교량은 해상교량임에도 불구하고 지표조도구분 II의 특성을 나타내고 있었다. 또한 실측한 구조물의 가속도, 변위 응답 데이터를 통해 대상교량의 감쇠비, 정적 공기력 계수, 고유진동수를 평가하여 계측기반 버페팅 해석 변수를 산정하였다. 계측데이터 기반의 해석 변수와 케이블강교량설계지침에 제시된 해석 변수를 적용하여 총 4가지 경우에 대한 버페팅 해석을 수행하였으며, 그 결과 10분 평균 풍속 25m/s이하에서 측정된 버페팅 응답과 계측 기반 해석 변수를 적용한 해석 응답이 가장 잘 일치함을 확인하였고, 계측 풍속과 Gumbel 확률분포를 이용하여 추정한 200년 재현기대 풍속인 45m/s에서의 버페팅 응답을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제32권1A호
• /
• pp.1-10
• /
• 2012

최근 해안, 도서, 산간지방 등의 개발로 장대교량의 수요가 증가되고 재료 및 설계 시공기술의 지속적 발전으로 인하여 현수교나 사장교 등 장지간을 가지는 교량의 건설이 증가하고 있다. 장대교량은 사장재 또는 주 케이블 및 행어로 주형을 지지하는 고차 부정정구조물로 다양한 형태의 설계가 가능하고 구조물의 외관이 뛰어나기 때문에 현재 많은 교량에 적용되고 있다. 케이블지지교량은 시공 중 그리고 공용상태에서 케이블의 장력을 지속적으로 측정함으로써 교량의 건전성을 파악할 수 있다. 케이블의 장력을 추정하는 기법으로 로드셀 및 유압잭 등을 이용하여 케이블의 응력을 직접 측정하는 방법과 케이블의 형상조건과 계측된 동적 특성을 활용하여 장력을 구하는 진동법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 디지털 영상처리를 이용한 행어케이블의 동특성 추정 방법을 제시하였으며 사용의 편의성과 경제성을 고려하여 원거리에 있는 행어케이블을 측정하기 위한 센서로 휴대용 디지털 캠코더를 사용하였다. 디지털 영상처리를 이용하는 방법은 digital image correlation(DIC) 기법을 사용하였으며 변형이 없는 이미지와 변형이 있는 이미지 사이의 기하학적인 왜곡을 보정하는 이미지 변환함수(ITF)를 사용하여 단위픽셀이하를 계산하였다. 또한 영상계측시스템의 흔들림을 추가적인 센서의 설치 없이 한 영상내의 고정된 물체를 이용하여 보정함으로써 행어케이블의 동적응답 및 모드별 고유진동수의 해상도를 향상시켰다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제35권4호
• /
• pp.779-789
• /
• 2015

케이블교량은 교량길이가 길고 규모가 크기 때문에 온도에 의한 이동량과 형상변화는 일반교량보다 훨씬 크다. 따라서 공용 중 온도영향을 분석, 평가하는 것이 중요하며, 온도영향은 온도변화에 따라 교량 상부구조계가 늘어나거나 줄어드는 온도신축거동을 평가하는 것이 가장 기본이다. 이에 공용 중인 사장교에서 장기간 계측된 온도와 이종 변위 데이터를 활용하여 실제적인 온도신축거동을 평가하고자 하였다. 변위 데이터는 기존 신축변위계와 함께 새롭게 도입된 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기에서 계측된 데이터를 활용하였다. 먼저 외기온도, 개별온도, 평균온도, 유효온도의 다양한 온도 조합에 대한 신축거동의 상관성을 분석하여 부재의 평균온도나 유효온도를 사용하는 것이 합리적임을 확인하였다. 부재 유효온도와 신축량의 선형회귀분석으로부터 단위온도신축량을 산정하고, 추가적으로 신축길이와 계측 단위온도 신축량의 선형회귀분석으로부터 선팽창계수와 중립점의 위치를 산정할 수 있었다. 이를 이론과 해석 결과와 비교함으로써 케이블교량의 실제 온도신축거동의 건전성을 평가할 수 있는 방안을 제시하였다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제10권2호
• /
• pp.131-154
• /
• 2012

In this paper, it is aimed to determine the seismic behaviour of highway bridges by nondestructive testing using ambient vibration measurements. Eynel Highway Bridge which has arch type structural system with a total length of 216 m and located in the Ayvaclk county of Samsun, Turkey is selected as an application. The bridge connects the villages which are separated with Suat U$\breve{g}$urlu Dam Lake. A three dimensional finite element model is first established for a highway bridge using project drawings and an analytical modal analysis is then performed to generate natural frequencies and mode shapes in the three orthogonal directions. The ambient vibration measurements are carried out on the bridge deck under natural excitation such as traffic, human walking and wind loads using Operational Modal Analysis. Sensitive seismic accelerometers are used to collect signals obtained from the experimental tests. To obtain experimental dynamic characteristics, two output-only system identification techniques are employed namely, Enhanced Frequency Domain Decomposition technique in the frequency domain and Stochastic Subspace Identification technique in time domain. Analytical and experimental dynamic characteristic are compared with each other and finite element model of the bridge is updated by changing of boundary conditions to reduce the differences between the results. It is demonstrated that the ambient vibration measurements are enough to identify the most significant modes of highway bridges. After finite element model updating, maximum differences between the natural frequencies are reduced averagely from 23% to 3%. The updated finite element model reflects the dynamic characteristics of the bridge better, and it can be used to predict the dynamic response under complex external forces. It is also helpful for further damage identification and health condition monitoring. Analytical model of the bridge before and after model updating is analyzed using 1992 Erzincan earthquake record to determine the seismic behaviour. It can be seen from the analysis results that displacements increase by the height of bridge columns and along to middle point of the deck and main arches. Bending moments have an increasing trend along to first and last 50 m and have a decreasing trend long to the middle of the main arches.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.451-464
• /
• 2022

고준위방사성폐기물 처분장은 심지층 처분시스템으로 사용후핵연료를 취급하는 특성상 고온, 방사선 및 지하수 등의 복합적인 환경조건에 노출되어 있다. 지속적인 노출에 의해 시간이 지남에 따라 구조물의 균열 및 열화가 발생할 수 있다. 한편 고준위방사성폐기물 처분장은 초장기 기대수명이 요구되며 이에 따른 장기적인 구조물 건전성 모니터링이 필수적이다. 구조물 건전성 모니터링에는 가속도계, 토압계, 변위계 등 다양한 센서들이 활용될 수 있으며, 이 중 일반적으로 피에조센서가 사용된다. 따라서 피에조센서의 내구성 평가를 바탕으로 고내구성 센서를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 피에조센서의 내구성 평가 및 수명예측을 위한 가속수명시험을 설계하였다. 문헌연구를 바탕으로 단일 스트레스 인자에 대한 가속 스트레스 수준 수 및 각 수준 별 시료 수를 선정하였다. 또한 고준위방사성폐기물 처분장 환경조건에서 발생할 수 있는 피에조센서의 고장모드 및 고장메커니즘을 분석하였다. 온도 스트레스 인자에 대한 최대 가혹조건 탐색 실험을 두 가지 방법으로 제안하였으며 피에조센서의 신뢰도 높은 동작한계를 도출하였다. 이를 이용하여 가속수명시험의 합리적인 가속 스트레스 수준을 설정하였다. 본 연구에서 제시된 최대 가혹조건 탐색 실험방법은 경제적이며 실용적인 아이디어를 담고 있으며, 추후 피에조센서의 가속수명시험 설계에 널리 활용될 수 있을 것으로 판단된다.