In this paper, a new PCS is proposed which is consisted of high boost dual converter and single phase half-bridge inverter. The proposed PCS is configured in parallel input / serial output, using two interleaved voltage doubler converter. Converter of the proposed PCS is distribute input current by configuring parallel input and reduced turn ratio of transformer by configuring serial output. Also, compositions of the inverter are composed of serial output capacitor of converter and half-bridge inverter. The dual converter and single phase half-bridge inverter is designed and characteristic of the new PCS is analysed. The system of the 1.5[kW] PCS is verified through an experimental about operation and stability.
본 연구의 목적은 다수의 GPS 센서를 이용하여 장대교량의 거동을 실시간으로 모니터링 하여 분석 할 수 있는 시스템을 개발하는데 있다. 다수의 GPS 센서를 장대교량의 주요 지점에 설치하고 변위를 실시간으로 측정하여 전체적인 거동을 분석한다. 본 연구에서 개발한 거동분석시스템은 교량의 전체적, 지점별 변위정보를 수치화, 시각화하고 이벤트에 대해 능동적인 대응이 가능하며 측정데이터의 DB화를 통해서 거동분석에 관계된 통계정보를 산출할 수 있다.
Bridge construction cost estimates have generally been conducted by using historial unit-price(per meter or square meter). The traditional estimating method based on unit-price references can never completely reflect the specialty of cable supported bridge. In this paper, we have developed the system for supporting the approximate construction cost and the quantity estimation based on 3D model information in the pre-project planning phase of 3-span continuous suspension bridge with 2-pylons. First of all, we'd analyzed the design information (such as structural design report, blueprint and quantity) and the real cost data from the existing suspension bridges and derived the design variables of the bridges. We developed the BIM wizard that generates a suspension bridge model parametrically based on derived design variables. The principle material quantities of suspension bridge are calculated directly from 3-dimensional bridge model built by using the BIM wizard. We have established the system that the construction cost can be estimated more specific than the traditional estimating method.
Jeong, Seongwoon;Zhang, Yilan;O'Connor, Sean;Lynch, Jerome P.;Sohn, Hoon;Law, Kincho H.
Smart Structures and Systems
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제17권4호
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pp.669-690
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2016
Advances in sensor technologies have led to the instrumentation of sensor networks for bridge monitoring and management. For a dense sensor network, enormous amount of sensor data are collected. The data need to be managed, processed, and interpreted. Data management issues are of prime importance for a bridge management system. This paper describes a data management infrastructure for bridge monitoring applications. Specifically, NoSQL database systems such as MongoDB and Apache Cassandra are employed to handle time-series data as well the unstructured bridge information model data. Standard XML-based modeling languages such as OpenBrIM and SensorML are adopted to manage semantically meaningful data and to support interoperability. Data interoperability and integration among different components of a bridge monitoring system that includes on-site computers, a central server, local computing platforms, and mobile devices are illustrated. The data management framework is demonstrated using the data collected from the wireless sensor network installed on the Telegraph Road Bridge, Monroe, MI.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.417-420
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2008
Solar electric systems have very little impact on environment, making them one of the cleanest power-generating technologies available. While they are operating, PV systems produce no air pollution, hazardous waste, or noise, and they require no transportable fuels. In PV system design, the selection and proper installation of appropriately-sized components directly affect system reliability, lifetime, and initial cost. In this research, we have studied the PWM(Pulse Width Modulation) signals. I proposed an efficient photovoltaic power interface circuit incorporated with a DC-DC converter and a sine-pwm control method full-bridge inverter. In grid-connected solar power systems, the DC-DC converter operates at high switching frequency to make the output current a sine wave, whereas the full-bridge inverter operates at low switching frequency which is determined by the ac frequency. Thus, it can reduce the switching losses incurred by the full-bridge inverter. Full-bridge converter is controlled by using microprocessor control method, and its operation is verified through computer aided simulations.
모듈러 강교량 제작, 조립, 설계, 시공단계에서 상부모듈의 부품정보를 효율적으로 제공하고 교환하기 위하여 BIM(Building Information Modeling) 프로젝트에서 정보교환을 위하여 사용하는 국제표준인 IFC 모델을 활용한 부품정보 라이브러리 구축방법을 제시하였다. 모듈러 강교량의 상부모듈을 구성하는 부품정보를 IFC 모델로 표현하기 위하여 의미론적인 관점에서 기존 IFC 모델에서 부품정보를 표현할 수 있는 엔티티와 모듈러 강교량의 구성요소를 매칭하여 적용하였으며, 구성요소의 역할을 구분하기 위하여 매칭한 엔티티의 타입을 적용하거나 사용자정의 타입으로 정의하였다. 또한, 부품 정보 라이브러리에서 부품 및 조립품의 정보를 해당단계에서 효율적으로 제공하기 위하여 조립체계를 네 단계의 상세수준(LoD)으로 구분하여 정의하였으며, 이를 IFC 모델로 표현하기 위하여 새로운 속성정보를 정의하였다. 마지막으로, IFC 모델과 매칭하여 정의한 정보를 실제 모듈러 강교량 상부모듈에 적용하여 IFC 기반의 시범 라이브러리 정보를 생성하였다.
The purpose of this paper is to present an Integrated Life Cycle Bridge Information Modeling that can be used throughout different phases of the bridge life cycle including: design, construction, and operation and maintenance phases. Bridge Information Modeling (BrIM) has become an effective tool in bridge engineering and construction. It has been used in obtaining accurate shop drawings, cost estimation, and visualization. In this paper, BrIM is used as an integrated tool for bridges life cycle information modeling. In the design phase, BrIM model can be used in obtaining optimum construction methods and performing structural advanced analysis. During construction phase, the model selects the appropriate locations for mobile cranes, monitors the status of precast components, and controls documents. Whereas, it acts as a tool for bridge management system in operation and maintenance phase. The paper provides a detailed description for each use of BrIM model in design, construction, and operation and maintenance phases of bridges. It is proven that BrIM is an effective tool for bridge management systems throughout their life phases.
A bridge transportation network supplies products from various source nodes to destination nodes through bridge structures in a target region. However, recent frequent earthquakes have caused damage to bridge structures, resulting in extreme direct damage to the target area as well as indirect damage to other lifeline structures. Therefore, in this study, a surrogate model-based comprehensive framework to estimate the seismic resilience of bridge transportation networks is proposed. For this purpose, total system travel time (TSTT) is introduced for accurate performance indicator of the bridge transportation network, and an artificial neural network (ANN)-based surrogate model is constructed to reduce traffic analysis time for high-dimensional TSTT computation. The proposed framework includes procedures for constructing an ANN-based surrogate model to accelerate network performance computation, as well as conventional procedures such as direct Monte Carlo simulation (MCS) calculation and bridge restoration calculation. To demonstrate the proposed framework, Pohang bridge transportation network is reconstructed based on geographic information system (GIS) data, and an ANN model is constructed with the damage states of the transportation network and TSTT using the representative earthquake epicenter in the target area. For obtaining the seismic resilience curve of the Pohang region, five epicenters are considered, with earthquake magnitudes 6.0 to 8.0, and the direct and indirect damages of the bridge transportation network are evaluated. Thus, it is concluded that the proposed surrogate model-based framework can efficiently evaluate the seismic resilience of a high-dimensional bridge transportation network, and also it can be used for decision-making to minimize damage.
In this paper, the acceptability of system identification results for health monitoring of instrumented bridges is addressed. This is conducted by comparing the confidence intervals of identified modal parameters for a bridge in California, namely Truckee I80/Truckee river bridge, with the change of these parameters caused by several damage scenarios. A challenge to the accuracy of the identified modal parameters involves consequences regarding the damage detection and health monitoring, as some of the identified modal information is essentially not useable for acquiring a reliable damage diagnosis of the bridge system. Use of strong motion data has limitations that should not be ignored. The results and conclusions underline these limitations while presenting the opportunities offered by system identification using strong motion data for better understanding and monitoring the health of bridge systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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