Recently advanced composite materials have been successfully used in the civil infrastructure application due to its many advantages such as light weight, high strength, corrosion resistance. Demand for longer service life, increased durability and reduced maintenance have prompted such developments. In this article, characteristics of composite materials, fabrication process, case studies for various field and future of advanced composite materials for civil infrastructures is presented.
Structural Health Monitoring (SHM) gradually becomes a technique for ensuring the health and safety of civil infrastructures and is also an important approach for the research of the damage accumulation and disaster evolving characteristics of civil infrastructures. It is attracting prodigious research interests and the active development interests of scientists and engineers because a great number of civil infrastructures are planned and built every year in mainland China. In a SHM system the sheer number of accompanying wires, fiber optic cables, and other physical transmission medium is usually prohibitive, particularly for such structures as offshore platforms and long-span structures. Fortunately, with recent advances in technologies in sensing, wireless communication, and micro electro mechanical systems (MEMS), wireless sensor technique has been developing rapidly and is being used gradually in the SHM of civil engineering structures. In this paper, some recent advances in the research, development, and implementation of wireless sensors for the SHM of civil infrastructures in mainland China, especially in Dalian University of Technology (DUT) and Harbin Institute of Technology (HIT), are introduced. Firstly, a kind of wireless digital acceleration sensors for structural global monitoring is designed and validated in an offshore structure model. Secondly, wireless inclination sensor systems based on Frequency-hopping techniques are developed and applied successfully to swing monitoring of large-scale hook structures. Thirdly, wireless acquisition systems integrating with different sensing materials, such as Polyvinylidene Fluoride(PVDF), strain gauge, piezoresistive stress/strain sensors fabricated by using the nickel powder-filled cement-based composite, are proposed for structural local monitoring, and validating the characteristics of the above materials. Finally, solutions to the key problem of finite energy for wireless sensors networks are discussed, with future works also being introduced, for example, the wireless sensor networks powered by corrosion signal for corrosion monitoring and rapid diagnosis for large structures.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1032-1039
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2022
Evaluating infrastructure's impact on social equity is an emerging area of research in transportation construction engineering. Transportation agencies have been trying to include sustainable development. The three components of sustainable development are environmental protection, social equity, and economic development. Although social equity is one of the essential components of sustainable development, most transportation agencies do not consider this component. The research publications in this area are limited. The principal objective of this study is to synthesize existing studies related to the impact of transportation infrastructures on social equity. This study will also identify social equity indicators, the correlation between social equity and transportation infrastructures and their services, and the impact of transportation infrastructures' on social equity. In addition, this study will identify current issues of social equity and will provide some recommendations. This synthesis study revealed that transportation infrastructures impacted social equity in various ways. Some effects are positive, such as new job creation on the market. Other effects are adverse, such as diminishing socio-economic and environmental degradation. Studies also showed that the current practices evaluated infrastructures' impact on a case-by-case basis. The authors recommend adopting a multi-disciplinary holistic for assessing infrastructure's effects on social equity. The multi-disciplinary fields of study include civil engineers, construction engineers/managers, public policy researchers, environmentalists, and social scientists.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
A framework of multi layered database is proposed for the integrated operation of civil infrastructure information in this study. The multi-layered database is a logically integrated database composed of standardized information layers. The framework of multi-layered database is defined by three axes, national assets, lifetime, and data levels. The axis of national assets indicates civil infrastructures such as bridges, dams, tunnels and power plants that can be considered as national key structures. The axes of lifetime and data levels indicate the standardized information layers generated from the life-phase of civil infrastructure and the priority of data in the information layers, respectively. The standardized information layers are basically composed of reusable data sets defined by information models. A prototype of standard database for steel bridges is constructed based on the framework as a proof of concept. Demonstration examples such as data consistency check and automatic generation of a FEA model show that the proposed concept can assure the sustainable interoperability of civil infrastructure information as well as design information of steel bridges.
Recent development of fiber optic sensor technology has provided an excellent choice for civil engineers for performance monitoring of civil infrastructures. Fiber optic sensors have the advantages of small dimensions, good resolution and accuracy, as well as excellent ability to transmit signal at long distances. They are also immune to electromagnetic and radio frequency interference and may incorporate a series of interrogated sensors multiplexed along a single fiber. These advantages make fiber optic sensors a better method than traditional damage detection methods and devices to some extent. This paper provides a review of recent developments in fiber optic sensor technology as well as some applications of fiber optic sensors to the performance monitoring of civil infrastructures such as buildings, bridges, pavements, dams, pipelines, tunnels, piles, etc. Existing problems of fiber optic sensors with their applications to civil structural performance monitoring are also discussed.
Industry Foundation Classes(IFC)는 Building Information Modeling(BIM)을 위한 표준 데이터 스키마로 정보의 상호운용성 확보를 위한 핵심이지만, 건물만을 대상으로 하고 있어 토목 시설물에 적용하기에는 한계가 있다. 이에 따라 기존 IFC에 토목 시설물을 위한 새로운 요소를 추가하는 연구가 진행되었지만, 상용 소프트웨어가 해당 기능을 추가하기 전에는 새로운 스키마를 활용할 수 없다. 본 연구에서는 토목 시설물에 적용하기 위한 IFC 데이터 스키마 활용 방안을 제시하고, 토목시설물을 위한 확장 요소와 기존 IFC 요소와의 정보 매핑을 통한 확장 IFC기반의 토목 시설물 정보모델링 방법을 제시하였다. 그리고 철도의 궤도 및 침목에 대한 IFC 확장 스키마를 제시하고 제시한 방법을 적용하여 그 활용성을 검증하였다.
Civil infrastructures are always subjected to various types of hazard and deterioration. These conditions require systematic efforts to assess the exposure and vulnerability of infrastructure, as well as producing strategic countermeasures to reduce the risks. This paper describes the needs for and concept of advanced sensor technologies for risk assessment of civil infrastructure in Japan. Backgrounds of the infrastructure problems such as natural disasters, difficult environment, limited resource for maintenance, and increasing requirement for safety are discussed. The paper presents a concept of risk assessment, which is defined as a combination of hazard and structural vulnerability assessment. An overview of current practices and research activities toward implementing the concept is presented. This includes implementation of structural health monitoring (SHM) systems for environment and natural disaster prevention, improvement of stock management, and prevention of structural failure.
개착식 구조물이나 교량 구조물과 같은 도시철도 시설물을 대상으로 시행한 내진성능 예비평가체계는 도시철도 시설물이 지녀야하는 특성을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 특히 교량 구조물의 경우에는 도로교의 내진성능 예비평가체계를 그대로 적용하여 사용하고 있어 도시철도 교량 구조물에 적용하기에는 비현실적인 평가 항목들이 존재한다. 그리고 각 시설물에 대한 예비평가 항목들을 산정할 때 적절한 근거가 없어 평가 결과의 신뢰성을 확보하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 내진성능 예비평가 체계의 문제점을 분석하고 수정(개정) 안을 제시한다.
Though the concept of Life-Cycle Cost (LCC) itself is not new, its effectiveness for planning, design, rehabilitation and maintenance/management of civil infrastructures is becoming increasingly recognized. For the decision problems as in the case of the LCC of plant facilities, equipments, bridge decks, pavements, etc., the Life-Cycle Cost Analysis (LCCA) is relatively simple, and thus its practical implementation is rather straightforward. However, when it comes to major infrastructures such as bridge, tunnels, underground facilities, etc., the LCCA problem becomes extremely complex because lack of cost data associated with various direct and indirect losses, and the absence of uncertainty data available for the assessment as well. As a result, the LCC studies have been largely limited only to those relatively simple LCCA problems of planning or conceptual design for making decisions. Accordingly, in the recent years, the researchers have pursued extensive studies on the LCC effectiveness mostly related to LCC models and frameworks for civil infrastructures. Moreover, recently the demand on the practical application of LCC effective decisions in design and maintenance is rapidly growing unprecedently in civil engineering practice. Indirction cost is very important on LCC formulation. But that is very difficult and complicate the estimation every LCC. The objective of this paper is to suggest efficient regression model for the estimation of indirect cost approach to the practical application of LCC for the design and rehabilitation of civil. infrastructures considering traffic, traffic network, detour condition, and workzone condition. In this paper, it performed the sensitivity analysis and correlation analysis of parameter for development of regression model of inflection cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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