The structural strain plays a significant role in structural condition assessment of in-service bridges in terms of structural bearing capacity, structural reliability level and entire safety redundancy. Therefore, it has been one of the most important parameters concerned by researchers and engineers engaged in structural health monitoring (SHM) practices. In this paper, an SHM system instrumented on the Jiubao Bridge located in Hangzhou, China is firstly introduced. This system involves nine subsystems and has been continuously operated for five years since 2012. As part of the SHM system, a total of 166 fiber Bragg grating (FBG) strain sensors are installed on the bridge to measure the dynamic strain responses of key structural components. Based on the strain monitoring data acquired in recent two years, the strain-based structural condition assessment of the Jiubao Bridge is carried out. The wavelet multi-resolution algorithm is applied to separate the temperature effect from the raw strain data. The obtained strain data under the normal traffic and wind condition and under the typhoon condition are examined for structural safety evaluation. The structural condition rating of the bridge in accordance with the AASHTO specification for condition evaluation and load and resistance factor rating of highway bridges is performed by use of the processed strain data in combination with finite element analysis. The analysis framework presented in this study can be used as a reference for facilitating the assessment, inspection and maintenance activities of in-service bridges instrumented with long-term SHM system.
Structural Health Monitoring (SHM) researchers have identified Augmented Reality (AR) as a new technology that can assist inspections. Post-seismic structural inspections are conducted to evaluate the safety level of the damaged structures. Quantification of nearby structural changes over short-term and long-term periods can provide building inspectors with information to improve their safety. This paper proposes a Time Machine Measure (TMM) application based on an Augmented Reality (AR) Head-Mounted-Device (HMD) platform. The primary function of TMM is to restore the saved meshes of a past environment and overlay them onto the real environment so that inspectors can intuitively measure dynamic structural deformation and other environmental movements. The proposed TMM application was verified by demo experiments simulating a real inspection environment.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.6
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pp.483-500
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2007
Emerging sensor-based structural health monitoring (SHM) technology can play an important role in inspecting and securing the safety of aging civil infrastructure, a worldwide problem. However, implementation of SHM in civil infrastructure faces a significant challenge due to the lack of suitable sensors and reliable methods for interpreting sensor data. This paper reviews recent efforts and advances made in addressing this challenge, with example sensor hardware and software developed in the author's research center. It is proposed to integrate real-time continuous monitoring using on structure sensors for global structural integrity evaluation with targeted NDE inspection for local damage assessment.
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.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.4
no.4
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pp.191-199
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2000
Since a few decade ago, there has been a demand on the safety monitoring of civil infrastructures, such as bridges, in order to prevent possibly occurrable disaster due to human negligence. The main cause for a failure or collapse of structures is absolutely a structural crack. For the reason, it is necessary to monitor the propagation of a structural crack. But a crack in bridges is gradually propagating with the traffic loads through the long term. There are lots of sensors to monitor structural cracks on bridges, but much information about them was not given so far. Therefore, in this study, the experimental comparison for long-term monitoring sensors, especially, strain measurement sensors, in terms of duration, temperature dependency, accuracy was made extensively.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2005.05a
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pp.359-362
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2005
Self diagnosis monitoring system is defined as concrete structural carbon and glass hybrid fiber materials, in response to the change in external disturbance and environments, toward structural safety and serviceability as well as the extension of structural service life. In this study, carbon and glass hybrid fiber materials were investigated fundamentally for the applicability of self diagnosis in smart concrete structural system as embedded functions of sensors.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.190-197
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2005
To monitor the safety and serviceability of a structures, structural responses including displacements due to various design and unexpected loadings must be measured. The maximum displacement and its distributions of a structure can be used as a direct assessment index on its stiffness. For this reason, there have been diversely studied on measuring of the maximum displacement of a structure. However, there is no practical method for measuring displacement of a structure. Therefore, in this paper, new displacement measuring method is developed and accuracy of LiDAR is examined in detail for development of a new method for measuring displacement of a structure.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.151-158
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2006
Structural health monitoring is concerned with the safety and serviceability of the users of structures, especially for the case of building structures and infrastructures. When considering the safety of a structure, the maximum stress in a member due to live load, earthquake, wind, or other unexpected loadings must be checked not to exceed the stress specified in a code. It will not fail at yield, excessively large displacements will deteriorate the serviceability of a structure. To guarantee the safety and serviceability of structures, the maximum displacement in a structures must be monitored because actual displacement is a direct assessment index on its stiffness. However, no practical method has been reported to monitor the displacement, especially for the case of displacement of high-rise buildings because of not to easy accessive. In this paper, it is studied displacement measuring method of high-rise buildings using LiDAR The method is evaluated by analyzing accuracy of measured displacements for existing building.
Horizontal displacement of high-rise building is an essential index for assessing the structural performance and safety. In this paper, a novel inclinometer-based method is proposed to address this issue and an algorithm based on three spline interpolation principle is presented to estimate the horizontal displacement of high-rise buildings. In this method, the whole structure is divided into different elements by different measured points. The story drift angle curve of each element is modeled as a three spline curve. The horizontal displacement can be estimated after integration of the story drift angle curve. A numerical example is designed to verify the proposed method and the result shows this method can effectively estimate the horizontal displacement with high accuracy. After that, this method is applied to a practical slender structure - Shanghai Tower. Nature frequencies identification and deformation monitoring are conducted from the signal of inclinometers. It is concluded that inclinometer-based technology can not only be used for spectrum analysis and modal identification, but also for monitoring deformation of the whole structure. This inclinometer-based technology provides a novel method for future structural health monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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