کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4914306 1429074 2017 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Identification of moving vehicle parameters using bridge responses and estimated bridge pavement roughness
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی پارامترهای وسیله نقلیه متحرک با استفاده از پاسخ های پل و زبری تخمین زده شده از پل متحرک
کلمات کلیدی
تعامل خودرو-پل، فیلتر ذرات، برآورد زبری خاک وزن در حرکت،
ترجمه چکیده
وسایل نقلیه عبور می کنند که باعث تغییر شکل و ارتعاش پل می شوند. وسایل نقلیه بیش از حد می تواند باعث آسیب خفگی یا حتی شکست پل شود. پاسخ پل به ویژگی های وسایل نقلیه عبور می کند، به ویژه وزن وسیله نقلیه. از این رو، برای اندازه گیری پارامترهای وسیله نقلیه، وزن پل متحرک پل برای تعیین وضعیت پل در بار مکرر اهمیت دارد. با این حال، روش های سنتی وزن در حرکت، که شامل نصب سنج های فشار در اعضای پل و کالیبراسیون با کامیون شناخته شده وزن، اغلب پر هزینه و وقت گیر است. در این مقاله، یک روش برای شناسایی پارامترهای حرکتی خودرو با استفاده از پاسخ شتاب پل مورد بررسی قرار گرفته است. یک روش محدوده زمانی بر اساس تئوری بیسین کاربرد یک فیلتر ذرات تصویب شده است. زبری نقاط روبشی پل پیش از برآورد واکنش خودرو از یک ماشین مجهز به سنسور با در نظر گرفتن تعامل خودرو و پل تخمین زده شده و در برآورد پارامتر استفاده شده است. روش کالیبراسیون لازم نیست. شبیه سازی های عددی نشان می دهد که پارامترهای خودرو، از جمله وزن خودرو، با دقت بالا و قابلیت اطمینان نسبت به نویز مشاهده و خطای مدل سازی تخمین زده می شود. در نهایت، این روش از طریق اندازه گیری میدان صحت دارد. برآورد حاصل از توده وسیله نقلیه با مقدار اندازه گیری شده مطابقت دارد، نشان دهنده عملی بودن روش پیشنهادی است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه علوم زمین و سیارات مهندسی ژئوتکنیک و زمین شناسی مهندسی
چکیده انگلیسی
Passing vehicles cause bridge deformation and vibration. Overloaded vehicles can result in fatigue damage to, or even failure of, the bridge. The bridge response is related to the properties of the passing vehicles, particularly the vehicle weight. Therefore, a bridge weigh-in-motion system for estimating vehicle parameters is important for evaluating the bridge condition under repeated load. However, traditional weigh-in-motion methods, which involve the installation of strain gauges on bridge members and calibration with known weight truck, are often costly and time-consuming. In this paper, a method for the identification of moving vehicle parameters using bridge acceleration responses is investigated. A time-domain method based on the Bayesian theory application of a particle filter is adopted. The bridge pavement roughness is estimated in advance using vehicle responses from a sensor-equipped car with consideration of vehicle-bridge interaction, and it is utilized in the parameter estimation. The method does not require the calibration. Numerical simulations demonstrate that the vehicle parameters, including the vehicle weight, are estimated with high accuracy and robustness against observation noise and modeling error. Finally, this method is validated through field measurement. The resulting estimate of vehicle mass agrees with the measured value, demonstrating the practicality of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Structures - Volume 153, 15 December 2017, Pages 57-70
نویسندگان
, , , ,