![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,072 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,682,170 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,912,080 |
برآورد رفتار استاتیکی و دینامیکی سازههای مهندسی با تحلیل سری زمانی مشاهدات GPS، مطالعه موردی: پل کابلی قدس اردبیل | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 1، دوره 50، شماره 1، اردیبهشت 1403، صفحه 1-21 اصل مقاله (1.68 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2023.353038.1007487 | ||
نویسندگان | ||
رحیم نامی زاده؛ اصغر راست بود* | ||
گروه نقشه برداری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
چکیده | ||
رفتار سازههای مهندسی متأثر از بارهای استاتیکی و دینامیکی بسته به نوع طراحی، نوع مصالح بهکار رفته در آنها و زمان بهرهبرداری متفاوت است. این رفتارها را میتوان با سریهای زمانی حاصل از مشاهدات GPS در حوزه زمانی و فرکانسی مشاهده و ارزیابی کرد. تحقیق حاضر با هدف بررسی رفتار پل کابلی قدس اردبیل با پایش ژئودتیکی توسط GPS انجام شد. شبکه میکروژئودزی برای گردآوری داده و نرمافزار RTKLIB برای تشکیل سریهای زمانی مورد استفاده قرار گرفته است. برای ارزیابی حرکت پل از پالایههای میانگین متحرک، میانگین زمانی و میانه بهترتیب برای برآورد مؤلفههای نیمه استاتیک، استاتیک و دینامیک حرکت استفاده شد. با اﻋﻤﺎل ﭘﺎﻻﻳﻪ میانگین متحرک ﻣﺆلفه ﻧﻴﻤﻪاﺳﺘﺎﺗﻴﻚ ﺑﺎ دقت 4، 1 و 2 میلیمتر بهترتیب در راﺳﺘﺎهای شرق، شمال و قائم اﺳﺘﺨﺮاج ﺷﺪه اﺳﺖ. ﺑﻴﻦ ﻣﺆلفه دﻳﻨﺎﻣﻴﻚ و ﻣﺆلفه ﭘﺮﻳﻮدﻛﻮﺗﺎه RMSE ﺑﺮاﺑﺮ ﺑﺎ 8/0، 1/0 و4 میلیمتر بهﺗﺮﺗﻴﺐ در ﺳﻪ ﺟﻬﺖ شرق، شمال و قائم بهدست آﻣﺪه است. ﻓﺮﻛﺎنسهای ﻏﺎﻟﺐ ﺣﺮﻛﺖ ﭘﻞ، ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از نمودار پریودوگرام حاصل از تبدیل فوریه سریع ﺑﺮآورد ﺷﺪﻧﺪ. در ﻧﻬﺎﻳﺖ ﻣﺪل ﺷﺒﻜﻪ ﻋﺼﺒﻲ ﺑﺎ ﺗﻌﺪاد 10 ﻻﻳﻪ ﭘﻨﻬﺎن و 10 ﺗﺄﺧﻴﺮ، ﺟﻬﺖ ﭘﻴﺶﺑﻴﻨﻲ ﺗﻐﻴﻴﺮﺷﻜﻞ ﭘﻞ، ﺑﺮاﺳﺎس دادهﻫﺎی اﺳﺘﺨﺮاج ﺷﺪه و ارزﻳﺎﺑﻲ ﻣﺆﻟﻔﻪﻫﺎی ﻣﺘﻐﻴﺮ ﺑﺎ زﻣﺎن اراﺋﻪ ﺷﺪه اﺳﺖ. ﻧﺘﺎﻳﺞ ﺣﺎﺻﻞ از پردازش مشاهدات GPS در ﺣﻮزهﻫﺎی زﻣﺎن و ﻓﺮﻛﺎﻧﺲ کمترین تغییرات را در مقایسه با محدوده طراحی ایمنی رفتار پل قدس نشان میدهند. بهمنظور ارزیابی محتوای فرکانسی غیر از تبدیل فوریه سریع، استفاده از تبدیل فوریه زمان کوتاه و تبدیل موجک نیز پیشنهاد میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
ﻣﺪلﺳﺎزی ﺣﺮﻛﺖ ﭘﻞ؛ ﭘﺎﻳﺶ ﺳﻼﻣﺖ سازه؛ GPS؛ FFT؛ ﺷﺒﻜﻪ ﻋﺼﺒﻲ | ||
مراجع | ||
Alpaydin, E. (2014). Introduction to machine learning. The MIT Press, USA, ISBN: 0262028182,9780262028189. Annamdas, V. G. M., Bhalla, S., & Soh, C. K. (2017). Applications of structural health monitoring technology in Asia. Structural Health Monitoring, 16(3), 324-346, DOI: 10.1177/1475921716653278. Barner, K. E., & Arce, G. R. (1998). 21 Order-statistic filtering and smoothing of time-series: Part II, Handbook of Statistics, Elsevier, 17, 555-602, https://doi.org/10.1016/S0169-7161(98)17023-2. Çelebi, M., Prescott, W., Stein, R., Hudnut, K., Behr, J., & Wilson, S. (1999). GPS Monitoring of Dynamic Behavior of Long-Period Structures. Earthquake Spectra, 15(1), 55-66. doi:10.1193/1.1586028. Çelebi, M., Prescott, W., Stein, R., Hudnut, K., Behr, J., & Wilson, S. (2003). GPS Monitoring of Structures: Recent Advances. In: Zschau, J., Küppers, A. (eds) Early Warning Systems for Natural Disaster Reduction. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-55903-7_94. Chen, G., Lin, X., Yue, Q., & Liu, H. (2016). Study on separation and forecast of long term deflection based on time series analysis. J. Tongji Univ. Nat. Sci. Ed., 44, 962–968. Deng, G., & Cahill, L. W. (1993). An adaptive gaussian filter for noise reduction and edge detection, IEEE Conference Record Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, 1615-1619, DOI: 10.1109/NSSMIC.1993.373563. Esteban Vazquez, G., Ramon Gaxiola-Camacho J., Bennett, R., Michel Guzman-Acevedo, G., & Gaxiola-Camacho, I. E. (2017). Structural evaluation of dynamic and semi-static displacements of the Juarez Bridge using GPS technology. Measurement, 110, 146-153, DOI; 10.1016/j.measurement.2017.06.026. Frohlich, H., Chapelle, O., & Scholkopf, B. (2003). Feature Selection for Support Vector Machines by Means of Genetic Algorithm. Paper presented at the proceedings. 15th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, DOI: 10.1109/TAI.2003.1250182. Górski, P. (2015). Investigation of dynamic characteristics of tall industrial chimney based on GPS measurements using Random Decrement Method. Engineering Structures, 83, 30-49, DOI: 10.1016/j.engstruct.2014.11.006. Harvey, A. C., & Trimbur, T. M. (2003). General model-based filters for extracting cycles and trends in economic time series. Review of Economics and Statistics, 85(2), 244-255. Hohensinn, R., Häberling, S., & Geiger, A. (2020). Dynamic displacements from high-rate GNSS: Error modeling and vibration detection. Measurement, 157, DOI: 10.1016/j.measurement.2020.107655. Im, S. B., Hurlebaus S., & Kang, Y. J. (2013). Summary review of GPS technology for structural health monitoring. Journal of Structural Engineering, 139(10), 1653-1664, DOI: 10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0000475.
Lai, J., Qiu, J., Feng, Z., Chen, J., & Fan, H. (2016). Prediction of Soil Deformation in Tunnelling Using Artificial Neural Networks. Computational Intelligence and Neurosciences, 2016, 1-16. https://doi.org/10.1155/2016/6708183. Kalman, R. E. (1960). A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. Journal of Basic Engineering, Transactions of the ASME–Journal of Basic Engineering, 82(D): 35-45, doi:10.1115/1.3662552. Kaloop, M. R., & Li, H. (2009). Monitoring of bridge deformation using GPS technique. KSCE Journal of Civil Engineering, 13(6), 423431. https://doi.org/10.1007/s12205-009-0423-y. Kaloop, M. R., Hussan, M., & Kim, D. (2019). Time-series analysis of GPS measurements for long-span bridge movements using wavelet and model prediction techniques. Advances in Space Research, 63(11), 3505-3521. Lima, J., & Casaca, J. (2008). Smoothing GNSS time series with asymmetric simple moving averages. Lnec, Lisbon, 12-15 May, 1-8. Larocca, A. P. C., Schaal, R. E., Santos, M. C., & Langley, R. B. (2006). Analyzing the dynamic behavior of suspension bridge towers using GPS. ION GNSS 19th International Technical Meeting of the Satellite Division, 26-29 September, Fort Worth, TX, USA. Malleswaran, M., Vaidehi, V., & Sivasankari, N. (2014). A novel approach to the integration of GPS and INS using recurrent neural networks with evolutionary optimization techniques. Aerospace Science and Technology, 32(1), 169–179, DOI: 10.1016/j.ast.2013.09.011. Meng, X., Xi, R. & Xie, Y. (2018). Dynamic characteristic of the forth road bridge estimated with GeoSHM, J. Glob. Position. Syst, 16(4(. )https://doi.org/10.1186/s41445-018-0014-7. Moschas, F., & Stiros, S. (2015). Dynamic Deflections of a Stiff Footbridge Using 100-Hz GNSS and Accelerometer Data. Journal of Surveying Engineering, DOI: 10.1061/(ASCE)SU.1943-5428.0000146. Moschas, F., & Stiros, S. (2011). Measurement of the dynamic displacements and of the modal frequencies of a short-span pedestrian bridge using GPS and an accelerometer. Engineering Structures, 33, 10–17. Moschas, F., & Stiros, S. C. (2013). Noise characteristics of high-frequency, short-duration GPS records from analysis of identical, collocated instruments. Measurement, 46(4), 1488–1506. DOI: 10.1016/j.measurement.2012.12.015. Topal, G. O., & Akpinar, B. (2022). High rate GNSS kinematic PPP method performance for monitoring the engineering structures: Shake table tests under different satellite configurations. Measurement, 189, 110451. Ting-Hua, Y., Hong-Nan, L., & Ming G. (2012). Recent research and applications of GPS-based monitoring technology for high-rise structures. Structural Control and Health Monitoring, DOI: 10.1002/stc.1501. Wei, F., Jinguang, J., Shuangqiu, L., Yilin, G., Yifeng, T., Yanan, T., Peihui, Y., Haiyong, L., & Jingnan, L. (2020). Wei Fang, Jinguang Jiang, Shuangqiu Lu, Yilin Gong, Yifeng Tao, Yanan Tang, Peihui Yan, Haiyong Luo and Jingnan Liu. A LSTM Algorithm Estimating Pseudo Measurements for Aiding INS during GNSS Signal Outages. Remote Sensing, 12(2) 256, DOI: 10.3390/rs12020256. Xin, J., Zhou, J., Yang, S. X., Li, X., Wang, Y. (2018). Bridge Structure Deformation Prediction Based on GNSS Data Using Kalman-ARIMA-GARCH Model. Sensors, 18(1), 298. https://doi.org/10.3390/s18010298. Yu, J., Meng, X., Shao, X., Yan, B., & Yang, L. (2014). Identification of dynamic displacements and modal frequencies of a medium-span suspension bridge using multimode GNSS processing. Engineering Structures, 81, 432-443, https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2014.10.010. Yi, T. H., Li, H. N., & Gu, M. (2013). Recent research and applications of GPS‐based monitoring technology for high‐rise structures. Structural control and health monitoring, 20(5), 649-670. https://doi.org/10.1002/stc.1501. Yu, J., Yan, B., Meng, X., Shao, X., & Ye, H. (2016). Measurement of Bridge Dynamic Responses Using Network-Based Real-Time Kinematic GNSS Technique. Journal of Surveying Engineering, 143(3) DOI: 10.1061/(ASCE)SU.1943-5428.0000167. Zhou, J., Li, X., Xia, R., Yang, J., & Zhang, H. (2017). Health Monitoring and Evaluation of Long-Span Bridges Based on Sensing and Data Analysis: A Survey, Sensors, 17(3), 603.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 983 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 674 |