Hvordan avanserte kjøretøyscanningmetoder kan forbedre broanalyse og vedlikehold

I utviklingen av moderne metoder for broanalyse og vedlikehold spiller kjøretøyscanning en sentral rolle. Den avanserte kjøretøyscanningmetoden (VSM) har som mål å identifisere og vurdere broens dynamiske parametere, som frekvens, modale former og demping. Dette gjør det mulig å overvåke tilstanden til broene på en effektiv måte ved hjelp av data samlet fra kjøretøy som krysser broen. Teknologien er spesielt relevant for broer som er utsatt for økt trafikk, og der vedlikeholdsbehovet er høyt.

Grunnlaget for kjøretøyscanningmetoden ligger i å bruke dynamiske responser fra både kjøretøyet og broen. Når et kjøretøy krysser broen, blir det registrert svingninger som gir innsikt i broens strukturelle tilstand. Ved å analysere disse responsene kan man identifisere endringer i frekvens og modale former, noe som kan være tegn på skade eller slitasje på broen. Dette er en stor fordel sammenlignet med tradisjonelle metoder, som ofte krever omfattende inspeksjoner eller avanserte sensorer som kan være kostbare og tidkrevende å installere.

En viktig komponent i denne metoden er identifikasjon av broens frekvens. Broer har en naturlig resonansfrekvens, som kan påvirkes av ulike faktorer som materialslitasje eller endringer i den strukturelle integriteten. Gjennom kjøretøyscanning kan man måle denne frekvensen i sanntid og dermed få en indikasjon på eventuelle strukturelle problemer. Det samme gjelder for identifikasjonen av modale former og demping, som gir informasjon om hvordan broen responderer på dynamiske laster og hvordan energien fra kjøretøyene blir absorbert av strukturen.

I tillegg til å identifisere eventuelle feil i broen, kan kjøretøyscanningmetoden også brukes til å oppdage skader eller defekter i selve kjøretøyene. Ulike kjøretøy har forskjellige vibrasjonsmønstre, og ved å analysere disse kan man skille mellom normale vibrasjoner som skyldes kjøretøyet, og uregelmessigheter som kan være et tegn på skade på broen. Dette gjør at man kan oppdage problemer før de utvikler seg til mer alvorlige skader, noe som kan spare tid og penger på vedlikehold og reparasjoner.

Ved å bruke VSM kan man også analysere ulike faktorer som påvirker broens tilstand, som kjøretøyhastighet, miljøstøy og overflateulikeheter. Dette gir en helhetlig forståelse av hvordan broen oppfører seg under ulike forhold og gir mer presise data for vedlikeholdsplanlegging. En viktig aspekt ved denne metoden er at den kan brukes for å monitorere broens tilstand over tid, og dermed hjelpe til med å forutsi fremtidige behov for vedlikehold.

En viktig utfordring for fremtidig utvikling av kjøretøyscanningmetoder er hvordan man kan integrere flere teknologier, som maskinlæring og kunstig intelligens, for å forbedre nøyaktigheten av analysene. Dette vil kunne gi enda mer presise forutsigelser om når og hvordan vedlikehold skal utføres, og dermed bidra til bedre ressursbruk og økt sikkerhet.

Det er også viktig å forstå at kjøretøyscanningmetoden, til tross for sine mange fordeler, ikke er en erstatning for mer tradisjonelle inspeksjonsmetoder. I stedet bør den betraktes som et komplementært verktøy som gir et ekstra lag med informasjon som kan bidra til en mer effektiv og målrettet vedlikeholdsstrategi. For å maksimere nytten av metoden er det nødvendig å kombinere VSM med andre teknikker og systemer, for eksempel visuelle inspeksjoner, strukturert dataanalyse og moderne sensorer.

Hvordan påvirker veiens ujevnhet identifikasjon av dempningsforhold på buede broer?

Identifikasjonen av dempningsforholdene på buede broer er en utfordrende oppgave, da det er flere faktorer som kan påvirke resultatene. En av de mest betydningsfulle faktorene er ujevnheten i veiens overflate. Denne ujevnheten kan skape uønsket bevegelse i kjøretøyets kropp, noe som kan hindre nøyaktigheten i identifikasjonen av broens modale egenskaper. I denne sammenhengen er det viktig å forstå hvordan ujevnheter i veibanen kan påvirke dempningsforholdene, samt hvordan man kan bruke hjelpemidler som en lastbil til å bedre få frem de virkelige dataene.

I studien som er gjennomført, blir effekten av veiens ujevnhet på dempningsidentifikasjonen utført for fire forskjellige dempningsforhold, 𝜉bv = 𝜉br = 1%, 2%, 3%, og 4%. Dette ble gjort ved å bruke to tilkoblede kjøretøy som beveget seg langs samme rute over en buet bro. Den vertikale responsen til venstre og høyre hjul ble beregnet ved hjelp av PSD-funksjonen i ISO 8608 (1995), klasse A. Resultatene ble sammenlignet med teoretiske verdier, og det ble funnet at ujevnhetene i veiens overflate har en negativ innvirkning på nøyaktigheten av den vertikale dempningsidentifikasjonen. Dette skyldes at ujevnhetene primært påvirker den vertikale responsen på broen, mens den radiale responsen i mindre grad blir påvirket.

Når det gjelder de identifiserte dempningsforholdene for den radiale retningen, var resultatene mer enhetlige enn for den vertikale retningen. Dette kan forklares med at ujevnheten i veiens overflate påvirker den vertikale, men ikke den radiale responsen i betydelig grad. Denne forskjellen kan gi nyttige ledetråder for praktiske anvendelser av metoden som er foreslått for å identifisere dempningsforholdene på buede broer.

Det er interessant å merke seg at til tross for ujevnhetene på veiens overflate, forble identifikasjonen av dempningsforholdene relativt nøyaktig, spesielt når en mellomstor lastebil ble brukt til å forsterke broens vibrasjoner relativt til de vibrasjonene som er forårsaket av veiens ujevnheter. En lastebil på 10 tonn ble modellert som en bevegelig last, som forlot 3 meter avstand til testkjøretøyet og beveget seg med samme hastighet på 10 m/s. Ved å bruke denne metoden kan man redusere effekten av ujevnhetene og oppnå mer presise resultater.

I tillegg til metodene som allerede er beskrevet, viser forskningen at bruk av en lastbil som en del av systemet kan være svært nyttig i praksis. Denne tilnærmingen tillater at man fortsatt kan oppnå pålitelige resultater til tross for eksisterende ujevnheter i veibanen. En annen viktig faktor er at den radiale dempingen er mer robust i forhold til veiens ujevnheter enn den vertikale, og derfor kan man stole mer på de radiale dempningsforholdene i forhold til de vertikale.

Videre er det også nødvendig å forstå at den buede broens dynamiske respons er forskjellig fra en rett bro, ettersom den radiale vibrasjonen forårsaket av sentrifugalkreftene også må tas i betraktning i tillegg til de vertikale vibrasjonene som skyldes gravitasjonen. Dette innebærer at både de vertikale og de radiale frekvensene må inkluderes i analysen for buede broer. Den foreslåtte teorien gir en metodikk som gjør det mulig å bruke de generelle dempningsformlene som er utledet for rette broer og utvide dem til å inkludere både vertikale og radiale bevegelser for buede broer.

En annen viktig faktor er at de generelle dempningsformlene som er utviklet gjennom studien, har vist seg å være robuste mot ulike kjøretøy-demping, kjøretøyhastigheter og broens dempningsforhold, samt eventuelle feil som kan oppstå i kjøretøyproduksjonen. Dette gir en høy grad av pålitelighet og nøyaktighet i identifikasjonen av broens dempningsforhold under varierende forhold.

I lys av denne informasjonen kan man konkludere med at selv under utfordrende forhold, som ujevn veibane, kan metoden for identifikasjon av dempningsforhold på buede broer fortsatt gi tilfredsstillende resultater. Det er viktig å forstå at når en lastebil benyttes som en del av systemet, kan de ujevnhetene som ellers ville ha forstyrret identifikasjonen av dempningsforholdene, minimeres, og dermed gir man et mer pålitelig bilde av broens faktiske dynamiske egenskaper.

Hvordan identifisere skader på broer ved hjelp av kjøretøyers respons: En moderne tilnærming

Forskning på deteksjon av skader på broer gjennom indirekte målinger fra forbipasserende kjøretøy har fått økt oppmerksomhet de siste årene. Denne metoden, som benytter kjøretøyets dynamiske respons for å hente ut informasjon om broens tilstand, representerer et banebrytende skritt i utviklingen av strukturell helseovervåkning (SHM) for infrastruktur. Broer er utsatt for konstant påkjenning, og det å oppdage skader tidlig er essensielt for å unngå alvorlige ulykker og forlenge levetiden til konstruksjonen.

En rekke studier har vist hvordan kjøretøyets vibrasjonsrespons kan brukes til å identifisere broens modale parametere, som frekvenser og moduser. Zhang et al. (2022) og Zhang et al. (2023) har demonstrert hvordan bevegelsen av kjøretøy, enten som et enkelt akseltog eller som en mer kompleks kjøretøy-trailer-system, kan gi presise indikasjoner på tilstanden til broens bjelker, dekker og støttepunkter. Dette gjør det mulig å oppdage selv små strukturelle endringer som kan indikere skader eller begynnende svakheter i broens konstruksjon.

En av de sentrale utfordringene i denne tilnærmingen er å trekke ut pålitelige modale parametere fra kjøretøyets dynamiske responser. Teknikker som signalbehandling og frekvensmodulering er derfor avgjørende for å filtrere og analysere de komplekse vibrasjonene som oppstår når et kjøretøy passerer over broen. Zhang et al. (2021) har vist hvordan en modifisert S-transformasjon kan brukes til å analysere tid-varyende karakteristikker i kjøretøy-bro-interaksjoner, noe som muliggjør en mer presis identifikasjon av eventuelle skader.

Andre forskere, som Zhang et al. (2022), har også påpekt viktigheten av å bruke såkalte "modale former" – altså de spesifikke vibrasjonsmønstrene som en bro kan ha ved forskjellige frekvenser. Gjennom å analysere hvordan et kjøretøy påvirkes av broens vibrasjoner, kan man avdekke informasjon om broens tilstand på steder som ellers ville være vanskelige å inspisere direkte, som i broer med vanskelig tilgjengelige områder eller under dårlige værforhold.

Det finnes flere tilnærminger for å hente ut informasjon fra kjøretøyets respons. Noen metoder benytter sigene tilbakevirkende teknikker, som Zhang et al. (2019b) har beskrevet, der man analyserer responsen til et kjøretøy i forhold til strukturens statiske og dynamiske egenskaper. Andre benytter seg av eksperimentelle metoder, hvor svarene fra kjøretøyet blir sammenlignet med teoretiske modeller for å identifisere potensielle svake punkter i broens struktur.

Denne metoden har flere klare fordeler, særlig når det gjelder kostnadseffektivitet og tilgjengelighet. Ved å bruke kjøretøy som allerede ferdes på broene, kan man unngå behovet for dyre og tidkrevende inspeksjoner som innebærer stengning av veier eller broer. Dette gir muligheter for raskere deteksjon av skader, noe som kan føre til tidligere vedlikehold og dermed en betydelig reduksjon i kostnader for brovedlikehold på lang sikt.

I tillegg til de direkte fordeler ved skadeidentifikasjon, bidrar denne teknologien til å øke forståelsen av hvordan kjøretøy og broer interagerer. Ved å analysere kjøretøyets respons kan man avdekke detaljerte mekanismer for belastningsoverføring, noe som kan hjelpe ingeniører å utvikle bedre brokonstruksjoner i fremtiden.

For videre utvikling av denne metoden er det viktig å påpeke at nøyaktigheten og påliteligheten til de oppnådde dataene er sterkt avhengig av kvaliteten på sensorene og signalbehandlingsteknikkene som benyttes. Derfor er det avgjørende å kontinuerlig forbedre både teknologien for måling og analysen av de innsamlede dataene. Dette inkluderer å utforske metoder som maskinlæring og kunstig intelligens for å ytterligere forbedre prediksjonsnøyaktigheten og gjøre det mulig å oppdage subtile endringer i strukturen over tid.

Med tanke på den økende bruken av autonome kjøretøy og fremtidens teknologier, kan denne typen tilnærming til broovervåkning også gi nye muligheter. I fremtiden kan slike systemer bli integrert med intelligent transportinfrastruktur for kontinuerlig tilbakemelding og automatisert vedlikehold.

Hvordan finjustere deteksjonen av brofrekvenser ved hjelp av et testkjøretøy

En av de mest relevante utfordringene når man bruker kjøretøy til å oppdage brofrekvenser er at kjøretøyet selv har egne naturlige frekvenser, som kan maskere eller forvrenge de frekvensene som er knyttet til broen. Tradisjonelt er dette blitt håndtert ved å bruke modeller som betrakter kjøretøyet som et system med én frihetsgrad (DOF), der man hovedsakelig ser på vertikale bevegelser. Dette har vist seg utilstrekkelig, ettersom virkeligheten er mer kompleks: Et kjøretøy med én aksel har flere bevegelser, inkludert både vertikale og gyroskopiske (rocking) bevegelser, som påvirkes av hvordan kjøretøyets hjul møter ujevne overflater. Dette kan føre til unøyaktigheter i deteksjonen av brofrekvenser, da de gyroskopiske bevegelsene kan forvrenge de nødvendige vibrasjonssignalene fra broen.

En annen utfordring ved bruk av kjøretøysbaserte metoder er at kjøretøyets frekvenser, spesielt når det er bevegelser i akselen, kan forstyrre identifikasjonen av brofrekvenser. Dette skjer på grunn av at både kjøretøyet og broen deler et felles kontaktpunkt, og dette kontaktpunktets respons (CP) er påvirket av både kjøretøyets og broens dynamikk. Tidligere har dette problemet blitt håndtert ved å bruke reaksjonen fra kontaktpunktet som måling, noe som viser seg å være mer effektivt enn å bruke responsen fra kjøretøyets kropp. Denne metoden fjerner kjøretøyets egne frekvenser fra analysen, og gjør det lettere å oppdage broens vibrasjoner. I tillegg gir det en bedre forståelse av mekanismen bak samspillet mellom kjøretøyet og broen, spesielt når overflaten er ujevn.

En av de mest viktige aspektene ved å bruke denne metoden er forståelsen av hvordan kjøretøyets frekvenser interagerer med broens frekvenser. Det er viktig å erkjenne at ulike brotyper, fra enkle bjelker til mer komplekse hengebroer, kan kreve forskjellige tilnærminger til dataanalyse. Metodene som først ble utviklet for enkle bjelker kan ofte overføres til andre brotyper, men det krever en grundig forståelse av hvordan hver brotype reagerer på de påkjenninger som kjøretøyet påfører. I tillegg må man ta hensyn til faktorer som broens tilstand, inkludert eventuelle skader eller slitasje, som også kan påvirke responsen.

En annen viktig innsikt er at det er mulig å bruke kjøretøyet til å oppdage mer enn bare brofrekvenser. Andre modalparametre som formformer og dempningsforhold kan også detekteres ved hjelp av en instrumentert testbil. Dette gir en mer omfattende vurdering av broens helsetilstand og gjør det mulig å identifisere potensielle problemer før de utvikler seg til større skader.

Derfor, når man vurderer bruken av kjøretøysbasert frekvensdeteksjon for broer, er det essensielt å forstå både de tekniske utfordringene og de metodene som har blitt utviklet for å håndtere disse. Den teknologiske utviklingen gjør det mulig å gjennomføre effektiv overvåkning av broer med minimal innvirkning på den daglige trafikken, noe som gir en økonomisk og logistisk fordel. Men samtidig krever det nøyaktig modellering og en dyp forståelse av både kjøretøyets og broens dynamikk for å sikre pålitelige resultater.