Long term bridge monitoring

ABSTRACT

This study is based on the development and implementation of the REVE system, an acquisition system of traffic load effects over long periods, from one to several years. The objective is to measure, globally and experimentally, the dynamic effects of real road traffic by measuring strain extrema on a certain number of bridge construction details, using smart sensors networks. It is thus possible to gather information, enriched over a long period, in the form of level crossing and rainflow histograms. The extreme effect amplitudes, versus different return periods, are deduced from level crossing histograms through Rice formula fittings. The calculation of fatigue damage using rainflow histograms, Palmgren-Miner law and SN curves, is refined by integrating long term available data. The data acquired through the REVE system can also be used for assessing the dynamic impact factor. The paper presents an application of the REVE system and of the different data processing for the particular bridge: the Bruneseau bridge.

RÉSUMÉ

Cette étude repose sur la mise au point et l'utilisation du système REVE, système d'acquisition des effets du trafic routier, sur de longues périodes d'un an à plusieurs années. Le but est de mesurer globalement de façon expérimentale, les effets dynamiques de trafics routiers réels en mesurant des extrema de déformation sur un certain nombre de détails à l'aide de réseaux de capteurs intelligents. Il est possible ainsi de disposer d'une information riche, (établie sur une longue durée), sous forme d'histogrammes de dépassement de niveaux et de rainflow. Les amplitudes extrêmes des effets, en fonction de différentes périodes de retour sont déduites des histogrammes de dépassement de niveaux au travers d'ajustements de la formule de Rice. Le calcul du dommage en fatigue issu des histogrammes rain-flow, de la loi de Palmgren_Miner et des courbes S-N est affiné par l'utilisation de données portant sur de longues périodes de 6 mois et plus au lieu d'une période habituelle d'une semaine. Les données issues de REVE servent également au calcul des coefficients de majoration dynamique. Cet article présente une application du système REVE et des différents traitements de données pour un pont particulier: le pont de Bruneseau.

KEYWORDS:

• Smart sensor
• level crossings
• rainflow
• dynamic impact factor

MOTS-CLÉS:

• Capteurs intelligents
• dépassements de niveaux
• rainflow
• coefficient de majoration dynamique