The Hålogaland Bridge: Virtual sensing for reconstruction of dynamic response

Abstract

Vindlaster er en kritisk faktor i design og analyse av lange hengebruer. På grunn av de lange spennene og slankheten til konstruksjonen er de spesielt sårbare for vindlaster. Omfattende overvåkning av slike konstruksjoner er utfordrende, da det krever et stort antall sensorer. Modal ekspansjon, en ny metode innen strukturell helseovervåkning, gjør det mulig å estimere responsen i punkter utenfor sensorene ved hjelp av et begrenset antall sensorer og numeriske modeller. Denne metoden muliggjør bestemmelse av materialspenninger og overvåkning av strukturell integritet over tid, med færre sensorer.

Denne oppgaven anvender modal ekspansjon på Hålogalandsbrua i Norge. To numeriske eksempler gjennomføres, en enkel skjærramme, og et eksempel basert på den numeriske modellen av Hålogalandsbrua. Metodikken inkluderer påføring av laster og deretter løsning av bevegelseslikningen for å få responsdata. Disse dataene blir tillagt konstruert støy før et utvalg av modene velges for å reestimere den dynamiske responsen.

I de numeriske eksemplene vil studien undersøke sensorplassering og andre faktorer som påvirker resultatkvaliteten. Det er tydelig fra denne oppgaven at individuelle sensorsplasseringer er fordelaktig for å øke datauavhengigheten og dermed øke informasjonsmengden. I tillegg viser det seg installasjon av ekstra sensorer nær midtspennet øker metodens robusthet.

Resultatene indikerer at mens modal ekspansjon muliggjør estimering av responsen utenfor sensorlokasjoner, vil ikke sensoroppsettet på Hålogalandsbrua gjøre det mulig å fange hele den dynamiske responsen. Hovedhypotesen er at datalikhet fører til at antallet moder som kan inkluderes i analysen ikke er tilstrekkelig for å rekonstruere høyere frekvente moder.

Til tross for utfordringene viser rammeverket for modal ekspansjon stort potensial for sanntidsovervåkning av konstruksjoner. Funnene understreker viktigheten av å optimalisere sensorplassering og anvende robuste databehandlingsteknikker for å forbedre nøyaktigheten og påliteligheten av modal ekspansjon.

Denne masteroppgaven bidrar til å gi innsikt i praktisk bruk av modal ekspansjon for store konstruksjoner, og gir anbefalinger for fremtidig forskning og anvendelse av systemer for strukturell overvåkning.

Wind loading is the predominant concern in designing and analysing a long suspension bridge. Suspension bridges, due to their long spans and flexible nature are particularly susceptible to the effects of wind. However, measuring responses at every point of such a structure is not feasible. Therefore, a technique that allows for comprehensive monitoring with limited sensor data, and numerical models is highly valuable. This thesis explores modal expansion, a relatively new approach in structural health monitoring. Modal expansion offers a solution by estimating structural responses at unsensed locations, using limited sensor data and numerical simulations. This approach enables the determination of material stresses and monitoring of structural integrity over time without extensive physical sensors.

The technique is applied to the Hålogaland Bridge, a major suspension bridge in Norway, to enhance understanding of long-span suspension bridges and their behaviour under wind loading. Two numerical examples are conducted to inspect the capabilities and limitations of the framework. One simple shear frame example, and one based on modal properties of the finite element model of the Hålogaland bridge. The methodology includes defining loads acting on the structure, and solving the equation of motion to obtain the response data. These response data augmented with artificial noise serve as target data as a subset of modes is chosen to reestimate the dynamic response.

Through the numerical example of the Hålogaland bridge, the study investigates the impact of sensor placement and environmental factors on the quality of the results. In the numerical example, multiple alternative sensor configurations are considered showing that individual placement would prove beneficial. This is likely due to data redundancy when sensors are installed in pairs. Furthermore, including one extra sensor pair close to the mid-span would enhance the capabilities.

Results from the virtual sensing show that while the modal expansion framework performs well in predicting responses, a lower number of modes included leads to missing contributions of higher-order modes. These findings support the hypothesis developed from the numerical examples, that data redundancy causes limitations on the amount of extractable data.

Despite these challenges, the virtual sensing framework demonstrates the potential for real-time monitoring and structural assessment. The findings underscore the importance of optimizing sensor placement and robust data processing to improve the accuracy and reliability of modal expansion methods.

This thesis contributes to the field of structural engineering by providing insights into the practical application of modal expansion for large-scale structures and offering recommendations for future research and potential improvements in structural health monitoring systems.