April 13th, 2016
Un protocole est présenté pour la caractérisation du comportement des piétons sur le terrain et la simulation de la réponse structurelle résultant. Field-tests démontrent que la stimulation in situ identifié et le taux de synchronisation entre les participants constituent un apport essentiel pour la simulation et la vérification des charges induites par l' homme.
L’objectif global de cette procédure est d’utiliser le mouvement suivi des piétons pour caractériser les charges induites par l’homme et, par la suite, de vérifier les vibrations structurelles induites. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine des vibrations induites par l’homme, telles que la caractérisation du comportement de marche individuel, l’identification de la corrélation entre les piétons dans une foule, ainsi que la quantification des phénomènes d’interaction homme-structure. Le principal avantage de cette technique est qu’elle peut être appliquée in-situ et nous permet ainsi d’analyser les conditions réelles de circulation.
Les observations sur le terrain sont le seul moyen d’obtenir des informations détaillées et précises sur des données de charge représentatives. Par conséquent, ils sont essentiels pour le développement et la validation des modèles de charge utilisés pour l’excitation des piétons. Klaus Lievens, Xinxin Wei et Krumka Kasapova, trois doctorants de notre groupe de recherche, et Bram Gezels, un assistant universitaire, feront la démonstration de la procédure.
Utilisez des trackers de mouvement sans fil pour enregistrer le mouvement des piétons. Pour configurer les capteurs, utilisez le logiciel MT Manager pour établir la connexion sans fil. Spécifiez la fréquence d’échantillonnage souhaitée, qui doit être d’au moins 60 hertz pour capturer le mouvement humain.
Ensuite, effectuez des mouvements lents avec les trackers de mouvement jusqu’à ce qu’ils soient connectés, puis continuez en activant le mode de mesure. Ensuite, affichez les données d’inertie de tous les trackers de mouvement actifs. Maintenant, fixez un suivi de mouvement aussi près que possible du centre de masse de chaque participant.
Fixez solidement le suivi de mouvement sur le participant afin qu’il soit bien ajusté et sécurisé. Désormais, les données peuvent être enregistrées selon les besoins. Lors de mesures en laboratoire, le mouvement du sujet humain peut être suivi en même temps que les forces de réaction au sol mesurées à l’aide d’une plaque de force.
Tout d’abord, utilisez le logiciel d’accompagnement pour configurer la plaque de force et les paramètres d’acquisition. Sélectionnez un gain et une fréquence d’échantillonnage en fonction de la précision souhaitée et du type de charge concerné. Pour les charges induites par l’homme, réglez le gain pour une force maximale de 4 879 newtons et réglez la fréquence d’échantillonnage sur 200 hertz.
Commencez et terminez toujours une mesure avec une plaque de force vide. Utilisez la fonction de tare ou la correction automatique du décalage pour réinitialiser la force lorsque la plaque est vide. Une fois tarées, les données peuvent être enregistrées selon les besoins.
Pour les mesures effectuées sur site, les vibrations structurelles peuvent être mesurées à des endroits pertinents, par exemple à mi-travée d’une passerelle. Pour ce faire, utilisez des enregistreurs de détection de déplacement, de vitesse ou d’accélération. Configurez les enregistreurs conformément aux instructions du fabricant.
Après avoir placé les enregistreurs aux endroits souhaités, mettez-les à niveau en accord avec un cadre de référence global. En laboratoire, après avoir configuré les trackers de mouvement et la plaque de force, démarrez l’enregistrement des données. Ensuite, demandez au participant de monter sur la plaque de force et de rester immobile pendant au moins 30 secondes.
Ainsi, pesez le participant. Ensuite, démarrez un métronome pour dicter la fréquence de forçage fondamentale. Ensuite, demandez au participant de se déplacer au rythme du signal du métronome, par exemple en marchant, en sautant ou en se balançant.
Enregistrez cette activité pendant un nombre suffisant de cycles, 60 cycles sont recommandés. Lorsque les cycles sont terminés, demandez au participant de se lever de l’assiette. Pour les expériences menées sur site sur une structure civile d’intérêt, mettez en place les trackers de mouvement et un réseau de capteurs qui enregistreront les vibrations structurelles.
Dans un cadre extérieur, un mégaphone peut être utilisé pour amplifier le signal du métronome. Sur place, répétez l’essai au moins trois fois, de préférence quatre fois, pour vérifier la répétabilité de l’expérience. Dans n’importe quel contexte, lorsque plusieurs systèmes d’acquisition sont utilisés et qu’aucun déclencheur ou canal commun n’est disponible, synchronisez les périphériques à l’aide d’un seul événement que chaque système peut enregistrer, tel qu’un impact fort.
Ajoutez des événements de synchronisation au début et à la fin de chaque test. Sur la base de ces événements, les données des différents systèmes peuvent être synchronisées hors ligne. Lors de la réalisation de mesures dynamiques avec plus d’un type de capteur, la synchronisation des données est essentielle.
Par conséquent, nous essayons soit d’utiliser un seul système d’acquisition de données, soit d’enregistrer un signal commun. Commencez par identifier le temps entre les événements nominalement identiques des cycles de charge. Pour les expériences de laboratoire de référence, effectuez cette étape à la fois sur les données de mouvement du piéton et sur les données de la plaque de force.
Après avoir chargé les données, spécifiez le taux d’échantillonnage et estimez la fréquence de chargement moyenne. Spécifiez également la fenêtre horaire appropriée si nécessaire. L’étape la plus critique de cette procédure réside dans l’identification du début de chaque cycle de charge à partir du mouvement du piéton à chenilles.
C’est cette information temporelle qui nous permet de calculer le rythme temporel du piéton. Pour l’analyse des expériences en laboratoire, excluez le premier et les cinq derniers cycles de l’analyse et travaillez avec les 50 autres. Assurez-vous de vérifier visuellement les informations de synchronisation avant d’enregistrer les données.
Maintenant, calculez la fréquence de charge fondamentale moyenne comme l’inverse du temps moyen entre les cycles de charge suivants. Lorsque plusieurs piétons sont impliqués, les informations de synchronisation identifiées peuvent être appliquées pour analyser leur corrélation. Pour l’analyse des expériences sur place, l’étape suivante consiste à utiliser les informations temporelles identifiées pour simuler la réponse structurelle induite.
Tout d’abord, définissez les paramètres modaux de la structure de test. Il s’agit notamment des fréquences propres, des rapports d’amortissement modal et des déplacements modaux normalisés en masse. Assurez-vous de vérifier visuellement les informations d’entrée modale avant de continuer.
Deuxièmement, définir les caractéristiques des piétons et leurs charges induites. Il s’agit notamment du type de charge, du poids, du chemin de marche ou de l’emplacement, du rythme moyen et du moment des cycles de charge. Spécifiez les paramètres de la solution, tels que les emplacements de sortie, ainsi que les paramètres temporels.
Ensuite, exécutez et enregistrez la réponse structurelle simulée pour les participants impliqués. Comme précédemment, vérifiez visuellement les résultats avant de continuer. Troisièmement, calculer la réponse structurelle totale en superposant les réponses individuelles en additionnant les vecteurs correspondants.
Ensuite, comparez le résultat avec la réponse structurelle mesurée à l’aide d’une représentation graphique des données. À partir d’un seul piéton testé en laboratoire, le début de chaque cycle de charge a été identifié. Ces données sont utilisées pour simuler les forces de marche, indiquées en bleu, et les comparer aux forces mesurées, indiquées en noir.
Une bonne approximation des forces de marche réelles a été obtenue. De même, le comportement de marche de six piétons sur une passerelle a été analysé. Encore une fois, le début de chaque cycle de charge a été identifié à partir du mouvement des piétons suivis.
Ces informations sur le cycle de charge ont ensuite été utilisées pour simuler les forces induites par les piétons. Après environ 16 secondes, les piétons marchaient au pas, alors qu’après 50 secondes, une perte de synchronisation importante a été observée. En comparant le chronométrage des cycles de charge entre les piétons, on a constaté que le taux de synchronisation diminuait à 60 % après environ 50 secondes.
La réponse structurelle a ensuite été simulée. Lorsque l’on a supposé que la cadence des piétons était constante et identique au signal du métronome, représenté en gris, le résultat surestimait considérablement les mesures, indiquées en noir. Lorsque la simulation a pris en compte le taux de stimulation variable dans le temps identifié, indiqué en bleu, il était clairement plus proche de la réponse mesurée.
Cette procédure peut être appliquée pour analyser le comportement de marche naturel des piétons. De cette façon, des informations essentielles sont fournies pour le développement de modèles appropriés pour la corrélation entre les piétons. De plus, la comparaison entre la réponse structurelle mesurée et simulée nous permet de valider et d’étalonner les modèles de charge utilisés pour l’excitation piétonne.
Ce faisant, l’impact des phénomènes d’interaction homme-structure, tels que l’amortissement supplémentaire, peut également être étudié.
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Cet article présente un protocole pour caractériser le comportement des piétons sur le terrain et simuler la réponse structurelle qui en résulte. L'étude souligne l'importance des taux de cadence et de synchronisation dans la compréhension des charges induites par les humains sur les structures.
This methodology enables biopharma R&D teams to model human-induced mechanical stimuli on lightweight structures, supporting the design of vibration-sensitive manufacturing or testing environments. By characterizing real-world pedestrian dynamics, it informs predictive confidence in structural performance under operational loads, reducing risk in facility planning and equipment validation. The approach aligns with mechanistic de-risking strategies for early-stage infrastructure decisions in biologics or cell therapy production settings.
The method integrates into discovery workflows by providing real-time behavioral inputs for simulating structural responses, bridging early environmental assessment with lead identification and preclinical continuity.