특성화에서 필드 보행자의 행동을 바탕으로 인간에 의한 진동의 시뮬레이션

이 절차의 전반적인 목표는 보행자의 추적된 움직임을 사용하여 인간에 의한 하중을 특성화한 다음 유도된 구조적 진동을 확인하는 것입니다. 이 방법은 개별 보행 행동의 특성화, 군중 속 보행자 간의 상관 관계 식별, 인간-구조 상호 작용 현상의 정량화와 같은 인체 유발 진동 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 가장 큰 장점은 현장에 적용할 수 있어 실제 교통 상황을 분석할 수 있다는 것입니다.

현장 관찰은 대표 하중 데이터에 대한 상세하고 정확한 정보를 얻을 수 있는 유일한 방법입니다. 따라서 보행자 자극에 사용되는 하중 모델의 추가 개발 및 검증에 필수적입니다. 이 절차를 시연하는 사람은 우리 연구 그룹의 박사 과정 학생인 Klaus Lievens, Xinxin Wei, Krumka Kasapova와 조교인 Bram Gezels입니다.

무선 모션 트래커를 사용하여 보행자의 움직임을 등록합니다. 센서를 구성하려면 MT Manager 소프트웨어를 사용하여 무선 연결을 설정합니다. 원하는 샘플 레이트를 지정하며, 이 레이트는 사람의 움직임을 캡처하기 위해 최소 60Hz여야 합니다.

그런 다음 모션 트래커가 연결될 때까지 천천히 움직인 다음 측정 모드를 활성화하여 계속합니다. 다음으로 모든 활성 모션 추적기의 관성 데이터를 표시합니다. 이제 모션 트래커를 각 참가자의 질량 중심에 최대한 가깝게 부착합니다.

모션 트래커를 참가자에게 단단히 고정하여 꼭 맞고 안전하게 고정할 수 있습니다. 이제 필요에 따라 데이터를 기록할 수 있습니다. 실험실에서 측정할 때 인체 피험자의 움직임을 포스 플레이트로 측정한 지면 반력과 동시에 추적할 수 있습니다.

먼저, 함께 제공되는 소프트웨어를 사용하여 포스 플레이트와 획득 설정을 구성합니다. 원하는 정확도와 관련 로딩 유형에 따라 게인과 샘플 속도를 선택합니다. 사람이 유도한 부하의 경우 최대 힘에 대한 게인을 4, 879뉴턴으로 설정하고 샘플 속도를 200헤르츠로 설정합니다.

항상 빈 포스 플레이트로 측정을 시작하고 종료하십시오. 용기 기능 또는 자동 오프셋 보정을 사용하여 플레이트가 비어 있을 때 힘을 재설정합니다. 용기 정보가 수집되면 필요에 따라 데이터를 기록할 수 있습니다.

현장에서 수행되는 측정의 경우, 인도교의 중간 경간과 같은 관련 위치에서 구조적 진동을 측정할 수 있습니다. 이렇게 하려면 변위, 속도 또는 가속도 감지 레코더를 사용하십시오. 제조업체의 지침에 따라 레코더를 구성하십시오.

레코더를 원하는 위치에 배치한 후 글로벌 참조 프레임에 따라 수평을 맞춥니다. 실험실에서 모션 트래커와 포스 플레이트를 설정한 후 데이터 기록을 시작합니다. 그런 다음 참가자에게 포스 플레이트를 밟고 최소 30초 동안 가만히 서 있도록 요청합니다.

따라서 참가자의 체중을 측정하십시오. 다음으로, 기본 강제 주파수를 지시하는 메트로놈을 시작합니다. 그런 다음 참가자에게 걷기, 점프 또는 몸 흔들기와 같은 메트로놈 신호의 속도로 움직이도록 요청합니다.

충분한 주기 동안 이 활동을 기록하고 60주기를 권장합니다. 주기가 완료되면 참가자에게 접시에서 내려오라고 요청하십시오. 관심 있는 토목 구조물에 대한 현장에서 수행되는 실험의 경우 구조 진동을 등록할 모션 추적기와 센서 네트워크를 설정합니다.

실외 환경에서 확성기를 사용하여 메트로놈 신호를 증폭할 수 있습니다. 현장에서 테스트를 최소 3회, 가급적이면 4회 반복하여 실험의 반복성을 확인하십시오. 여러 수집 시스템을 사용하고 트리거 또는 공통 채널을 사용할 수 없는 모든 설정에서 각 시스템이 등록할 수 있는 단일 이벤트(예: 강한 충격)를 사용하여 장치를 동기화합니다.

각 테스트의 시작과 끝에 동기화 이벤트를 추가합니다. 이러한 이벤트를 기반으로 서로 다른 시스템의 데이터를 오프라인으로 동기화할 수 있습니다. 두 가지 이상의 센서 유형으로 동적 측정을 수행할 때는 데이터 동기화가 필수적입니다.

따라서 우리는 단일 데이터 수집 시스템을 사용하거나 시스템이 공통 신호를 기록하도록 합니다. 로드 사이클의 명목상 동일한 이벤트 사이의 시간을 식별하는 것으로 시작합니다. 참조 랩 실험의 경우 보행자 모션 데이터와 포스 플레이트 데이터 모두에 대해 이 단계를 수행합니다.

데이터를 불러온 후 샘플링 속도를 지정하고 평균 불러오기 빈도를 추정합니다. 또한 필요한 경우 관련 기간을 지정합니다. 이 절차에서 가장 중요한 단계는 추적된 보행자 움직임에서 각 하중 주기의 시작을 식별하는 것입니다.

이 타이밍 정보를 통해 보행자의 시간 변동 페이싱 속도를 계산할 수 있습니다. 실험실에서의 실험 분석을 위해 첫 번째 및 마지막 5개 사이클을 분석에서 제외하고 나머지 50개 사이클로 작업합니다. 데이터를 저장하기 전에 타이밍 정보를 육안으로 확인해야 합니다.

이제 평균 기본 로딩 빈도를 후속 로드 사이클 사이의 평균 시간의 역으로 계산합니다. 여러 보행자가 관련된 경우 식별된 타이밍 정보를 적용하여 상관 관계를 분석할 수 있습니다. 현장 실험 분석을 위해 다음 단계는 식별된 타이밍 정보를 사용하여 유도된 구조 반응을 시뮬레이션하는 것입니다.

먼저 테스트 구조의 모달 매개변수를 정의합니다. 여기에는 고유 진동수(natural frequency), 모달 감쇠비(modal damping ratios) 및 질량 정규화된 모달 변위(mass-normalized modal displacements)가 포함됩니다. 진행하기 전에 모달 입력 정보를 육안으로 확인하십시오.

둘째, 보행자의 특성과 유도 하중을 정의합니다. 여기에는 하중 유형, 무게, 보행 경로 또는 위치, 평균 페이싱 속도 및 하중 주기의 타이밍이 포함됩니다. 솔루션 파라미터(예: 출력 위치)와 시간 파라미터를 지정합니다.

그런 다음 관련된 참가자에 대해 시뮬레이션된 구조 응답을 실행하고 저장합니다. 이전과 마찬가지로 진행하기 전에 결과를 육안으로 확인하십시오. 셋째, 해당 벡터를 합산하여 개별 응답의 중첩을 통해 총 구조 응답을 계산합니다.

그런 다음, 결과를 데이터의 그래픽 표현과 함께 측정된 구조적 응답과 비교합니다. 실험실에서 테스트한 단일 보행자로부터 각 하중 주기의 시작이 식별되었습니다. 이 데이터는 파란색으로 표시된 보행력을 시뮬레이션하고 검은색으로 표시된 측정된 힘과 비교하는 데 사용됩니다.

실제 보행력의 좋은 근사치를 얻었습니다. 마찬가지로, 인도교에서 6명의 보행자의 보행 행동을 분석했습니다. 다시, 각 하중 주기의 시작은 추적된 보행자 움직임에서 식별되었습니다.

그런 다음 이 하중 주기 정보를 사용하여 보행자로 인한 힘을 시뮬레이션했습니다. 약 16초 후에는 보행자가 걸음을 옮겼고, 50초 후에는 상당한 동기화 손실이 관찰되었습니다. 보행자들 간의 하중 주기의 타이밍을 비교한 결과, 약 50초 후에 동기화 속도가 60%로 감소하는 것으로 나타났습니다.

그런 다음 구조적 반응을 시뮬레이션했습니다. 보행자의 페이싱 속도가 일정하고 회색으로 표시된 메트로놈 신호와 동일하다고 가정했을 때, 결과는 검은색으로 표시된 측정값을 상당히 과대평가했습니다. 시뮬레이션이 파란색으로 표시된 식별된 시간 변형 페이싱 속도를 고려했을 때 측정된 응답에 분명히 더 가까웠습니다.

이 절차는 보행자의 자연스러운 보행 행동을 분석하는 데 적용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 보행자 간의 상관 관계에 적합한 모델을 개발하기 위해 필수적인 입력이 제공됩니다. 또한 측정된 구조 응답과 시뮬레이션된 구조 응답을 비교하면 보행자 자극에 사용되는 하중 모델을 검증하고 보정할 수 있습니다.

이를 통해 댐핑 추가와 같은 인간 구조 상호 작용 현상의 영향도 조사할 수 있습니다.