Transport systems load-bearing structures state diagnistics and monitoring

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim: To provide the study and control of the stress-strain state of load-bearing structures during the operation of magnetolevitation transport systems.

Methods: Experimental and theoretical studies of dynamic parameters.

Results: To assess the stress-strain state of the main load-bearing structures of magnetolevitation transport systems using string superstructure it is proposed to measure the natural vibration frequencies.

Conclusion: The organization of diagnostics or monitoring of changes in the natural vibration frequencies of load-bearing structures ensures the operational reliability of load-bearing structures for Maglev.

About the authors

Andrey N. Yashnov

Siberian Transport University

Author for correspondence.
Email: yan_andr@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7435-3376
SPIN-code: 4319-4860

PHD in engineering

Russian Federation, Novosibirsk

Lyubov A. Vasilchuk

Siberian Transport University

Email: vasilchuck97@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6332-4211
SPIN-code: 4206-6929
Russian Federation, Novosibirsk

Pavel Yu. Kuzmenkov

Siberian Transport University

Email: kpu31@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4498-3761
SPIN-code: 4985-7938
Russian Federation, Novosibirsk

Ivan V. Chaplin

Siberian Transport University

Email: ivannumber1_chaplin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9751-079X
SPIN-code: 1643-0669

PHD in engineering

Russian Federation, Novosibirsk

References

  1. Yashnov A, Kuzmenkov P. Innovative aspects in developing bridge monitoring systems. Abramov AD, Manakov AL, Klimov AA, Khabarov VI, Medvedev VI, editors. MATEC Web of Conferences [Internet]. EDP Sciences; 2018;216:01009. doi: 10.1051/matecconf/201821601009
  2. Бокарев С.А., Карапетов Э.С., Чижов С.В. и др. Содержание и реконструкция мостов и водопропускных труб на железных дорогах. ФГБУ ДПО «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2019. [Bokarev SA, Karapetov ES, CHizhov SV, YAshnov AN. Soderzhanie i rekonstrukciya mostov i vodopropusknyh trub na zheleznyh dorogah. FGBU DPO “Uchebno-metodicheskij centr po obrazovaniyu na zheleznodorozhnom transporte”, 2019. (In Russ.)].
  3. Тулеушова Р., Наурызбаев М.К. Оценка эффективности системы мониторинга мостового сооружения // Интернет-журнал «Науковедение». – 2015. – Т. 7. – № 2. – C. 1–18. [Tuleushova R, Nauryzbayev MK. Evaluating the effectiveness of the monitoring system of bridge structures. Naukavedeniy. 2015;7(2):1-18. (In Russ.)]. Ссылка активна на: 14.12.2021. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-sistemy-monitoringa-mostovogo-sooruzheniya
  4. Кузьменков П.Ю., Яшнов А.Н. Проектирование систем мониторинга технического состояния внеклассных железнодорожных мостов // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. – 2016. – № 1. – С. 470–474. [Kuzmenkov PY, Yashnov AN. Proektirovanie sistem monitoringa tekhnicheskogo sostoyaniya vneklassnyh zheleznodorozhnyh mostov. Transportnaya infrastruktura Sibirskogo regiona. 2016;(1):470-474. (In Russ.)]. Ссылка активна на: 14.12.2021. Доступно по: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26416299&
  5. Glišić B, Inaudi D. Fibre optic methods for structural health monitoring. John Wiley & Sons, Ltd, 2007 Oct 26. doi: 10.1002/9780470517819
  6. Habel W, Kohlhoff H, Knapp J, Helmerich R. Monitoring system for long-term evaluation of prestressed railway bridges in the new Lehrter Bahnhof in Berlin. Third World Conference on Strucutral Control, 7-12.4.2002, Como, Italy. Ссылка активна на 20.05.2021. Доступно по: https://roctest.com/wp-content/uploads/2017/03/c84.pdf
  7. Matos C, Sousa H, Figueiras JA, Casas JR. Structural Health Monitoring (SHM) system implemented in Sorraia River Bridge. Ссылка активна на 20.05.2021. Доступно по: https://www.academia.edu/
  8. Inaudi D. Overview of 40 bridge Structural Health Monitoring projects. Ссылка активна на 20.05.2021. Доступно по: https://smartec.ch/wp-content/uploads/sites/2/2017/01/c197.pdf
  9. Кравченко А.Я., Роденко С.В., Сафонов О.Н. и др. Экспериментальные исследования динамической работы опор линий электропередачи при разработке измерительного комплекса «Лэптон» для оценки их технического состояния // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2018. – Т. 6. – № 51. – C. 126–131. [Kravchenko AYа, Rodenko SV, Safonov ON, et al. Eksperimental'nye issledovaniya dinamicheskoj raboty opor linij elektroperedachi pri razrabotke izmeritel'nogo kompleksa "Lepton" dlya ocenki ih tekhnicheskogo sostoyaniya. Elektroenergiya. Peredacha i raspredelenie. 2018;6(51):126-131 (In Russ.)]. Ссылка активна на: 14.12.2021. Доступно по: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36456499
  10. Чаплин И.В. Совершенствование метода контроля усилий в вантах эксплуатируемых мостов по частотам собственных колебаний: дис.… канд. техн. наук. – Новосибирск; 2020. – 157 с. [Chaplin IV. Sovershenstvovanie metoda kontrolja usilij v vantah jekspluatiruemyh mostov po chastotam sobstvennyh kolebanij [dissertation]. Novosibirsk; 2020. 157 p. (In Russ.)].
  11. Cable Assessment with Brimos [Internet]. [cited 12 Dec 2021]. Available from: https://www.bbv-systems.com/fileadmin/con-bbv/Systeme_und_Verfahren/Brimos_KKS/BRIMOS_Cable_Folder_BBV.pdf
  12. Ladysz A, Casas R, Joan R. Structural health monitoring and life-cycle costing of structures. Application to cable-stayed bridges. 2009. 62 p.
  13. Васильчук Л.А., Яшнов А.Н. Диагностика подмывов опор мостов по динамическим параметрам // Мосты и тоннели: теория, исследования, практика. – 2020. – № 18. – С. 18–27. [Vasilchuk LA, Yashnov AN. Diagnostics of bridge scour by dynamic parameters. Bridges and tunnels: Theory, Research, Practice. 2020;(8):18-27. (In Russ)]. doi: 10.15802/bttrp2020/217694
  14. Briaud JL, Hurlebaus S, Chang K, et al. Realtime monitoring of bridge scour using remote monitoring technology. Austin. USA. 2011.
  15. Yao C, Darby C, Yu OY, et al. Motion sensors for scour monitoring: laboratory experiment with a shallow foundation. GeoFlorida 2010: Advances in Analysis, Modeling & Design. West Palm Beach, USA, GeoFlorida. 2010.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Automated measuring complex "Tensor MS" for diagnostics and monitoring:

Download (4MB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Allocation of the frequency spectrum of vibrations of the cable (string)

Download (92KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Diagnostics of damage to intermediate supports in the monitoring system:

Download (34KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2021 Yashnov A.N., Vasilchuk L.A., Kuzmenkov P.Y., Chaplin I.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».