Application of a complex system for optical monitoring of technical condition of building structures with external composite reinforcement

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The relevance of using modern methods for continuous assessment of the actual condition of road and railway bridges, industrial and other engineering structures is substantiated. The results of wide application of optical method for continuous control of technical condition of engineering structures under real operating conditions are presented.Materials and methods. Using quasi-distributed fibre-optic sensors based on fibre Bragg gratings. This paper presents experience in the application of fibre-optic monitoring systems, which generally include — a set of fibre-optic sensors (FOS), built on different physical principles, — multi-channel devices for their interrogation (interrogators), — built-in special software (Open source software) designed for collecting, processing and visualizing monitoring data. Among the most well-known developers and suppliers of composite systems for external reinforcement based on carbon reinforcing fibres, it is worth mentioning foreign and domestic materials under the trademarks of MasterBrace (BASF SE, Germany), SikaWrap (Sika Group, Germany), Torayca (Toray Industries, Japan), FibARM ( JSC “Prepreg-SСM”, Russia), S&P (JSC “Triada-Holding”, Russia) and others. Some of the first regulatory documents establishing requirements for organizing monitoring in the construction industry are MGSN 4.19–2005, GOST R 22.1.12–2005, MRDS-02–08 and some others.Results. It was established that one of the most promising technologies for restoration of damaged structures is the application of external reinforcement systems made of polymer composite materials based on carbon fibres and cold-curing polymer binders. The experience of practical application of composite systems of external reinforcement of engineering structures is described.Conclusions. It is shown that the results of such control allow timely revealing the reduction of bearing capacity, occurrence of operational damages, planning repair measures that the application of fibre-optic methods and means of continuous diagnostics and composite systems of external reinforcement in a complex, allows to provide safety of operation of engineering constructions in real conditions.

About the authors

M. Yu. Fedotov

Russian Academy of Engineering (RAE)

Email: fedotovmyu@gmail.com

A. A. Kalgin

Russian Academy of Engineering (RAE)

Email: alexander.kalgin@mail.ru

E. E. Shmoilov

Joint-stock company “Prepreg – Advanced Composite Materials”

Email: e.shmoylov@umatex.ru

P. D. Kapyrin

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: kapyrin@mgsu.ru

O. A. Kornev

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: i@okornev.ru

References

  1. Кальгин А.А. Обращение с отходами // Строительство. Экономика и управление. 2022. № 2 (46). С. 16–23. EDN BFQXEN.
  2. Кальгин А.А. Функциональная иерархия принятия решений // Academia. Архитектура и строительство. 2018. № 1. С. 88–91. doi: 10.22337/2077-9038-2018-1-88-91. EDN YWPFHA.
  3. Теличенко В.И., Лапидус А.А., Слесарев М.Ю. Риски интеграции технологий искусственного интеллекта в «зеленые» стандарты // Промышленное и гражданское строительство. 2023. № 8. С. 102–108. doi: 10.33622/0869-7019.2023.08.102-108. EDN ARDRBK.
  4. Теличенко В.И., Лапидус А.А., Слесарев М.Ю. Анализ и синтез образов экологически ориентированных инновационных технологий строительного производства // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 8. С. 1298–1305. doi: 10.22227/1997-0935.2023.8.1298-1305
  5. Теличенко В.И. Комплексная безопасность строительства // Вестник МГСУ. 2010. № 4–1. С. 10–17. EDN NEJDCN.
  6. Иванников В.В., Николаев А.Г., Шварц В.М., Рябов О.Б., Степанов В.Н. Характерные дефекты и повреждения металлических конструкций // Химическая техника. 2015. № 7. С. 7. EDN ULQNQN.
  7. Овчинников И.И., Овчинников И.Г. О причинах аварий и повреждений транспортных и других инженерных сооружений // Ресурсоэнергоэффективные технологии в строительном комплексе региона. 2021. № 1 (13). С. 186–193. EDN FDVYSD.
  8. Gusev B.V., Fedotov M.Yu., Leshchenko V.V., Lepikhin A.M., Makhutov N.A., Budadin O.N. Nondestructive testing of offshore subsea pipelines and calculation substantiation of their safety according to risk criteria // Chemical and Petroleum Engineering. 2023. Vol. 58. Issue 9–10. Pp. 776–787. doi: 10.1007/s10556-023-01161-0
  9. Беккер А.Т., Уманский А.М. Полимерное связующее композитной арматуры. Виды, характеристики и перспективы к модификации // Вестник науки и образования. 2018. № 3 (39). С. 22–25.
  10. Гусев Б.В., Будадин О.Н., Федотов М.Ю., Козельская С.О., Шелемба И.С. Опыт мониторинга технического состояния и усиления поврежденных строительных конструкций полимерными композиционными материалами // Вопросы оборонной техники. Научно-технический сборник. Серия 15. Композиционные неметаллические материалы в машиностроении. 2020. № 3–4. С. 85–94.
  11. Yang M., Xu H. Application of fiber Bragg grating sensing technology and physical model in bridge detection // Results in Physics. 2023. Vol. 54. P. 107058. doi: 10.1016/j.rinp.2023.107058
  12. Shahmirzaloo A., Manconi M., van den Hurk B., Xu B., Blok R., Teuffel P. Numerical and experimental validation of the static performance of a full-scale flax fiber-polyester composite bridge model to support the design of an innovative footbridge // Engineering Structures. 2023. Vol. 291. P. 116461. doi: 10.1016/j.engstruct.2023.116461
  13. Altabey W.A., Wu Z., Noori M., Fathnejat H. Structural health monitoring of composite pipelines utilizing fiber optic sensors and an ai-based algorithm — a comprehensive numerical study // Sensors. 2023. Vol. 23. Issue 8. P. 3887. doi: 10.3390/s23083887
  14. Alwis L., Bremer K., Roth B. Fiber optic sensors embedded in textile-reinforced concrete for smart structural health monitoring : A review // Sensors. 2021. Vol. 21. Issue 15. P. 4948. doi: 10.3390/s21154948
  15. Fouad N., Saifeldeen M.A. Smart self-sensing fiber-reinforced polymer sheet with woven carbon fiber line sensor for structural health monitoring // Advances in Structural Engineering. 2021. Vol. 24. Issue 1. Pp. 17–24. doi: 10.1177/1369433220944507
  16. Lau K.-T., Zhou L.-M., Tse P.-C., Yuan L.-B. Applications of composites, optical fibre sensors and smart composites for concrete rehabilitation : An overview // Applied Composite Materials. 2002. Vol. 9. Pp. 221–247. doi: 10.1023/a:1016051903029
  17. Watkins S.E. Smart bridges with fiber-optic sensors // IEEE Instrumentation & Measurement Magazine. 2003. Vol. 6. Issue 2. Pp. 25–30. doi: 10.1109/mim.2003.1200280
  18. Ларин А.А., Федотов М.Ю. Конструктивные решения для мониторинга фундаментов на Крайнем Севере // Промышленное и гражданское строительство. 2023. № 1. С. 43–50. doi: 10.33622/0869-7019.2023.01.43-50. EDN PIDVKE.
  19. Бростилова Т.Ю., Бростилов С.А., Мурашкина Т.И. Волоконно-оптический датчик деформации // Надежность и качество сложных систем. 2013. № 1 (1). С. 93–99. EDN RDVFSZ.
  20. Федотов М.Ю., Ларин А.А. Особенности формирования пространственной топологии волоконно-оптической системы мониторинга свайных фундаментов в условиях Крайнего Севера // Контроль. Диагностика. 2023. Т. 26. № 2 (296). С. 42–51. doi: 10.14489/td.2023.02.pp.042-051. EDN VLYIZH.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».