Probabilistic Stability Evaluation of Vehicles under Strong Winds for Bridge Traffic Control

Abstract

이 연구에서는 강풍에 대한 교량상 차량의 주행안정성을 확률론적으로 평가할 수 있는 방법론을 제시하며, 이를 통하여 주행안정성 확보를 위한 통행제한전략 수립 및 방풍벽 설치를 검토할 수 있는 공학적 툴을 제공하는 것을 목표로 한다. 제시된 평가방법은 풍동실험을 통한 교량상 차량의 공기력계수 측정, 차량 시뮬레이션을 통한 위험풍속 및 통행제한풍속 도출, 그리고 교량현장의 풍환경을 고려한 주행취약도 평가로 크게 세 단계로 구분된다. 본 연구에서는 사례분석을 위하여 복층현수교인 광안대교를 예제 교량으로 선정하였으며, 승용차, 트럭 및 트랙터 트레일러를 대상으로 분석을 수행하였다. 풍동실험시 차선 및 입사각에 따른 교량상 차량의 공기력계수 분포를 측정하기 위한 특수 지그 및 측정시스템을 구축하였으며, 교량 거더형상에 의한 유동장변화의 영향을 고려하기 위하여 2차원 거더 섹션을 제작하여 차선별/입사각별 차량의 공기력계수를 측정하였다. 광안대교의 경우, 주경간 및 접속교의 풍동모형을 제작하여 차량의 공기력계수 분포를 측정하였다. 케이스별 측정결과를 비교 분석을 수행한 결과, 차량의 위치에 따른 공기력계수의 큰 변동을 관측하였고 데크 위 풍속분포를 측정함으로서 그 원인을 규명하였다. 차량 시뮬레이션을 수행하기 위한 동적 및 준정적 해석 모델을 제시하였다. 동적 해석 모델의 경우 상용프로그램인 CarSim 및 TruckSim 을 활용하였으며, 준정적 해석 모델의 경우 6축에 대한 평형방정식들을 기반으로 차량 모델을 직접 구축하였다. 준정적 해석 모델의 적정성을 검토하기 위하여 동적 해석을 통해 산정된 바퀴 반력이력과의 비교 분석을 수행하였으며, 그 결과 바퀴 반력을 기반한 위험도 평가시에는 준정적 해석 모델이 신뢰할 만한 결과를 주는 것을 확인하였다. 차량시뮬레이션을 통하여 교량의 위험풍속그래프을 산정하고 통행제한전략을 구축할 수 있는 방법론을 제시하였다. 위험풍속그래프 산정시 편경사나 곡률과 같은 도로특성들을 반영할 수 있도록 하였으며, 난류의 불확실성을 고려함으로서 확률적인 방법으로 풍향별 위험풍속을 산정하였다. 위험풍속그래프는 모든 차선 및 도로 구간에 대하여 산정되었으며, 동적 및 준정적 해성방법을 모두 활용함으로 전체 교량에 대한 시뮬레이션 소요시간을 최소화 할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 위험풍속그래프는 또한 차량의 속도 및 도로조건에 따라 다르게 산정하였으며, 이렇게 산정된 위험풍속그래프를 활용하여 강풍대응 통행제한전략을 구축하였다. 광안대교의 경우, 주경간 및 양측 접속교로 나누어 분석을 수행하였으며, 상/하부로 데크가 나뉘어 있으므로 이를 고려하여 총 4단계로 통행제한기준을 제시하였다. 마지막으로 현장풍환경을 고려한 상시주행취약도 평가기법을 개발하였다. 기상대 및 현장계측데이터를 활용하여 16 방향 각각의 풍속확률분포를 획득하고, 앞서 산정된 위험풍속그래프를 통해 연간 위험수준 초과 빈도를 산출하였다. 초과 빈도는 각 차선별로 산정되었으며, 결과를 통하여 가장 강풍에 취약한 차선을 판별할 수 있었다. 광안대교의 경우, 해운대 방향 하부데크가 다른 도로구간 대비 훨씬 취약한 구간인 것으로 판정이 되었으며, 이는 도로방향과 현장의 풍속분포간의 관계가 주요 원인인 것으로 파악되었다. 추가 실험 및 분석을 통하여 해당 구간에 방풍벽을 설치함으로서 75% 이상의 취험도 감소효과를 얻을 수 있음을 또한 확인하였다. 제안된 프레임워크는 강풍시 교량상 주행차량 안전확보를 위한 대책 마련 및 의사결정시 유용하게 활용가능한 근거자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

This study aims to propose a probabilistic evaluation method of vehicle stability on bridges for strong winds so that can provide valuable information during decision-making process related to traffic restriction or construction of wind barrier. The proposed method consists of three main items: 1) measurement of the aerodynamic coefficients of a vehicle on a bridge girder through wind tunnel test, 2) estimation of critical wind speed and traffic control wind speed through vehicle simulation, and 3) evaluation of vulnerability level considering wind environment at bridge site. As a case study, the developed method is applied to Gwnagan Bridge which is a double-deck truss type suspension bridge. Three vehicle models, a sedan, a truck and a tractor-trailer, are investigated. A new developed measurement system and special jig system are introduced which are to estimate the six aerodynamic coefficients of vehicles on bridge models. The aerodynamic coefficients of vehicle models are measured on the 2-D girder sectional model in order to reflect the effect of girder shape on the wind flow. The variations of coefficients are obtained for every traffic lane and various wind incident angles. In the case of the Gwangan Bridge, experiments are conducted for the main and approaching span. The large differences in the measurement results between the road sections are observed, and the causes of this large gap are discussed. Two vehicle simulation methods are introduced, the dynamic and quasi-static approach. The well-known commercial software CarSim and TruckSim are adopted as a dynamic approach, while the quasi-static approach is developed by the author based on equilibrium equations. The validity of the developed quasi-static model is verified by comparing the estimated tire reaction forces with those of the dynamic approach. A method to estimate critical wind speed curve and establish traffic control guideline is proposed. Critical wind speed curve (CWC) is estimated by vehicle simulation based on the pre-defined accident criteria. The uncertainty of turbulence and road geometries such as cant and curvature are considered during the vehicle simulation. CWC is estimated for all considered traffic lanes and road sections, and both quasi-static and dynamic approaches are utilized to minimize the total simulation time. CWC is also estimated according to the vehicle speed and road conditions. Based on the estimated CWCs, traffic control guideline is determined according to the road condition. In the case of Gwangan Bridge, CWC estimation is performed for one main span and two approach spans, and a traffic control guideline is established for the most dangerous road section. A vulnerability evaluation method is developed that takes into account the wind environment at the bridge site. Long-term measurement data are used to obtain probability density functions of wind speeds for 16 wind directions, and the frequency of exceeding the critical level per a year is estimated based on the estimated CWCs. The vulnerability index is estimated for all traffic lanes, and the most vulnerable traffic lane and road section is identified by comparing the results. According to the application results, the lower deck of approaching span 1 of Gwangan Bridge was identified as the most vulnerable section among the whole area due to the relative angle between driving direction and the dominant direction of strong wind. By conducting further experiments and simulations, it could be found that installation of wind barriers in this road section can remarkably reduce vulnerability level of the bridge by more than 75%. It is expected that the proposed methodology can provide valuable and useful information for decision-making and planning to ensure the vehicle safety on bridges against strong winds.