Abstract
The purpose of the paper is to propose a method to give a more accurate prediction of prestress changes in prestressed concrete(PSC) bridges. The statistical approach of the method is using the measurement data of the structural system to develop a nonlinear regression analysis. Long-term prediction of prestress is achieved using nonlinear regression analysis. The proposed method is applied to the prediction of prestress of an actual prestressed concrete box girder bridge. The present study represents that confidence interval of long-term prediction becomes progressively narrower with the increase of in-situ measurement data. Therefore, the numerical results prove that a more realistic long-term prediction of prestress changes in PSC structures can be achieved by employing the proposed method. The prediction results can be efficiently used to evaluate prestress during the service life of structure so that the remaining prestress exceeds the control criteria.
본 연구에서는 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 교량의 프리스트레스를 장기적으로 예측하는 기법을 제안하였다. 제안 기법에서는 구조시스템의 계측자료를 이용하여 비선형 회귀분석을 전개하는 통계적 기법을 적용하였다. 프리스트레스의 장기예측은 비선형 회귀분석을 통해 이루어진다. 제안기법을 실제의 PSC 박스 거더 교량의 프리스트레스 예측에 적용하기 위하여 텐던에 프리스트레스 도입후 계측을 수행하였다. 프리스트레스 도입후 약 150일까지 프리스트레스는 눈에 띄게 감소하며, 손실률은 $7{\sim}8%$로 나타났다. 수치해석결과는 현장의 계측횟수가 증가할수록 신뢰구간의 폭은 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 제안기법에 의해 PSC 구조물의 프리스트레스를 더욱 실제적으로 예측할 수 있으며, 예측결과는 구조물의 사용기간 동안 관리 한계치에 의한 프리스트레스 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
