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학술저널
저자정보
Jing, Haiquan (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University) Xia, Yong (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University) Xu, Youlin (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University) Li, Yongle (Department of Bridge Engineering, Southwest Jiaotong University)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제18권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
485 - 500 (16page)

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Stay cables in some cable-stayed bridges suffer large amplitude vibrations under the simultaneous occurrence of rain and wind. This phenomenon is called rain-wind-induced vibration (RWIV). The upper rivulet oscillating circumferentially on the inclined cable surface plays an important role in this phenomenon. However, its small size and high sensitivity to wind flow make measuring rivulet size and its movement challenging. Moreover, the distribution of the rivulet along the entire cable has not been measured. This paper applies the videogrammetric technique to measure the movement and geometry dimension of the upper rivulet along the entire cable during RWIV. A cable model is tested in an open-jet wind tunnel with artificial rain. RWIV is successfully reproduced. Only one digital video camera is employed and installed on the cable during the experiment. The camera records video clips of the upper rivulet and cable movements. The video clips are then transferred into a series of images, from which the positions of the cable and the upper rivulet at each time instant are identified by image processing. The thickness of the upper rivulet is also estimated. The oscillation amplitude, equilibrium position, and dominant frequency of the rivulet are presented. The relationship between cable and rivulet variations is also investigated. Results demonstrate that this non-contact, non-intrusive measurement method has good resolution and is cost effective.
#cable vibration #rain-wind-induced vibration #rivulet movement #rivulet thickness #image processing

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