#bridge_paper #MSSP #bridge_monitoring

Jun Li n, Hong Hao

Damage detection of shear connectors under moving loads with relative displacement measurements
//Выявление степени разрушения упоров путем оценки относительного смещения плиты под временной нагрузкой//

Исследование посвящено анализу данных об относительном смещении плиты в сталежелезобетонной конструкции, полученных с разработанных датчиков (сенсоров), для обнаружения повреждений упоров.
На основе сравнительных численных и экспериментальных исследований, включавших измерения относительного смещения, ускорения точек мостового сооружения и вертикального прогиба, исследователи пришли к выводу, что относительное смещение является более предпочтительным параметром для мониторинга состояния сталежелезобетонных мостов.

Abstract. The subject of the research is the use of data from recently developed relative displacement sensors (transducers) for damage detection in shear connectors.

Based on comparative numerical and experimental studies involving measurements of relative displacement, acceleration at points of the bridge structure, and vertical deflection, the researchers concluded that relative displacement is a superior parameter for structural health monitoring of composite bridges.

Damage detection of shear connectors under moving loads with relative displacement measurements / Jun Li n, Hong Hao // Mechanical Systems and Signal Processing – 2014. – Vol. 60-61, P - 124-150. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2014.09.014.

Заглавное изображение - авторов статьи

#bridge_paper #OA #Buildings #bridge_load

Zhijun Ouyang et al

Resilience Assessment for Corroded Reinforced Concrete Bridge Piers Against Vessel Impact
// Оценка стойкости железобетонных опор мостов с корродированной арматурой к навалу судов //

В статье приведена оценка устойчивости железобетонных опор с имеющимися дефектами к ударам судов.
Предложена методика, учитывающая совместное влияния коррозии арматуры опоры и воздействия от навала судов на несущую способность конструкции.
В работе также моделируются процессы восстановления опоры с использованием двух сценариев:
1. С предварительно выделенными ресурсами на восстановление;
2. С постепенной поставкой ресурсов.
Предлагаемый метод использует эффективную и упрощенную модель конечных элементов, которая успешно вводит механизмы деградации, вызванные коррозией.

Abstract. The article presents a resilience assessment of reinforced concrete piers with existing defects against vessel impacts. A methodology is proposed that accounts for the combined influence of pier reinforcement corrosion and vessel impact effects on the structural load-bearing capacity. The study models pier recovery processes using two scenarios: 1. With pre-allocated restoration resources; 2. With gradual resource mobilization. The proposed method employs an efficient and simplified finite element model that successfully incorporates corrosion-induced degradation mechanisms.

Resilience Assessment for Corroded Reinforced Concrete Bridge Piers Against Vessel Impact / Zhijun Ouyang et al // Buildings – 2025. – Vol. 15. – DOI: https://doi.org/10.3390/buildings15152750

Заглавное изображение - авторов статьи

#bridge_paper #OA #PLOS_One #bridge_fatigue_life

Koosha Khorramian et al

Behavior of Tilted Angle Shear Connectors
// Работа упора в виде наклонного уголка в сталежелезобетонной конструкции//

В статье представлено экспериментальное исследование работы упоров в виде наклонных уголков. Задача эксперимента — анализ влияния геометрических параметров, а именно угла наклона, длины и размера профиля, на несущую способность, жесткость и механизмы разрушения упоров. На основе восьми push-out испытаний были выделены два основных вида разрушения: хрупкое, связанное деформацией бетона плиты, и пластичное, выраженное в разрушении самого металлического соединителя. Упоры в виде наклонных уголковых профилей являются альтернативой широко распространенным типам соединителей в условиях, где наиболее важны доступность материала и простота монтажа.

Abstract. The article presents an experimental study on the behavior of tilted angle shear connectors. The aim of the experiment is to analyze the influence of geometric parameters—the tilt angle, length, and profile size—on the connectors' load-bearing capacity, stiffness, and failure mechanisms. Based on eight push-out tests, two primary failure modes were identified: a brittle mode associated with the deformation of the concrete slab, and a ductile mode, characterized by the fracture of the metal connector itself. Tilted angle shear connectors serve as an alternative to more common connector types in situations where material availability and ease of installation are of paramount importance.

Behavior of Tilted Angle Shear Connectors / Koosha Khorramian et al // PLOS One – 2016. – Vol. 11 (2), DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0148945

Заглавное изображение - авторов статьи

#bridge_paper #OA #BMS #Maintenance

Maintenance Budget Allocation Models of Existing Bridge Structures: Systematic Literature and Scientometric Reviews of the Last Three Decades
// Модели распределения бюджета на содержание существующих мостовых сооружений: систематический наукометрический обзор трех последних десятилетий //

Eslam Mohammed Abdelkader et al (Egypt, Canada, Hong Kong, Yemen)

В условиях старения мостовых фондов и ограниченных бюджетов эксплуатирующих организаций эффективное распределение средств на содержание становится критически важной задачей. Данное исследование представляет собой комплексный обзор 380 научных статей из реферативных баз за период 1990–2025 гг., посвящённых моделям распределения бюджетов на обслуживание мостов . Авторами выполнен наукометрический анализ, выявлены ключевые тенденции, авторские коллективы и тематические кластеры. В рамках систематического обора подробно рассмотрены шесть основных методологических парадигм:
- Многокритериальное принятие решений (MCDM)
- Оценка жизненного цикла (LCA)
- Цифровые двойники (Digital Twins)
- Методология организации обследований
- Искусственный интеллект (AI)
- Методология оптимизации процесса содержания

Анализ показывает текущее смещение фокуса исследований в сторону интеллектуальных систем поддержки принятия решений, многоцелевой оптимизации и учёта требований устойчивого развития при управлении мостовыми активами. Результаты работы предлагают практические руководства для эксплуатирующих организаций по планированию расходов на содержание и внедрению эффективных методов управления проблемными мостовыми активами.

Abstract: Bridges play an increasingly indispensable role in endorsing the economic and social development of societies by linking highways and facilitating the mobility of people and goods. Concurrently, they are susceptible to high traffic volumes and an intricate service environment over their lifespans, resulting in undergoing a progressive deterioration process. Hence, efficient measures of maintenance, repair, and rehabilitation planning are critical to boost the performance condition, safety, and structural integrity of bridges while evading less costly interventions. To this end, this research paper furnishes a mixed review method, comprising systematic literature and scientometric reviews, for the meticulous examination and analysis of the existing research work in relation with maintenance fund allocation models of bridges (BriMai_all). With that in mind, Scopus and Web of Science databases are harnessed collectively to retrieve peer-reviewed journal articles on the subject, culminating in 380 indexed journal articles over the study period (1990–2025). In this respect, VOSviewer and Bibliometrix R package are utilized to create a visualization network of the literature database, covering keyword co-occurrence analysis, country co-authorship analysis, institution co-authorship analysis, journal co-citation analysis, journal co-citation, core journal analysis, and temporal trends. Subsequently, a rigorous systematic literature review is rendered to synthesize the adopted tools and prominent trends of the relevant state of the art. Particularly, the conducted multi-dimensional review examines the six dominant methodical paradigms of bridge maintenance management: (1) multi-criteria decision making, (2) life cycle assessment, (3) digital twins, (4) inspection planning, (5) artificial intelligence, and (6) optimization. It can be argued that this research paper could assist asset managers with a practical guide and a protocol to plan maintenance expenditures and implement sustainable practices for bridges under deterioration.

Maintenance Budget Allocation Models of Existing Bridge Structures: Systematic Literature and Scientometric Reviews of the Last Three Decades / E.M. Abdelkader, A. Al-Sakkaf, K. Ebrahim, M. Elkabalawy // Infrastructures. – 2025. – Vol. 10. – Maintenance Budget Allocation Models of Existing Bridge Structures. – № 9. – P. 252. DOI: 10.3390/infrastructures10090252.

Заглавное изображение - авторов статьи

#bridge_paper #BMS #RiskAssessment #Infrasrtuctures #OA

Bridge Risk Index for Freight Corridor Resilience: A Non-Parametric Machine Learning and Threat Modeling Approach
// Использование индекса риска мостов для обеспечения устойчивого функционирования грузовых маршрутов: Подход с непараметрическим машинным обучением и моделированием угроз //

Raj Bridgelall (USA)

Обеспечение бесперебойности грузоперевозок в значительной мере зависит от надежности одних из наиболее уязвимых мест транспортной сети - мостовых сооружений. Для возможности обеспечения надежности всей транспортной сети в условиях ограниченности ресурсов необходимы инструменты, позволяющие ранжировать мосты по степени их опасности в контексте обеспечения бесперебойности функционирования логистических цепочек. В данном исследовании разработан индекс риска на основе модели «Угроза–Уязвимость–Последствие» (TVC), валидированной с помощью машинного обучения. Угроза определена как среднесуточная интенсивность движения на полосу, уязвимость – как нормированный возраст моста, а последствие – как расстояние объезда в случае аварии сооружения. Отмечено, что наибольшее влияние на индекса риска оказывает возраст сооружений, а также значительная удаленность от основных магистралей. По словам разработчика, предлагаемый индекс представляет собой прозрачный инструмент поддержки принятия решений на основе данных, который может применять для определения приоритетов инвестиций, защиты грузовых коридоров и повышения устойчивости цепочек поставок.

Abstract: Bridges are critical nodes in freight networks, yet limited funding prevents agencies from maintaining all structures in good condition. This creates the need for a transparent and scalable method to identify which bridges pose the greatest risk to supply chain continuity. This study develops a bridge risk index using the threat–vulnerability–consequence (TVC) framework and validates its components with machine learning. Threat is defined as per-lane average daily traffic, vulnerability as effective bridge age (epoch), and consequence as detour distance, with traffic also contributing to disruption magnitude. The methodology applies log transformation and normalization to construct an interpretable multiplicative index, then classifies risk using Jenks natural breaks. The results show that epoch dominates vulnerability, detour distance amplifies consequence, and their interaction explains most of the risk variation. Specifically, effective age explains over three times more variation in bridge condition than any other attribute. The vulnerability–consequence interaction dominates with an R2 = 0.98. The highest-risk bridges are concentrated in rural areas and near major freight gateways where detour options are limited. The proposed TVC index provides a transparent, data-driven decision-support tool that agencies can apply nationwide to prioritize investments, safeguard freight corridors, and strengthen supply chain resilience.

Bridgelall R. Bridge Risk Index for Freight Corridor Resilience: A Non-Parametric Machine Learning and Threat Modeling Approach / R. Bridgelall // Infrastructures. – 2025. – Vol. 10. – Bridge Risk Index for Freight Corridor Resilience. – № 10. – P. 264. DOI: 10.3390/infrastructures10100264

Заглавное изображение - авторов статьи

#bridge_paper #OA #Buildings #bridge_maintenance #bridge_AI

Xianqiang Wang, Feng Zhang and Xingxing Zou

Efficient Lightweight CNN and 2D Visualization for Concrete Crack Detection in Bridges
// Эффективная облегченная нейронная сеть и 2D-визуализация для обнаружения трещин в бетоне мостовых конструкций //

В данной статье представлен метод автоматизированного выявления трещин на бетонных мостах, основанный на применении компьютерного зрения. Разработанная облегченная сверточная нейронная сеть CNN ( специальный тип искусственных нейронных сетей, который эффективно и точно работает с данными, имеющими сеточную структуру, например, с изображениями) показала высокую эффективность, продемонстрировав точность свыше 92%. Важнейшим преимуществом модели является её способность функционировать на стандартных офисных ноутбуках, что открывает возможности для её широкого практического использования при обследовании малых и средних мостов. Для наглядного представления результатов также предложен алгоритм панорамной склейки изображений, позволяющий получить целостную картину состояния конструкции.

Abstract. This article presents a method for the automated detection of cracks in concrete bridges, based on the application of computer vision. The developed lightweight Convolutional Neural Network (CNN) demonstrated high efficiency, achieving an accuracy of over 92%. A key advantage of the model is its ability to run on standard office laptops, which opens up possibilities for its widespread practical use in the inspection of small and medium-sized bridges. For the clear visualization of results, a panoramic image stitching algorithm is also proposed, allowing for a comprehensive overview of the structure's condition.

Efficient Lightweight CNN and 2D Visualization for Concrete Crack Detection in Bridges / Xianqiang Wang, Feng Zhang and Xingxing Zou // Buildings – 2025. – Vol. 15. – № 18. – P. 3423. – DOI: https://doi.org/10.3390/buildings15183423

Заглавное изображение - авторов статьи

#bridge_paper #OA #Buildings #bridge_AI

Wai Yie Leong

Structural Optimization and Performance Evaluation of Spain’s 3D-Printed Concrete Bridges Using AI-Based Design Approaches
// Оптимизация и оценка производительности 3D-печатных бетонных мостов в Испании с использованием подходов на основе искусственного интеллекта//

На примере первого выполненного с помощью 3D печати в Испании железобетонного пешеходного моста в Алькобендасе показано, что за счет использование искусственного интеллекта при проектировании геометрии удалось добиться 26%-го роста прочности, 30%-й экономии материалов и 23%-го увеличения устойчивости по сравнению с традиционными методами. Основными препятствиями для широкого внедрения являются большая вычислительная сложность и неразвитость стандартизированных критериев оценки.

Abstract. The case study of Spain's first 3D-printed reinforced concrete pedestrian bridge in Alcobendas demonstrated that the use of artificial intelligence for geometry design enabled a 26% increase in strength, a 30% reduction in material usage, and a 23% improvement in stability compared to traditional methods. The main obstacles to widespread adoption are high computational complexity and the lack of standardized evaluation criteria.

Structural Optimization and Performance Evaluation of Spain’s 3D-Printed Concrete Bridges Using AI-Based Design Approaches / Wai Yie Leong // 10th ATiGB – 2025. – DOI: 10.1109/ATiGB66719.2025.11142189

Заглавное изображение - авторов статьи

#bridge_paper #Fatigue #TrafficLoads #Infrasrtuctures #OA

Modeling and Classification of Random Traffic Patterns for Fatigue Analysis of Highway Bridges
// Моделирование и классификация режимов случайных транспортных потоков для усталостного анализа конструкций автодорожных мостов //

Xianglong Zheng et al (China)

Усталостная долговечность мостов сильно зависит от режимов движения транспорта, однако современные нормы часто не учитывают стохастический характер движения нагрузок по мосту, что особенно критично в условиях общей перегруженности транспортной сети. В данном исследовании предложен аналитический подход для моделирования влияния случайных транспортных режимов на процесс накопления усталостных повреждений в конструкциях. Авторами предложен коэффициент усталостного повреждения (RPEF), устанавливающий корреляцию величин повреждения с характеристиками транспортного потока. Было установлено, что для описания RPEF определенного режима движения достаточно применять два параметра – среднее количество нагружений (масштабный коэффициент) и коэффициент вариации дистанции между транспортными средствами (коэффициент формы). В рамках исследования была произведена апробация метода в условиях преобладания смешанных режимов движения, которые невозможно описать одним коэффициентом - в этом случае усталостные повреждения можно оценивать через суперпозицию различных транспортных режимов. Кроме того, авторами отмечается, что для пролетов свыше 50м особенно важно аккуратно подходить к точности классификации потоков, так как излишне упрощение может привести к значительной недооценке усталостных повреждений.

Abstract: With the increasing severity of traffic congestion, the impact of random traffic patterns has emerged as an indispensable factor in the fatigue design and assessment of highway bridges. In this study, an analytical approach has been proposed for modeling the effects of random traffic patterns on fatigue damage. A fatigue damage ratio, referred to as RPEF, is introduced to establish the correlation between damage and traffic characteristics. Two quantitative parameters representing two characteristics of traffic loads, namely the average loading occurrence number (scale parameter) and the vehicle headway COVs (shape parameter), have been found to be excellent indices for clustering the different dimensional randomness of RPEFs. Based on a comprehensive case study, the realization of using equivalent RPEFs to evaluate bridge fatigue damage under mixed traffic conditions was explored. The results indicate that the actual fatigue damage of bridges can be evaluated through the superposition of different traffic pattern effects, provided that the pattern classification number fits the fluctuations in traffic flow. It is necessary to ensure the rationality of traffic pattern classification for structures with spans greater than 50 m, as an overly simplistic traffic pattern classification may lead to an underestimation of fatigue damage.

Modeling and Classification of Random Traffic Patterns for Fatigue Analysis of Highway Bridges / X. Zheng, B. Chen, Z. Zhang, H. Zhang, J. Liu, J. Zhang // Infrastructures. – 2025. – Vol. 10. – № 7. – P. 187. DOI: 10.3390/infrastructures10070187

Заглавное изображение - авторов статьи

#bridge_paper #BMS #forecasting #Infrasrtuctures #OA

Innovative Forecasting: “A Transformer Architecture for Enhanced Bridge Condition Prediction”
// Инновационное прогнозирование: "Использование ML-модели "Трансформер" для повышения качества прогнозирования состояния мостов" //

Manuel Fernando Flores Cuenca et al

Современные системы управления мостовыми активами часто полагаются на реактивные стратегии, основанные на часто несистематизированные данные осмотров и обследований. В данной работе предлагается переход к проактивному прогнозированию с использованием модели машинного обучения "Трансформер", вдохновленной моделями обработки естественного языка и широко используемой ныне в онлайн-переводчиках. В предложенном авторами методе исторические данные национальной базы мостов CША за 1993-2024 годы трактуются как "предложения", где каждый год представляет собой "слово", а характеристики моста – его векторное представление. Ключевым преимуществом модели "Трансформер" является механизм самовнимания, позволяющий модели анализировать всю историю наблюдений одновременно и выявлять сложные долгосрочные зависимости, которые недоступны другим наиболее наиболее распространенным рекуррентным сетям (LSTM, GRU). По словам авторов, модель демонстрирует точность 96.88% для краткосрочного и 86.97% для семилетнего прогноза, что существенно выше показателей LSTM (50.15%) и GRU (72.49%). Выражаясь образно, предложенный метод позволяет мостам "говорить" через данные инспекций, а инженерам – "слышать" их с высокой точностью, закладывая основу для более совершенного подхода к управлению инфраструктурой.

Abstract: The preservation of bridge infrastructure has become increasingly critical as aging assets face accelerated deterioration due to climate change, environmental loading, and operational stressors. This issue is particularly pronounced in regions with limited maintenance budgets, where delayed interventions compound structural vulnerabilities. Although traditional bridge inspections generate detailed condition ratings, these are often viewed as isolated snapshots rather than part of a continuous structural health timeline, limiting their predictive value. To overcome this, recent studies have employed various Artificial Intelligence (AI) models. However, these models are often restricted by fixed input sizes and specific report formats, making them less adaptable to the variability of real-world data. Thus, this study introduces a Transformer architecture inspired by Natural Language Processing (NLP), treating condition ratings, and other features as tokens within temporally ordered inspection “sentences” spanning 1993–2024. Due to the self-attention mechanism, the model effectively captures long-range dependencies in patterns, enhancing forecasting accuracy. Empirical results demonstrate 96.88% accuracy for short-term prediction and 86.97% across seven years, surpassing the performance of comparable time-series models such as Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRUs). Ultimately, this approach enables a data-driven paradigm for structural health monitoring, enabling bridges to “speak” through inspection data and empowering engineers to “listen” with enhanced precision.

Flores Cuenca M.F. Innovative Forecasting: “A Transformer Architecture for Enhanced Bridge Condition Prediction” / M.F. Flores Cuenca, Y. Yardim, C. Hasan // Infrastructures. – 2025. – Vol. 10. – Innovative Forecasting. – № 10. – P. 260. DOI: 10.3390/infrastructures10100260

Заглавное изображение - авторов статьи

Рады поделиться с вами программой семинара "Надежность мостовых сооружений на протяжении всего жизненного цикла", до которого остается меньше месяца!

В расширенном виде программа также доступна на странице iabse.ru/seminar2025

Напоминаем, что участие в семинаре бесплатное, но обязательна предварительная регистрация.

Количество мест для дистанционного участия неограниченно.
Участие на площадке возможно по согласованию с организаторами (russia@iabse.ru)

Регистрация: https://forms.gle/7WiL5bWwkSsU8LCQ7

#bridge_conference

мосты.sci + IABSE

Как могли заметить читатели, мосты.sci практически пропал из ленты в последний месяц.

И это неспроста - дело в том, что все участники редакции принимали активное участие в организации и проведении первого семинара Российской национальной группы IABSE, который успешно прошел в эту субботу!

Потихоньку приходим в себя и возобновляем наши публикации. В ближайшее время на канале будут выходить тематические посты, посвященные интереснейшим докладам встречи.