Strouhal number of bridge cables with ice accretion at low flow turbulence

Górski, Piotr; Pospı́šil, Stanislav; Kuznetsov, S.; Tatara, Marcin; Marušić, Ante

doi:10.12989/was.2016.22.2.253

Cited by 32 publications

(20 citation statements)

References 21 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…W artykule przedstawiono sposób i wyniki badania płaskiego przepływu powietrza w śladzie aerodynamicznym za nieruchomym modelem oblodzonego cięgna mostu podwieszonego w zakresie liczby Reynoldsa(Re) od 2,7·10 4 do 6,4·10 4 , przy średniej intensywności turbulencji 3%.Badania wykonano w tunelu aerodynamicznym z komorą klimatyczną Laboratorium Czeskiej Akademii Nauk w Telč. Zastosowano optyczną wizualizację PIV (ang.…”

Section: Wprowadzenieunclassified

“…1). Dokładny opis sposobu, warunków i końcowego efektu oblodzenia modelu cięgna, a także sposobu przygotowania nowego modelu oblodzonego cięgna do badań w komorze aerodynamicznej przedstawiono w pracy [4]. …”

Section: Doświadczalne Oblodzenie I Przygotowanie Modelu Cięgna Do Baunclassified

“…Wymiary rejestrowanej powierzchni przepływu wyniosły 520 x 520 mm (rys. 2b).W celach porównawczych wykonano wizualizację śladu aerodynamicznego za gładkim walcem kołowym o średnicy zewnętrznej równej 10,0 cm, przy średniej prędkości wiatru przed modelem u =3,6 m/s (Re=2,2·10 4 ). Jest to zakres podkrytyczny liczby Reynoldsa walca kołowego, dla którego wyznaczono długość łuku, określoną kątem α, występowa-nia punktu oderwania się strug powietrza.…”

Section: Sposób I Warunki Wykonania Optycznej Wizualizacji Pivunclassified

“…Optyczną wizualizację PIV śladu aerodynamicznego modelu oblodzonego cięgna wykonano przy średniej prędkości wiatru przed modelem u równej 3,6 m/s, 4,9 m/s i 8,7 m/s, której odpowiadała liczbaReynoldsao wartości odpowiednio 2,7·10 4 , 3,6·10 4 i 6,4·10 4 . Przy każdej prędkości wiatru rejestrowano obraz przepływu w czasie 5 sekund w odstępach co 0,1 sekundy.…”

Section: Wyniki Badańunclassified

“…Punkt oderwania się strug powietrzawystępuje w punkcie odległym od punktu czołowego modelu, tj. od strony naporu wiatru,na długości łuku odpowiadającej kątomod 64 0 do 96 0 , Spostrzeżenia opisane w punkcie b) i c) potwierdzają wyznaczone zakresy liczby Reynoldsabadanego modelu oblodzonego cięgna na podstawie badania liczby Strouhala, które przedstawiono w pracy [4]. …”

Section: Podsumowanie I Wnioskiunclassified

See 4 more Smart Citations

Badanie Śladu Aerodynamicznego Modelu Oblodzonego Cięgna Mostu Podwieszonego

Górski¹,

Tatara²

2016

ZNPRzBiS

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Section: Wprowadzenieunclassified

Section: Doświadczalne Oblodzenie I Przygotowanie Modelu Cięgna Do Baunclassified

Section: Sposób I Warunki Wykonania Optycznej Wizualizacji Pivunclassified

Section: Wyniki Badańunclassified

Section: Podsumowanie I Wnioskiunclassified

See 3 more Smart Citations

Badanie Śladu Aerodynamicznego Modelu Oblodzonego Cięgna Mostu Podwieszonego

Górski¹,

Tatara²

2016

ZNPRzBiS

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Electromechanical impedance‐based ice detection of stay cables with temperature compensation

Zhang

Zhou

2019

Struct Control Health Monit

View full text Add to dashboard Cite

Summary Ice accretion on stay cables is a critical problem for cable‐stayed bridges in a cold climate. Timely and reliable ice detection is a primary and necessary measure for all types of de‐icing solutions. In the study, electromechanical impedance (EMI) method is first proposed to detect ice accretion on the stay cables. This method is extremely sensitive to the small changes in local mass, local stiffness, and temperature, and all of the aforementioned are involved in the icing process on stay cables. With respect to ice detection by using the EMI method, the changes in structural stiffness and mass due to the ice covered are considered as primary characteristics, whereas the change in temperature corresponds to the disturbing factor. Thus, temperature compensation should be implemented during the post processing of experimental data. The proposed method is demonstrated by experiments on a segment of a full‐scale stay cable and with necessary signal processing. The icing process is simulated by spraying water in a low temperature laboratory. The root mean square deviation, relative root mean square deviation, and the characteristic bandwidth are used to quantitatively evaluate the ice accretion. Subsequently, more accurate ice thickness identification is implemented through a trained artificial neural network model. Results indicate that the proposed EMI method with temperature compensation is rapid and feasible for the ice detection of stay cables.

show abstract