Structural damage identification for robustness assessment of railway infrastructure under flood effects

Abstract

Devido à importância das infraestruturas ferroviárias na Europa, sejam económicas ou culturais, vários investimentos têm sido feitos para melhorar as atuais redes. Um desses investimentos está no programa Shift2Rail, que tem como objetivo a gestão de ativos de estruturas de alta capacidade com precisão e confiabilidade. Atingir este objetivo principal é priorizado por métodos inovadores para determinar a segurança e prolongar a vida útil da infraestrutura ferroviária. A partir desta perspetiva, esta investigação apresenta uma estrutura de trabalho de uma metodologia baseada em modelos substitutos para uma avaliação de robustez de pontes ferroviárias com o objetivo de analisar o tipo de ponte mais padrão na Europa e a causa comum da falha estrutural, priorizando a simplificação da coleta de dados e cálculos computacionais enquanto se concentra em complexidades específicas da análise da estrutura. Para tal foram desenvolvidas quatro vertentes de trabalho: i) avaliação do risco de inundação, que entre todos os perigos conhecidos para pontes, os efeitos das inundações são a principal causa de colapso para este tipo de estrutura. Por esta razão, a estimativa de risco tem o objetivo de desenvolver um modelo hidráulico alimentado por uma metodologia de machine learning capaz de modelar variáveis hidrológicas considerando as incertezas das mudanças climáticas. ii) A análise de falhas de pontes considera os diferentes efeitos das inundações que causam diferentes mecanismos de colapso. Portanto, uma visão geral da interação ponte-inundação foi feita em relação aos problemas estruturais e geotécnicos para quantificar a causa e o tipo de falha. iii) A análise estrutural não linear tem o objetivo de apresentar uma abordagem de modelagem usando diferentes elementos 2D e 3D do software DIANA FEA, permitindo um alto grau de detalhamento na análise não linear. iv) A avaliação de robustez apresenta uma aplicação de uma metodologia baseada em modelos substitutos para obter a probabilidade de falha na estimativa de um indicador de robustez do perigo estudado. Consequentemente, a estrutura de trabalho proposta é aplicada a uma ponte em arco de pedra existente em Portugal para testar a sua eficiência, precisão e aplicabilidade.

Due to the importance of railway infrastructure in Europe, whether economically or culturally, several investments have been made to improve the existing networks. One of these investments is taking place within the Shift2Rail program, which aims at the asset management of high-capacity structures with accuracy and reliability. The achievement of this main objective is prioritized by innovative methods to determine the safety and extend the life of railway infrastructures. From this perspective, this research presents a framework of a surrogate model- based methodology for a robustness assessment of railway bridges, aiming to analyze the most common bridge type and causes of failure in Europe, prioritizing the simplification of data collection and computational effort, while focusing on specific complexities of structural analysis. To achieve this, four workstreams have been developed: i) Flood hazard assessment, which is the main cause of collapse of this type of structures among all known hazards for bridges. For this reason, the hazard assessment aims to develop a hydraulic model fed by a machine learning method capable of modeling hydrological variables, considering the uncertainties of climate change. ii) The analysis of bridge failure considers the different effects of flooding that cause different collapse mechanisms. Therefore, an overview of the interaction between flooding and the bridge in terms of structural and geotechnical problems has been made in order to quantify the cause and nature of the failure. iii) The nonlinear structural analysis aims to present a modeling approach using different 2D and 3D elements of the software DIANA FEA that allows a high level of detail of the structural behavior. iv) Robustness evaluation presents an application of a surrogate model based methodology to obtain the probability of failure and estimate a robustness indicator for the hazard under study. Consequently, the proposed framework is applied to an existing stone arch bridge in Portugal to test its efficiency, accuracy, and applicability.