基于长期监测数据的桥梁局部时变可靠度分析

本研究提出了一个基于长期监测数据的桥梁局部时变可靠度分析方法。首先,对原始监测应变数据进行预处理,滤掉电磁干扰导致的异常数据;然后,考虑到季度温度效应对监测应变数据统计特征的影响,基于年温度监测数据,采用聚类分析法,对桥梁局部位置的监测数据进行统计时间段划分,实现了统计时间段内荷载效应数据对应统计特征的提取;进而,结合结构抗力经时变化模型,对桥梁结构考虑抗力衰减的抗力时变概率分布进行分析;最后,对在役桥梁局部监测点位置进行了全期局部时变可靠度分析。通过实桥数据分析,验证了所提方法的合理性和有效性,为桥梁结构局部时变可靠度分析提供了理论基础和应用方法。     

基于遗传优化神经网络算法的桥梁结构损伤识别

当前越来越多的大型桥梁结构安装了健康监测系统,作为桥梁健康监测系统的核心,结构损伤识别技术成为研究热点.基于人工神经网络和遗传算法的优点,提出了一种新的方法——遗传优化和神经网络混合算法(用遗传算法优化神经网络的初始权重,)实现桥梁结构损伤的位置和程度的识别.与传统的人工神经网络算法相比,该方法克服了其易于陷入局部最优的缺点.对工程实例梁的试验数据进行分析和结构损伤状况识别,结果表明,该算法的可行性和可靠性,可以应用于类似结构损伤的识别与评价.     

基于静力位移数据的桥梁结构损伤识别方法

当前桥梁营运状态健康监测越来越受到重视,近十多年来国内外学者一直在寻找能适用于复杂结构的整体探伤评估方法,也使得结构的损伤识别在大跨度桥梁健康监测领域中成为一个研究热点[1]。本文在总结和研究当前国内外桥梁结构损伤识别理论的基础上,提出了一种基于静态位移测量数据结合有限元计算的结构损伤识别方法,与动力损伤指纹法相比,静态方法具有更高的识别精度和可操作性。数值模拟分析证明了该方法的有效性。     

基于本福特定律的桥梁健康监测数据审计方法

结构检监测数据是确保结构运营状态良好、提供维护决策的基础。结构数据通常以人工检测、传感器采集为主,核实难度大、获取成本高。由于缺少有效数据审计方法,健康监测数据精度、可靠性无法检验,影响基础设施管养与结构运营。提出了基于本福特定律的桥梁健康监测数据审计方法,以人工检测裂纹长度、桥梁加速度数据为例开展实例分析,分析结果表明本福特定律对于结构检监测场景中自然形成数据具有较好适应性,可有效识别数据特征、反映数据异常。     

基于监测数据的桥梁结构可靠性评估

桥梁结构健康监测系统能有效监测影响桥梁结构的各种作用及其在结构上产生的效应,可为准确评估桥梁结构的各种性能提供信息.影响桥梁结构性能的因素具有随机性,基于概率的方法是处理随机性的有效工具.研究了结构健康监测与可靠性评估相结合的桥梁结构性能评估方法.分析了纵向应变监测信号的特点,提出一种新的监测信息处理方法.结合工程实例,验证了该方法的可行性,并对可靠性评估结果进行分析.     

浅析公路桥梁结构损伤检测识别方法与技术

我国现有大量公路桥梁存在着不同程度的结构损伤,采用科学合理的检测方法对保证桥梁健康营运具有重要的意义。首先阐述了结构损伤检测识别技术的发展概况,然后介绍了几种桥梁结构损伤检测识别的方法与技术,并对这些方法的优缺点予以评述。最后对桥梁结构损伤检测识别的发展前景进行了展望。     

桥梁预警系统的数据预处理

针对影响桥梁预警系统有效工作的数据获取问题,提出了融合神经规则、数据分类和数据评估的预警系统数据预处理方法.通过训练集将人工完成数据处理过程中所用到的知识融入到神经规则中,并应用神经规则剔除噪声数据;根据拟定的相似性指标对神经规则输出的数据进行分类,合并相似度较大的信息,以大幅度降低数据量;应用曲率模态对各测点保留的信息进行剖分,并与桥梁结构各测点的标准曲率模态比较,提取与初始数据信息不一致的采样数据,为预警系统的损伤识别提供依据.模拟分析表明,该方法能够在大幅度降低预警系统数据量的基础上保留结构状态发生变化的关键信息,具有一定的应用价值.     

基于支持向量机的桥梁应变噪声数据重构

针对桥梁结构健康监测系统中应变数据存在噪声干扰现象,提出一种邓氏灰度关联度计算方法,分析与计算传感器噪声数据之间的关联度,选择关联度大的信号作为支持向量机的输入向量,实现基于支持向量机的噪声数据重构,以恢复测量数据,并以均方根和频域功率谱来评估重构数据的效果.由桥梁监测数据的试验仿真分析表明,所提出关联度计算和基于支持向量机的数据重构方法是正确、有效的.     

基于健康观测的大跨度悬索桥结构评估

结合宜昌长江公路大桥的健康监控,探讨了悬索桥结构健康监控中的主要内容及实施方法.介绍了几种常见的桥梁结构评估方法,并对宜昌长江公路大桥进行结构评估,为同类桥型的健康监测及结构评估提供有益参考.     

综合岭回归和SARIMA方法在桥梁健康监测数据分析中的应用

桥梁健康监测系统的实测数据普遍存在缺失问题,为了保证桥梁监测数据的完整性,更好地预测桥梁未来的健康状况,提出了一种具有样本内和样本外预测能力的组合模型。样本外预测可以基于现在数据预测未来的桥梁健康状态,样本内回归用于填补传感器数据中的缺失值,确保桥梁监测数据的完整性。由于不同位置处相同类型传感器的相关性较强,首先利用岭回归（Ridge Regression,RR）解决共线性问题,建立各传感器数据之间的关联,并预测缺失数据。接着引入季节性差分自回归滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA) 方法,利用其样本外预测能力并结合岭回归方法预测桥梁未来运行数据。然后,通过设立预警值实现健康状况预警,以保证桥梁健康运行。最后,将该方法应用于实桥中,验证了其有效性,为传感器数据填补以及预测桥梁未来状态提供了一个有效的预测模型。     

基于DSP+FPGA的结构健康监测数据采集系统设计

针对桥梁监测传感器信号数量多、类型多,设计了基于DSP+FPGA的嵌入式数据采集系统.系统具有大数据量实时处理的八路采样频率可设并行24位精度ADC,FFT变换,100Base-TX以及SD卡存储等功能.现场应用结果表明,该采集系统具备实时性强、采样精度高、可靠性高、集成度高、成本低、系统构架简单等优点,在桥梁结构健康监测领域具有很好的推广前景.     

视频数据挖掘的非接触式桥梁振动监测

为克服传统桥梁监测技术施工难、成本高和观测点少等不足,利用视觉技术实现了非接触式桥梁振动状态监测。该方法包含视频数据采集、视频数据分析与结果可视化等3个环节。其中,视频数据分析环节又包含3个步骤:首先,对视频中的稳定像素点进行定位;然后,根据视频中稳定像素点的数值变化,由视频数据挖掘方法建立视频热噪声模型;最后,由视频热噪声模型计算出视频中桥梁各局部位置上的振动频率。实验结果表明,该方法可有效侦测到桥梁可见结构部件上出现的人眼不易察觉的微弱振动,并对桥梁不同局部位置上出现的振动频率进行同步定量测算,从而提供了一种便捷高效、成本合理、通用性好的桥梁结构健康监测新途径。     

桥梁健康监测中多传感器的时空数据配准分析

 针对桥梁健康监测中多传感器数据的可信性及准确性问题,提出了一种二维数据处理模型.首先利用最小二乘法对异步测量数据进行时间配准,再通过几何坐标转换算法进行空间配准,将测量数据置于同一个时间和空间的坐标系中,使得数据具有可信性;并在时空数据配准处理后利用卡尔曼滤波的方法减小系统误差,这样数据具有了准确性.仿真结果表明:该模型有效提高了桥梁健康监测中传感器网络所采集数据的可信性与准确性.     

基于LabVIEW的桥梁健康监测数据采集系统

桥梁健康监测的第一步是如何实现现场桥梁结构输入输出数据和环境音像资料的精确采集和存储.针对香港新界西青衣南桥的特点,基于LabVIEW软件平台,开发桥梁健康监测数据采集系统,采集并存储桥面运行重车车型、轴数、车速和车辆视频音像资料以及运行重车作用下桥梁的应变和加速度响应时程数据,为桥梁健康监测提供高精度实时原始数据.五昼夜的现场监测结果表明该系统运行正常、桥梁响应数据采集精度高、运行车辆音像资料全面,不失为大型桥梁健康监测采集系统的有益尝试.     

大型桥梁健康无线监测系统

针对传统桥梁健康监测采用有线方式进行数据通信的缺点,提出基于GPRS(通用分组无线业务)网络的大型桥梁无线监测系统,介绍了系统的工作原理,采用32位ARM微处理器S3C44B0X及GPRS模块GR47,设计了具有GPRS功能的桥梁健康监测器,给出了桥梁健康监测器应用软件的实现流程,同时描述了监控中心的GPRS通信服务器软件的实现,并从荷载环境监测、几何监测、结构静动力监测、实时预报警、健康状态评估、系统管理及数据库服务器设置7个方面阐述了监控软件功能模块。实际测试结果表明,该系统具有实时性好、可靠性高等特点。     

桥梁结构全息模态参数识别方法试验研究

针对传统桥梁结构健康监测中使用的接触式传感器存在数据离散性大、安装程序繁琐、难以反应桥梁结构整体状况等局限性,本文基于全息视觉传感器智能监测系统,识别结构全息几何形态在相应时空域上的振动信号,较为准确的获取结构全息图像数字化位移坐标信息,同时针对提取的振动位移进行频谱分析,获取桥梁结构的模态参数,实现对桥梁状况的基本识别。本文对一座缩尺模型桥进行试验验证,研究结果表明：全息视觉传感器智能监测系统测试结果与位移传感器测试结果吻合度较高,针对竖向荷载响应的功率谱,两种方法实测结果在低频范围内都能够较好地吻合,振型变化趋势基本一致。基于全息视觉传感器智能监测系统的桥梁形态监测真实、连续、敏感,较为准确地反映了结构在各工况下的位移变化和模态响应,后期将会进一步优化全息视觉传感器监测系统识别灵敏度,实现在各种工况激励下的高阶模态参数和结构损伤识别。     

中小型桥梁广域健康监测系统的研究

我国是桥梁大国,由于结构老化、运营管理以及建设质量等问题,近年来全国各地相继出现桥梁垮塌事故,造成了严重的人员伤亡和巨大的财产损失。为了保证既有桥梁的安全运营和尽可能延长其安全使用年限,对既有桥梁进行实时健康监测是非常必要的。由于桥梁健康监测系统投资、运营费用巨大和监测技术的不成熟,除少数特大型桥梁安装了监测系统9,9%以上的大、中、小跨径的桥梁都处于监测系统覆盖的盲区。文章主要探讨中小型桥梁健康监测系统的现状及近年来的进展,提出了一种基于智能传感器的中小型桥梁广域健康监测系统结构。     

基于新型树状结构的无线传感器网络桥梁监测系统

将新型树状结构的无线传感器网络应用于桥梁健康监测,保留了有线网络监控的优点,弥补了其布线复杂问题的不足.桥梁建筑在使用运行时,由于材料性能随着时间推移而老化,从而导致桥梁结构安全性能下降.基于新型树状结构的无线传感器网络利用业务方向性特点,有效减少资源浪费,提高通信效率.通过数据采集,传送或接收及网络数据分析,建立了基于新型树状结构的桥梁监测系统,提高了系统的能效和生命周期,并在系统鲁莽性和数据传输效率方面得到了提高.