基于桥梁实测应变大数据的超重车信号识别方法研究

以珠江黄埔大桥北汊斜拉桥为研究对象,初步尝试利用实测应变大数据对超重车荷载这类异常信号进行识别。通过在桥梁有限元实体模型上施加临界荷载,得到判别超重车信号的应变阈值;将小波变换得到的实测应变数据的高频分量与应变阈值进行对比,从而提出基于应变阈值的超重车信号识别方法。将该方法与文献中基于小波临界系数的纯信号处理识别方法进行对比,证明了该方法的合理有效性。结合两种方法对多个监测点实测数据进行识别,不仅可以初步确定超重车信号发生的高频时间段;而且可以提高超重车信号识别的概率。该结果可以为桥梁管理部门提供更有价值的指导。     

桥梁长期健康监测大数据温度与应变特征及关联性分析

针对在珠江黄埔大桥北汊斜拉桥稳定运营阶段采集到的温度和应变大数据时间序列,进行特征分析,获取了温度和应变数据的基本特征,初步探索了二者的关联性。进一步利用傅里叶变换和小波变换对监测数据进行分析。结果表明温度与应变数据存在周期为24 h和12 h的频域成分,并且温度与应变之间有明显的正相关性。最后,建立了斜拉桥的整体和关键局部梁段有限元模型;结合小波变换的小波细节层信息,验证了24 h周期的温度与应变信号之间的关联性,证明了日温对应变有显著的影响。对桥梁长期健康监测温度和应变大数据所采用的数据分析方法及有限元验证方法可为桥梁长期健康监测数据的分析和数据挖掘提供有价值的参考。