桥梁健康监测中桥梁结构损伤智能识别方法研究

作为桥梁健康监测中的重要组成部分,结构损伤识别对桥梁维修和管理有着重要意义。为优化桥梁结构损伤智能识别效果,研究提出了基于小波变换改进和深度置信网络的桥梁结构损伤智能识别方法。结果显示,该方法对斜拉索受损模式的最大识别准确性可达到0.95,相较于NB算法提高了0.12。这表明,该方法增强了对复杂桥梁数据的处理能力,提高了桥梁结构损伤智能识别的准确性,有利于促进桥梁结构损伤识别技术的发展,为提升桥梁管理水平提供保障。     

桥梁的损伤识别

现在很多桥梁都安装了监测系统 ,自动损伤识别是桥梁健康监测系统的核心技术和热点研究问题。文章介绍了几种桥梁损伤的识别方法 ,包括动态法、静态法、有模型法、无模型法、位移法、应变法以及 BP和 RBF神经网络法的比较。目前健康监测系统尚不具备损伤识别能力。如何设计一个高效的用于结构损伤识别的自动损伤识别系统 ,是个值得研究的问题     

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。     

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.     

基于影像及小波变换的桥梁损伤识别

桥梁损伤定位和定量分析是桥梁健康监测的难点,为提高桥梁结构损伤位置识别的精度及准确性,利用位移模态对结构局部损伤的敏感特性,提出基于影像和小波变换的桥梁损伤识别新方法,通过工业相机获取悬臂梁振动形态,利用模版匹配方法提取结构动态位移响应及模态参数,对位移模态进行小波变换,建立小波系数平方差的损伤指标识别结构损伤位置。通过室内悬臂竖梁振动实验,对全域测点的振动衰减信号快速傅里叶变换成功获取了结构的模态振型,与数值模拟结果比较表明试验获得一阶固有频率最大误差为2.202%,二阶固有频率最大误差为3.182%,表明所提方法用于结构位移测量的可行性以及测量精度的可靠性;在此基础上利用小波系数平方差的明显突峰特性可准确识别结构单损伤、多损伤的存在,并能准确定位损伤位置。研究表明,所提方法可以准确识别不同位置、不同程度的单损伤和多损伤,具有远距离、非接触、高精度、高效快捷、可多点监测提升振型空间分辨率等优点,为桥梁结构全域损伤识别提供了一种新方法。     

动力作用下桥梁损伤识别技术研究

本文针对目前在役桥梁存在的种种安全隐患,展开桥梁性能检测和损伤识别技术的研究,以随时了解桥梁的结构性能和安全情况,避免灾难性事故的发生。探讨了遗传算法优化的神经网络在桥梁结构损伤检测中的应用。基于遗传算法优化的一种有效的结构损伤检测,建立评估钢筋锈蚀程度的人工神经网络模型。选择对结构损伤较为敏感的参数作为网络的输入向量,结构的损伤状态作为网络的输出向量,建立损伤训练样本集,利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,进而预测结构损伤程度。     

基于有限元法的钢筋混凝土结构损伤识别

结构损伤识别方法是桥梁结构健康监测系统的重要组成部分,也是目前国际上工程界研究的热点问题,具有很强的工程背景和重要的实用价值。基于此,提出了一种基于可降阶有限元模型与自适应均方误差的损伤检测方法对线性结构和非线性结构进行损伤识别,同时通过试验数据来验证该方法对结构损伤预测的有效性。试验结果说明,该方法能有效识别钢筋混凝土结构的时变非线性参数,包括刚度,强度衰减量及结构的箍缩效应,给工程实践提供重要参考价值。     

多梁式桥梁检测的叠加曲率模态差变化率方法

鉴于应用曲率模态的桥梁损伤识别研究大多以一维单梁式结构为研究对象,提出利用G-M法的思想并基于薄板振动理论将多梁式结构转化为正交异性板后,类比梁弯曲理论得到该结构两正交方向曲率表达式,通过分析采用单阶曲率模态差指标进行桥梁损伤识别的不足,考虑利用多阶曲率模态变化率叠加指标进行损伤识别,最后采用有限元软件Ansys建立桥梁模型计算单位置、多位置不同损伤程度的多种工况。Matlab绘图结果表明:沿桥梁纵向叠加指标识别更为精确,对未损伤位置数据扰动更小,指标独立性高,可利用该指标进行多梁式结构的损伤定位。     

基于曲率模态的箱梁损伤识别方法研究

随着我国高速铁路的快速发展，针对高速铁路中桥梁的损伤识别研究已成为热门领域。通过曲率模态理论对实体单元建立的混凝土箱梁有限元模型进行损伤识别可行性研究，分析不同损伤位置、损伤程度和测点位置条件下损伤指标的变化。结果表明，结合曲率模态理论方法和实体单元建模方法可以更加全面准确地对损伤结构进行识别，为今后高速铁路桥梁检测提供参考。     

基于小波分析的桥梁损伤检测

为了有效地识别出梁体损伤裂缝所在的位置,尤其是对于不易被察觉的损伤,利用小波分析所具有的识别突变信号的特点,研究了小波技术应用于桥梁结构损伤检测,分析了实测结果,表明小波变换在桥梁结构裂缝检测中切实有效。     

BP神经网络和曲率模态理论在桥梁损伤识别中的应用

目的 研究桥梁结构损伤识别指标,探讨结合BP神经网络理论开发程序对桥梁结构损伤位置及损伤程度智能输出的可行性.方法 对桥梁数值模拟,建立有限元模型并进行模态分析,得到损伤前后的模态数据;将模态数据曲率化后结合桥梁结构的损伤指标作为输入及输出变量,以输入变量与输出变量建立非线性映射关系;将大量损伤模态数据随机构成训练集及...     

基于结构响应向量与支持向量机的桥梁损伤识别方法

针对基于结构动静态响应的损伤识别方法研究不够深入、结构动态响应对噪声比较敏感,从而极大影响损伤识别效果的问题,提出一种基于结构响应向量(SRV)与支持向量机(SVM)的损伤识别方法,引入主成分分析(PCA)提高方法的抗噪性,并利用简支梁和实际桥梁模型验证方法的有效性。结果表明,基于结构动静态响应组成SRV的识别效果和计算效率更优,结合PCA可以提高方法的抗噪性,并且能在所需响应信息更精练的基础上对实际桥梁模型进行良好的损伤识别。     

基于过桥汽车动力响应的桥梁损伤识别

为了识别桥梁结构的损伤,提出了由过桥汽车的加速度响应识别桥梁损伤的灵敏度分析方法.将桥梁等效为等长的欧拉梁单元,汽车等效为单自由度3参数模型,将桥梁各单元抗弯刚度的减小(即损伤的程度)定义为损伤因子.根据损伤因子,采用最小二乘法和正则化方法,可用测试得到的汽车加速度响应识别桥梁损伤.结果表明:损伤识别结果对汽车参数变化比较敏感,汽车过桥行驶速度和采样频率对迭代次数有显著影响;损伤识别误差随着桥面不平顺和测试噪声的增加而加大.     

基于风载激励下桥梁结构模态参数识别

对桥梁结构长期运营造成的损伤进行检测时,传统的模态参数识别方法需要激振设备和中断交通,不仅复杂而且易给桥梁结构造成新的损伤。依据模态参数的变化可反映损伤程度的原理,提出无需激振设备的基于风载激励下随机减量/ITD法进行模态参数识别的在线检测方法,为桥梁结构损伤识别提供一种新的途径。识别的一阶固有频率及阻尼比的相对误差仅为1.39%和2.3%。     

基于风载激励下桥梁结构模态参数识别

对桥梁结构长期运营造成的损伤进行检测时,传统的模态参数识别方法需要激振设备和中断交通,不仅复杂而且易给桥梁结构造成新的损伤。依据模态参数的变化可反映损伤程度的原理,提出无需激振设备的基于风载激励下随机减量/ITD法进行模态参数识别的在线检测方法,为桥梁结构损伤识别提供一种新的途径。识别的一阶固有频率及阻尼比的相对误差仅为1.39%和2.3%。     

基于损伤力影响线的静定梁损伤识别研究

针对应用最为广泛的静定桥梁结构,提出利用损伤力影响线进行结构多处损伤识别的方法.当静定梁结构损伤时,损伤前后的位移残差可视为在损伤单元处作用损伤等效力产生的影响线,故可利用影响线的拐点来识别结构的损伤部位,通过影响线峰值直接识别单元损伤程度,从而避免复杂的反演识别计算.利用位移互等定理和有效独立法对测点布置进行研究,指出仅采用一个位移测点即可识别多处发生的损伤.数值计算的结果表明:该方法能够识别静定梁结构的多处损伤,且对测量误差具有一定的免疫力.     

移动车辆加载下梁桥挠度影响线识别与损伤诊断方法

为了解决桥梁实测时程响应中存在结构动力成分与车辆多轴效应干扰的问题,提出一种基于挠度影响线识别结果的简支梁桥损伤诊断方法。首先,通过变分模态分解与小波变换法对桥梁时程响应进行预处理,以实现桥梁实测响应动力成分剥离,进而建立多轴车辆信息矩阵和影响线识别模型,从而剔除桥梁实测响应中车辆多轴效应,采用Tikhonov正则化方法识别出桥梁准静态挠度影响线,最后利用影响线差值曲率指标对桥梁损伤进行定位。研究通过两轴和三轴车辆移动加载下的车桥耦合模型验证所提方法的可行性与有效性。研究表明：所提两种影响线识别方法有效、可靠,影响线识别效果受车速和车型的影响较小,其中变分模态分解方法在车辆高速行驶下识别桥梁影响线用于损伤诊断效果更佳。     

基于静力测量数据的桥梁结构损伤定位研究

基于灰色理论的相关性分析方法将静态位移曲率置信因子SDCACi应用到大型桥梁结构的静力损伤识别中,通过该因子沿桥的横向节点、纵向节点的变化曲线实现了对桥梁结构损伤的准确定位.由识别结果可以证明:不论测量数据(用有限元仿真计算并加上了一个正态分布的随机扰动考虑测量误差)的多少,该方法对结构中的单损伤和多损伤都能进行准确的定位,因此该方法在大型结构及复杂结构的损伤识别中具有广阔的应用前景.     

基于子构件曲率模态变化的桥梁损伤识别研究

目的为保障桥梁运营安全,提高健康监测水平,对桥梁进行损伤识别研究;利用曲率模态曲线变化规律,提出一种基于桥梁子构件的识别方法.方法基于桥梁子构件分解技术,以一座梁式组合桥为例,设置不同损伤工况,根据组成桥梁整体各构件的特点将桥梁分解为较简单的构件进行损伤定位与程度识别,以振动分析中曲率模态参数的研究为基础,对桥梁在不同损伤位置、程度下曲率模态曲线的变化规律进行分析.结果结合桥梁损伤前后的曲率模态曲线变化,采用提出的拟合公式方法,不仅可进行损伤定位,对损伤程度进行准确识别,还可有效地提高损伤识别的效果.分析不同单元划分、截面形式等因素对识别效果的影响.结论桥梁子构件的识别方法可对实际桥梁健康进行监测,一定程度上解决了传统的曲率模态方法不能得到准确的损伤程度这一缺陷.