共查询到20条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
《公路》2021,66(8):201-205
传统荷载试验能保证对桥梁技术参数检测的准确性,但无法实现持续性。依托项目采用荷载试验对桥梁健康监测(以下简称监测)系统准确性进行验证。试验证明:桥梁监测系统采用的基康振弦式应变计所测出的应变值与荷载试验电阻式应变片所测出的应变值有一定偏差,但相差不大,可以根据荷载试验采集的数据进行修正;桥梁监测系统静力水准仪所测出的挠度值与荷载试验全站仪所测出的挠度值相差较小。桥梁监测系统的竖向振动传感器测试结果与荷载试验测试数据相差较小。因荷载试验采用灵敏度更高的电阻式应变片进行短期加载,数据更可靠,监测系统采集的应变数据可根据荷载试验数据进行修正后使用,文中也给出了一种简单的修正方法,为桥梁监测系统实施提供参考。 相似文献
6.
《公路交通科技》2020,(3)
为进一步了解大跨度桥梁的结构状态,本文通过对桥梁荷载试验期间的监测系统实时监测数据、现场试验测量数据和大桥有限元模型模拟计算数据的对比挖掘分析,以定量化的形式通过与结构状态相关的参数指标,评估桥梁的结构状态。以国内某新建大跨悬索桥为例,通过安装的健康监测系统采集桥梁在静载试验条件下各控制截面的挠度、应变、振动等结构响应实时监测数据,计算桥梁挠度和应变特征值,采用频谱分析等方法计算大桥的模态参数,然后基于挠度、应变、模态参数的监测结果与现场试验测量结果、有限元模型计算结果的对比分析,并参照现场荷载试验评定方法,评估桥梁的结构状态。实验结果表明:监测系统时程数据可观测到明显的加载和卸载情况,监测系统运行良好,在试验荷载下桥梁处于弹性工作状态,整理受力状态良好,大桥结构整体刚度满足设计荷载的正常使用要求。作为新建桥梁,该评估结果还可作为桥梁的初始状态,作为后续评估桥梁结构状态和健康监测系统工作状况的参考基准。 相似文献
7.
8.
9.
以港珠澳大桥主体工程青州航道桥为实例,分别使用连通管桥梁挠度测量系统及电子水准仪对荷载试验中关键的挠度测点进行了检测,并对两种检测结果进行了比对.结果表明,连通管法及水准仪法结果高度吻合,误差均在1%以内.该结果对连通管法在桥梁荷载试验挠度检测的使用有着重要的借鉴意义. 相似文献
10.
11.
12.
13.
14.
15.
为进一步推进桥梁健康监测技术的发展,保障桥梁运营安全,依据近20年国内外桥梁健康监测(BHM)领域的学术研究现状,总结了BHM在系统及适用性、结构损伤监测算法、监测数据预处理、损伤结构安全预警及数字孪生技术方面取得的最新进展,确定BHM技术目前的研究热点和未来的发展方向。综合分析表明:在BHM系统及适用性方面,研究结构响应参数与健康指标的关联机制,研发长寿命非接触自动采集的智能传感装置,建立针对多源数据采集、传输、存储、分析、评价、预警于一体的自动化、网络化、智能化综合系统是重点研发方向;在结构损伤监测算法方面,设置针对异质场景的不同人工神经网络及修正方法选择建议集,针对多源信息流构建基于数据驱动与模型修正实时交互的多层级耦合智能算法是主要研究热点;在监测数据预处理方面,进一步研发基于深度学习的多源异构数据融合方法,建立复杂环境影响下的损伤结构动态信号提取算法,实现结构监测数据的精准分离是未来研究的热点;在损伤结构安全预警方面,研究重心集中于预警指标和预警体系的建立以及基于可靠度理论与监测数据的常规损伤安全评估,以结构监测数据反映总体力学行为并结合局部损伤的智能检测信息进行服役性能评价是未来的主要发展方向;数字孪生技术在BHM中尚属起步,将数字孪生技术融入多层级复合算法,建立结构多源异构大数据智能融合机制,形成数字联通、实时互动的智能化桥梁运维监测体系是重要发展方向。 相似文献
16.
针对桥梁管理需要,在国内外现有桥梁管理系统的研究基础上,根据目前的技术条件及经济条件,对桥梁管理的安全动态监测系统进行了研究,明确地阐述了桥梁安全性动态监测与分析系统的概念,进行了该系统的结构设计,并对其核心部分结构安全性评估子系统进行了研究:给出了选取的监测参数、评估框架流程、参数识别方法、承载能力评定、荷载模式识别方法以及结构状态评估方法。该系统的使用可以使桥梁管理者及时了解桥梁结构的工作性能状况,正确作出桥梁维修决策,及时消除结构安全隐患。 相似文献
17.
18.
结构健康监测(SHM)技术在许多大型桥梁的运营养护管理中均有应用,但已有监测系统积累的海量数据并未被充分解读。为将大数据技术引入到桥梁SHM数据的处理分析中,首先总结大数据的概念和构成要素;然后分析SHM数据的工业大数据属性,梳理桥梁SHM大数据的研究方向;随后综述包括处理技术和分析方法在内的大数据技术在桥梁SHM中的应用现状,在由数据预处理、数据融合、特征工程、模式识别、可视化构成的大数据分析流程中提出SHM大数据研究的需求和应用场景;最后对大数据技术在桥梁SHM中的前景与驱动力进行展望和讨论。结果表明:SHM大数据研究应以结构状态评估为落脚点;大数据处理技术在SHM的系统框架搭建及数据分析能力扩展方面虽已得到较多应用,但其并非SHM大数据研究的重点;SHM数据融合对大数据分析方法有迫切需求,以实现桥梁SHM数据与外观检测等多源异构数据的多层面融合;深度学习、集成学习为结构状态敏感特征的提取提供了新的算法;有监督、无监督机器学习方法结合海量SHM数据将对结构状态评估下的模式识别问题形成更全面的认知;异常识别、相关分析、迁移学习等方法可为实桥SHM损伤识别提供支撑。研究结果可为SHM领域的大数据研究提供参考。 相似文献
19.
为实现桥梁从施工期到运营期信息化、数字化和智慧化管理,通过桥梁信息管理与健康监测系统的设计与开发,即按照全面的桥梁基础资料管理、长期运营监测数据与定期检测成果相结合、定期检测成果与加固维修措施相结合的原则,实现了桥梁全寿命期的一体化信息管理系统的融合及应用。系统提供了监测管理模块的多源数据采集、测点管理、图形绘制、监测预警,检测管理模块的移动端病害录入、技术状况评估、历年病害统计对比,加固维修管理模块的对策措施和费用匡算等功能。依据桥梁长期监测数据、检测病害,可综合评判桥梁健康状况,为今后开展桥梁养护管理及加固维修提供依据,有效提升桥梁运维管理水平。 相似文献