桥梁动态称重系统在板桥中的应用研究

桥梁动态称重(Bridge Weigh-in-motion:BWIM)系统是以桥梁为载体来识别过桥车辆的轴重及总重量。目前商用BWIM系统均利用桥梁跨中弯矩影响线作为参考来识别过桥车辆轴重。因此,获得更为符合桥梁实际边界条件的影响线对于提高车辆轴重识别精度具有重要意义。基于一跨径13 m的简支板桥的现场试验,利用最小二乘原理,通过标定车作用下桥梁跨中截面的动态响应信号来标定实际桥梁结构影响线。然后采用Moses算法,依据标定的影响线,对过桥车辆进行了轴重识别。计算结果表明:对于多车道板桥,每个车道的实际影响线有一定差别,而影响线的选取直接影响轴重识别的精度,所以需对每个车道进行影响线标定,然后基于车辆经过该车道所得到的影响线来反算过桥车辆轴重。     

基于MFI理论的BWIM系统车辆轴重识别研究

桥梁动态称重(Bridge Weigh-in-motion:BWIM)系统基于车辆过桥时的实测应变来识别移动车辆的轴重。传统商业BWIM系统采用桥梁影响线计算静态轴重而忽略了动力效应的影响,基于MFI理论的BWIM系统能有效利用结构动力信息识别移动车辆荷载。结合有限元模拟,将一阶正则化技术与动态规划法相结合并应用于二维MFI理论识别移动车辆轴重。同时,使用特征值缩减技术来降低动力系统方程的自由度并使用L曲线法来获得最优正则化参数。基于仿真分析得到的响应信号,结合MFI理论识别了移动车辆的轴重-时间历程曲线,验证了所提出的基于MFI理论的移动荷载识别算法的可靠性和准确性。     

桥梁动态称重系统在刚构-连续箱梁桥中的试验研究

基于最小二乘法原理,利用桥梁动态响应信号标定桥梁结构实际弯矩影响线,然后根据桥梁不同车道实际标定影响线计算过桥车辆轴重和总重。基于某刚构-连续箱梁桥的实桥试验,提出了适用于大跨箱梁桥的简化影响线标定方法。实桥试验及研究结果表明:基于快速傅里叶变换的BWIM系统可以有效地提高车轴信息的识别精度,可有效解决基于大跨径混凝土桥梁结构进行轴重识别时桥面板在车载情况下局部效应不明显,车轴信号不易识别的问题,从而将BWIM系统应用到大跨连续箱梁桥结构。基于快速傅里叶变换的新型BWIM系统可以有效识别过桥车辆车速、轴重等信息,可为桥梁结构超载风险评估和健康监测提供有效依据,为现代公路交通运输系统的管理和决策提供数据支持。     

非匀速算法在桥梁动态称重中的应用研究

桥梁动态称重(Bridge Weigh-in-Motion:BWIM)系统是以整座桥梁作为载体来识别车辆轴重。Moses算法是BWIM系统中较为常用的方法,也是目前商用BWIM系统采用的算法。其理论是基于桥梁的实际影响线,通过最小化实测桥梁响应与理论桥梁响应之间的差值来计算车辆轴重。Moses算法假定车辆以匀速行驶,当车辆以非匀速行驶时,该算法难以将速度的变化考虑进去,给轴重计算带来了困难。针对Moses算法在这一点上的局限性,提出了非匀速算法,并运用MATLAB软件进行了数值模拟分析。分析的结果表明,在考虑速度变化时,非匀速算法能够取得较高的轴重计算精度,尤其是在单轴重的计算上具有显著优势。     

BWIM系统应用于正交异性钢桥面的整体效应分析

桥梁动态称重(BWIM)系统可通过标定正交异性钢箱梁的纵向加劲肋以识别车辆的轴重信息。基于标定车行驶过桥产生的动态响应信号,计算得到桥梁纵向加劲肋的弯矩影响线;然后基于标定影响线,进而识别过桥车辆的轴重及总重等信息。车辆荷载作用于钢桥面时,得到的动力响应信号可以视为由两部分组成,一部分是加劲肋的响应,称为局部效应,另一部分是箱梁的响应,称为整体效应。基于广东省佛山市佛陈新桥的现场试验,选择四分点和支点两个不同的测试断面进行标定试验,分析BWIM应用于正交异性桥面板时整体效应的影响。结果表明:对于正交异性钢箱梁桥,支点处的局部效应更加显著,整体效应相对较小;四分点及支点两个测试断面的轴重识别均具有较高的精度。     

基于U肋横向影响线的轴重识别算法研究

BWIM系统应用于正交异性桥面(Orthotropic Steel Deck:OSD)时,纵向U肋是搭载BWIM系统的优良载体。当车辆在OSD横桥上不同位置时,由于U肋的局部受力特点,其纵向U肋之间的响应会呈现出一定的规律性。提出利用U肋的横向影响线对车辆轴重识别的方法,并对该方法进行了理论计算推导。通过对实桥开展标定试验、静力试验和有限元ANSYS对桥梁箱梁节段进行模拟,并利用该方法对桥面车辆荷载进行识别,结果表明:有限元模型能够真实反映桥梁节段模型的真实受力情况;基于U肋横向影响线的轴重计算方法能够有效识别桥面车辆荷载,识别结果较为理想。进一步分析发现,后轴的结果总是优于前轴的识别结果。     

融合机器视觉与区间仿射算法的桥梁结构影响线实测研究

影响线是桥梁结构状态评估的重要指标。传统影响线实测方法依赖车辆称重系统(WIM)和接触式传感器,存在使用成本高、效率低、风险大、阻碍交通等问题。为实现“无需接触式传感”、“无需封闭交通”、“无需车辆称重系统”的智能桥梁检测,提出了一种融合机器视觉与区间仿射算法的桥梁结构影响线实测方法。该方法首先利用机器视觉技术获取多工况的桥梁测点动态位移响应;其次,根据车辆出厂信息建立其轴重区间矩阵并通过区间仿射算法计算多工况的影响线区间;最后,采用支持向量机(SVM)从影响线区间中识别桥梁真实影响线。将该方法应用于野外实际桥梁试验,通过控制标定车辆的载重和行驶速度获取多工况的位移响应数据以评估该方法的性能。结果表明：该方法能够有效地从影响线区间中识别桥梁真实影响线,混合工况下影响线的识别相对误差为8.48%;影响线的识别相对误差随车速的增大而增大,在车速分别10、20、30 km·h^-1工况下,影响线的识别相对误差分别为9.22%、10.23%、12.38%。提出的桥梁影响线实测方法具有非接触、高精度、经济灵活等优势,可有效突破现有接触式桥梁影响线实测方法的技术局限,具有较好的...     

基于运营状态监测数据识别过桥车辆荷载

基于桥梁运营状态监测得到的应变历程数据,通过对测点影响线形状的较深入分析,建立了识别过桥车辆荷载的一种BWIM方法———“单峰锐度法”。结合实例的分析表明该方法能够较精确识别稀疏交通状态下车辆数量、大小、作用位置,并能推求影响线内多车作用下的荷载。     

一种用于钢桁架桥的BWIM方法

通过在钢桁架桥上布置应变测点,进行动态应力监测,获得应变历程数据.利用滤波处理后的应力监测数据,采用BWIM(桥梁动态称重)方法,进行荷载反推,得到实际过桥车辆荷载.利用该方法对2座实桥进行荷载反推,所有过桥车辆全部识出,统计所得车重分布与实际车重分布符合较好.实践表明BWIM方法具有对交通干扰小、简单易行、采集数据全面、操作费用低等优点.该方法用于大跨连续钢桁架桥的交通荷载反推具有一定精度,可采集交通量、车重、车速、车头间距等多种信息.     

基于独立分量分析的多车响应信号分离

针对桥梁动态称重系统(Bridge weigh-in-motion,BWIM)中多车同时过桥情形下的轴重识别问题,提出利用独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)对多车引起的应变信号进行分离的方法。通过ICA分离多车产生的应变响应信号,得到单辆车对应的应变响应信号,即可利用传统BWIM算法进行轴重识别。相较于改进传统BWIM算法处理多车过桥问题的方法 (如影响面法),该方法对桥梁结构信息依赖度低,因此更具有普适性。通过双车混合仿真信号进行实验,论文比较了几种ICA算法的分离效果。结果表明权值调整二阶盲辨识(WASOBI)算法的分离效果最好,为BWIM中的多车轴重识别问题提供了一种高效解决方法。