桥梁健康监测技术的适用性

为了掌握桥梁在各种工作环境下的结构行为和状态,并利用监测信息及早发现桥梁的异常或损伤,在总结了多座斜拉桥病害特点的基础上,以1座典型斜拉桥的有限元模型模拟了多种可能的损伤情形,并通过计算得到各种损伤情况下的结构动、静力反应及其变化。通过对损伤引起的结构变化和现代监测技术的工作性能及环境对结构行为影响的比较,调查典型桥梁健康监测方法的适用性。结果表明:以目前的监测手段获得的数据难以用来实现桥梁的损伤预警。     

桥梁结构状态评估方法研究现状与展望

桥梁老龄化日益严重,桥梁安全状态成为广泛关注的问题,对桥梁进行合理的状态评估有助于桥梁管理养护和危险预警,保证桥梁正常运营。首先介绍了桥梁健康监测系统,分析监测系统存在的问题。其次分别从试验、数据分析和数字孪生方面介绍了桥梁评估方法的研究现状,然后阐述了桥梁状态评估的发展与挑战,综合分析表明目前结构健康监测系统仍存在较多问题,试验方面基于动力测试的损伤识别和基于视觉监测的桥梁状态评估都有自身的局限性,海量的监测数据需要进行有效的处理,BIM技术下的桥梁健康监测系统能实现监测与养护一体化运维管理,数字孪生技术将为桥梁状态评估带来新的可能。     

既有钢管混凝土拱桥实时监测评估系统

既有钢管混凝土拱桥实时监测评估系统是对桥址处的温度场、大桥的交通荷载状况及桥梁的静、动力效应实时监测,评估桥梁主体的运营状况。该系统主要由状态监测、损伤报警和性能评估及辅助决策子系统构成,能自动采集、分析和评估结构各类状态数据;判断异常状态并报警;自动探查采集系统故障;灵活设置数据采集时段,长期全面记录桥梁的受荷及响应历史;适时响应中控中心指令,实时查询、分析桥梁的运营状况。通过计算确定传感器的合理布置位置;远程数据传输采用有线数据传输方式。运行结果表明,该系统实现了既有钢管混凝土拱桥运营状况数据和图像的实时联动采集、实时自动传输及桥梁运营状态的远程实时自动监测、性能评估和安全预警。     

基于神经网络的桥梁异常状态识别方法

针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。     

桥梁结构状态监测系统中挠度自适应修正方法研究

以微电子器件为核心构成的桥梁结构状态监测系统与以钢筋、水泥构造的桥梁之间存在的巨大寿命差异,使得监测仪器的修复和更换成为必然。修复和更换传感器的过程会造成监测数据出现前后不一致性问题,影响到整个桥梁结构状态监测系统的正常工作,而传统上通过重新找一个准恒载工况下的新初始基准点方法在实践中很难得以实现。以桥梁结构状态监测系统中常用的连通管光电挠度系统为研究对象,以监测系统中一个重要监测指标———挠度为研究目标,在分析了连通管光电挠度系统工作原理基础上,对连通管光电挠度系统传感器维修前后导致前后挠度数据不一致的各种因素进行了深入研究,以准恒载工况为基准建立了挠度修正数学模型,在此基础上提出了一种挠度自适应修正方法。该方法有效地解决了挠度数据前后不一致性问题,并在重庆市石板坡长江大桥结构状态监测系统得以成功验证。     

大数据背景下的桥梁结构健康监测研究现状与展望

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。     

基于机器学习的超大跨度悬索桥健康状态评估

随着桥梁健康监测系统及其应用的不断完善,采用机器学习进行桥梁健康状态评估成为必要趋势。以超大跨度悬索桥为研究对象,基于桥梁监测数据与机器学习算法,建立了一种以提取结构损伤特征为目标的回归网络,并以峰值系数法和连续小波变换法作为对比,采用密度聚类法对桥梁结构的健康状态进行评估。结果表明:采用改进四分位距法可有效消除监测数据中的异常跳点,回归网络提取的损伤特征与密度聚类法在桥梁健康状态评估中的适用性良好。研究成果为机器学习下的超大跨桥梁健康状态评估提供了理论借鉴和方法参考。     

基于小波分析的拱桥健康监测系统应力数据消冗去噪技术研究

考虑受力特点和安全性,钢筋混凝土拱桥是低等级公路在山区条件下跨越沟谷的首选桥型。论文以云南省内的金沙江大桥为例,介绍该桥梁上已安装的健康监测系统基本组成及基于小波分析的其数据处理的方法。桥梁健康监测系统可以提供桥梁在运营状态下的真实响应,也可以为桥梁损伤反演提供实测数据。结构状态的反演和损伤识别是健康监测系统的核心技术,实质上就是通过大量的实测数据反演结构状态并得到可能存在的损伤。小波分析能够将原始监测数据按频带宽度进行多层次划分,桥梁健康监测系统的应力数据中,与车辆相关的信息为周期短、频率高的信号,与温度相关的信息通常表现为中等周期与频率的信号,与承载力变化相关信息为周期长、频率低的信号,因而用小波分析能够将这些不同性质的信号区分开来。小波分解后则测试噪声部分通常包含在高频中,低频部分代表着信号的发展趋势,随着尺度的增加,时间分辨率的降低,信号的这种发展趋势会越来越明显。     

位移数据分析在实桥监测中的应用

针对国内某实桥A四个伸缩缝位移测点监测数据不一致的问题,采用多测点数据融合分析方法,研究实桥A两岸位移监测数据的差异性及关联性,结果发现主桥B2岸桥头伸缩缝位移监测值波动剧烈的异常征兆。桥梁结构专家质疑是否因桥梁结构约束体系发生改变引起,现场复核后确认是由桥梁辅助墩支座损坏引起的。由此可见,多测点位移监测数据融合分析方法能从区域化、整体化上发现结构异常,可更加准确、有效地判断桥梁运营状态。     

基于非接触远程智能感知的桥梁形态监测试验

为进一步提高利用非接触式影像监测大型桥梁安全状态的精度与效率,实现结构健康监测系统兼有经济、可信且全息的技术理论优势,提出依据结构全息影像序列数据的非接触式机器视觉远程智能感知进行桥梁结构全息几何形态监测的方法。通过单机自动巡转桥梁立面动静影像全息监测系统试验装置获取试验桥在各损伤/作用工况下的原始动静影像数据,根据序列数据在时间、空间上具有强关联信息的特性,分别构建降噪及抗扰动单元、欧拉运动放大单元及运动信息提取单元进行全息几何形态测量,以历次试验监测数据为样本数据集,利用分层思想依次建立数据抽样和结构几何信息间映射的数学网络模型,经结构设计不断训练、调试与优化桥梁力学行为智能感知网络,最后获取试验桥在试验过程中的全息变形、全息变形包络谱、全息位移时程曲线。研究结果表明：该方法获得的数据与传统的常规接触式传感器实测值基本吻合,试验桥在各工况下的曲线变化趋势基本一致,全息变形测量值平均误差12.21%,全息变形包络谱测量值平均误差9.06%,全息位移时程曲线测量值平均误差8.55%,对环境规律噪声信号筛除效率为81.9%,基于非接触远程智能感知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损伤/作用工况下的真实形态变化,可为后续进一步研究结构状态演绎以及损伤智能化识别方法奠定基础。     

改进随机子空间系统辨识方法及其在桥梁状态监测中的应用

为了提高基于振动参数识别的大型斜拉、悬索桥梁在线状态监测系统在灾害天气发生时,评价和预报桥梁状态的实时性。根据随机子空间模态参数辨识方法的特点以及在线数据采集与状态评价过程对参数辨识的要求,利用递推算法构造TOEPLITZ矩阵,减少辨识过程中的重复运算量达到缩短运算时间的目的。该算法在香港汀九大桥状态监测系统数据处理中应用的结果表明,运算时间能够满足台风天气情况下对桥梁状态评价实时性的要求。     

传感器故障检测与隔离算法研究

传感器数据采集和分析是桥梁健康系统对桥梁状态评估的基础。由于传感器采集的数据格式复杂、信息量大,如不能有效的对传感器故障进行自动检测和隔离,将影响评估的准确性,产生错误预警信息。本文提出一种基于几何后非线性 ICA(Geometric Post Nonlinear ICA,gp ICA)的传感器故障检测与隔离算法。该算法通过引入几何后非线性(PNL)混合模型,将非线性数据线性化,再利用快速独立元分析(FastICA)对故障进行检测。通过计算监测数据对监控统计量的贡献度,基于贡献度分析法实现对故障传感器的隔离。利用MATLAB软件进行数值模拟,实现了模拟故障传感器的检测和隔离。该算法相比传统的线性ICA故障检测具有更高的故障检测率,更适用于桥梁健康监测系统的故障检测与隔离。。     

贵州坝陵河大桥健康监测系统设计

为监测西部山区大跨度钢桁梁悬索桥———贵州坝陵河大桥的运营安全状态,指导其科学管养维护,设计并建立坝陵河大桥健康监测系统。根据桥址环境和结构特点,选定监测内容并确定系统组成,进行各种测点传感器的选择、布设,并制定监测手段、数据采集分析策略及系统传输架构。该系统能实时评判桥梁的安全与健康状况,及时发现和排除安全隐患,为大桥安全运营提供科学保障。     

桥梁信息管理与健康监测系统设计与开发

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。     

杭州湾跨海大桥监测系统中应变传感器的优化布点

传感器优化布点问题是大桥监测系统的重要研究课题之一,针对在建的世界上最长的跨海大桥之一———杭州湾跨海大桥,对健康与安全监测系统中应变传感器的优化布点问题进行了研究,该文主要通过基于结构应变模态得到的广义应变能密度对桥梁应变传感器布点进行分析,并且综合考虑实际测试的情况,结合恒载作用下结构的应变情况,得出大桥应变传感器的布点,实现结构状态信息的最优采集。     

冻融循环对不同塑性路基土剪切强度的影响研究

为了研究冻融循环对不同塑性路基土剪切强度的影响,通过室内三轴试验和冻融循环试验对3种塑性指数的土样进行了研究。结果得到:当冻融循环次数增加时,剪切强度随着塑性指标的增加而有所增大;当塑性指数相同时,剪切强度随冻融次数增加与围压增加改变各不相同,与冻融循环次数成反比,与围压成正比。并且冻融循环6~7次后,3种塑性指数土样的剪切强度的变化均会趋于平缓。     

东海大桥健康监测系统桥梁健康状态评估方法

在东海大桥桥梁结构健康监测系统评估子系统中,用层次分析法建立了桥梁性能评价模型,分析确定影响桥梁结构性能状态的各因素及隶属度。对可量化的桥梁监测、检查数据以模糊推理法进行评估打分,对非量化的程度描述根据专家系统直接评估打分,综合分析计算后,得出各区段桥梁安全性、耐久性及使用性的评分,再以加权的方法最终确定大桥健康状态等级。实现了桥梁状态即时评估,为养护管理决策提供科学依据。     

大型桥梁健康监测系统中2种数据通信技术的应用及比较

Lonworks现场总线技术和基于TCP/IP的局域网（LAN）技术是目前用于构建桥梁健康监测系统的数据通信系统最为主流的2种技术.对这2项技术的原理进行了分析,并探讨了其在桥梁健康监测系统中的应用.