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。     

路基压实度不足对路基路面结构性能影响试验研究

路基压实度不足会导致路基发生不均匀沉降,最终引发结构性病害,影响道路的使用性能。文中通过在某公路上设置压实度不足测试区域进行试验,得到测试区域与正常区域的基层顶面及路基顶面的动土压力、路面结构底层的动应变并进行对比分析。结果表明,欠压实区域基层顶面、路基顶面的动土压力偏大,面层底面动应变偏大,路基压实度下降对路基路面结构性能的影响较大;路基顶面的动土压力与车辆的轴重成线性正相关关系,车辆荷载作用位置路基顶面承受的动土压力最大,沿两侧逐渐衰减。     

基于模态参数组合的板结构损伤识别

基于弹性薄板的振动特性分析,通过弹性薄板结构的模态参数重新组合的方法建立矩形薄板的损伤指示量指标;以矩形薄板作为研究对象,建立板的有限元模型,通过降低板的有限元模型局部单元的弹性模量来模拟板的损伤状态,三类简支薄板的损伤模型的数值模拟结果表明该方法对板损伤位置能够精确定位,对板结构单一损伤和多处损伤的定量检测效果明显.     

车辆保养＂九忌＂

忌在不通风的车库内长时间运转发动机发动机排出的废气中含有一氧化碳，这是一种看不见又闻不着的毒气。长时间处于低浓度的一氧化碳气体中，会引起头痛、呼吸急促、恶心呕吐、体虚目眩、心理混乱甚至大脑损伤等症状。如在车库内启动发动机，应将车库的门打开或打开排风装置，以便随时将废气排出车库。即便露天作业，也不要在发动着的发动机排气管附近长时间停留。     

混凝土梁损伤识别的试验研究

由于目前基于桥梁动力信息的损伤识别方法存在不少问题,文章尝试性地采用结构自重作为损伤识别分析的外部信息,在此基础上分析混凝土裂缝损伤对结构的哪些响应变量有重要影响,以及影响的性质有什么不同,从而找到能较好的反映结构损伤的物理量。通过光纤传感器和传统电测应变片的对比试验,验证了光纤传感器用于损伤识别的可行性。     

丙泊酚对肾缺血-再灌注损伤大鼠肾叶间动脉缝隙连接Cx43表达的影响

目的观察丙泊酚干预对肾缺血再灌注损伤大鼠肾叶间动脉(RIA)Cx43表达的影响。方法雄性SD大鼠随机分为空白对照(control)4h、24h组,假手术(sham)4h、24h组,肾缺血再灌注(I/R)4h、24h组,丙泊酚干预(propofol)4h、24h组,脂肪乳剂(intralipid)4h、24h组。采用切除右肾、无创动脉夹夹闭左肾制备肾缺血再灌注模型,肾缺血45min,按分组不同分别再灌注4h、24h;采用全自动生化仪检测血清尿素氮(serum urea nitrogen,BUN)和肌酐(creatinine,Cr);HE染色法观察肾组织的病理学变化;压力肌动图技术观察RIA收缩舒张的变化;Western blot方法检测RIA Cx43蛋白的表达。结果与空白对照组相比,假手术组血清BUN、Cr浓度无统计学差异,肾HE染色未发现明显的形态学改变,压力肌动图观察RIA收缩率无统计学差异,Cx43蛋白表达无统计学差异;与假手术组相比,肾缺血再灌注组血清BUN、Cr浓度均显著增高,肾HE切片显示肾组织病变明显,压力肌动图显示RIA收缩率下降,Cx43蛋白表达显著增高,差异有统计学差异(P<0.05);与肾缺血再灌注组相比,丙泊酚干预组血清BUN、Cr浓度有所降低,肾HE切片显示肾组织病变减轻,RIA收缩率有所升高,Cx43蛋白表达降低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论丙泊酚可能通过降低RIA Cx43蛋白的表达改变血管舒缩性,从而减轻肾缺血再灌注损伤。     

脊髓缺血再灌注损伤后μCalpain mRNA及蛋白的表达

摘要 目的：探讨钙调蛋白μ-Calpain在脊髓缺血再灌注损伤中的表达及意义。方法：建立成年SD大鼠缺血再灌注损伤模型，利用实时荧光定量PCR技术及Western-blot技术检测模型建立后2h、6h、12h、24h、48h及72h后μ-Calpain mRNA及蛋白的表达情况。利用Western-blot技术检测μ-Calpain特异性底物α-II Spectrin的降解。结果：脊髓缺血再灌注损伤模型建立后2h损伤段脊髓μ-Calpain mRNA的表达开始增高，但无统计学意义，12h后明显增高（P<0.05），48h达峰值（P<0.001），72h后仍有μ-Calpain mRNA的表达且高于对照组（P<0.05）。模型建立后2h损伤段脊髓μ-Calpain蛋白的增高，48h达峰值（P<0.001），72h后仍有μ-Calpain 蛋白仍高于对照组（P<0.05）。α-II Spectrin降解在模型建立后2小时即出现但无统计学意义。72后有少量α-II Spectrin残留。结论：脊髓缺血损伤模型建立后，μ-Calpain mRNA及蛋白表达增加，对其特异性底物α-II Specrin进行降解，参与了脊髓缺血再灌注损伤的病理过程。     

混凝土曲线梁桥损伤识别干扰性分析研究

目前桥梁损伤识别主要采用曲率模态分析、振型曲率变化指标、结构固有频率变化、能量变化等方法理论,其中曲率模态分析法应用广泛,识别效果好。但是对桥梁结构同时存在多处不同程度损伤的识别效果并不理想;非结构损伤因素导致结构刚度变化对其识别结果的干扰性亦值得探讨。本文在基于曲率模态绝对差值理论的基础上,分析多处损伤识别的相互干扰性和非结构损伤因素导致结构刚度变化的干扰性,对该方法进一步优化完善。以云南大保高速某特大桥为依托工程,建立空间有限元模型,对该桥的损伤进行模拟分析。研究表明按模态振型幅值大小来优化损伤识别区段可以有效排除其干扰性,提高识别结果的准确性和可靠性。     

计及驾驶员操作影响的试验场载荷研究

基于试验场测得的测量轮轴头垂向力、纵向力和侧向力信号,运用载荷分析软件Tecware,通过对不同驾驶员驾驶同一车辆所得到的载荷信号进行多通道分析,并通过信号强度的差别来对比3位驾驶员在制动工况下操作强度的差异,同时运用统计学方法分析同一驾驶员在多次测量中的驾驶强度稳定性。研究结果表明,驾驶员的操作习惯对测量轮载荷大小有不可忽略的影响。该分析对试验场载荷测量时驾驶员的选择和评价也具有指导意义。