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桥梁结构健康监测评估新方法

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要确保桥梁结构健康监测的实施,相对硬件来说整个系统的健康监测评估更加重要。尽管桥梁结构健康监测评估方法的研究在国际上从年代后期就开始,我国大概从年代初开始这一研究`'刊,但是山于结构与环境中的不确定性和非结构因素的影响、测量信息不完备、测量精度不足和测量信号噪声、桥梁结构往往赘余度大并且测量信号对结构整体和局部损伤不敏感、经常受到经费的限制等原因,日前仍然为国内外研究的前沿课题。


桥梁结构健康监测就是要发展一种最小人工干预的在线、实时、连续的结构健康监测、检查与安全评估系统',是根据结构在同一位置上不同的测量结果的变化来识别结构的状态,它与传统的无损检测技术不同,通常传统的无损检测技术是直接测量结构的物理状态,无需结构的历史状态,诊断结果很大程度上依靠测量设备的分辨率和精度,而桥梁结构健康监测是在同一位置上不同时间的测量结构的变化来识别结构的状态,因此历史数据至关重要,识别的精度强烈依赖于传感器和解释算法`'。正是由于桥梁结构健康监测的上述特点,因此,要求桥梁结构健康监测评估目标是根据获得的大量信息,科学地、客观地评价结构的安全性、耐久性和正常使用性,以给桥梁的管理和维护提供依据,为了实现这一目标,必须用监测到的环境信息与结构反应对大桥的结构状态进行识别和评价,即利用测得的大桥结构特性,如应变、位移、加速度等,对桥梁结构健康状况进行评估。桥梁结构健康监测系统作为一门多学科交叉的综合体系,其理论覆盖到多门学科的综合体系,从国内外的研究来看',目前普遍采用的集系统识别、振动理论、振动测试技术、信号采集分析的试验模态分析方法—整体法,山于桥梁结构复杂、体积庞大、材料的不均匀、冗余度大等特点,难以确定损伤是否发生、损伤的位置和损伤程度等问题。随着现代传感和通信技术的发展,传感器越来越便宜和实用,把传感器布设在桥梁结构的各个最不利位置成为可能,从而为桥梁结构监测的局部法增加了新的活力。

桥梁结构监测的局部法,就是把测试传感器布置在结构最不利构件上,根据测试值和结构安全评价指标进行比较完成桥梁结构的安全性判断。因此这个安全评价指标的设定就显得非常重要,如果把安全评价指标取为规范值,测试值往往远远小于安全评价指标,对实际桥梁结构安全预警没有意义如果采用大型桥梁结构有限元程序进行计算,就必须知道作用在结构上的荷载和环境参数如温度、湿度等,虽然我们能用有限元程序计算出荷载产生的结构反应,但是,桥梁结构的影响涉及到温度在整个桥梁结构上的分布情况,如果要通过理论计算得到结构的变形,那么首先必须搞清温度在全结构上的分布和在具体每一个截面上的分布状况,事实上,桥梁结构在小时之内温度的分布是动态的、持续变化的,且结构变形经常不是对称的,山此要搞清温度在全结构上的分布和在每一个截面上的具体分布近乎不可能,这种温度与变形和应变的复杂关系往往无法用理论计算来精确给出。如何建立温度值和桥梁结构反应的关系模型,建立桥梁安全评价指标就显得非常重要了,我们知道人工神经网络是一门崭新的信息处理学科,是一个高度复杂的非线性动力学系统,它具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力,特别适用于需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。由于人工神经网络强大的非线性映射能力、容错能力和鲁棒性优势,使得人工神经网络在多种交叉学科中得到广泛应用。


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