在结构健康监测系统中重构缺失响应数据对于准确评估结构工作状况至关重要。提出了一种基于双向长短期记忆网络和注意力机制的缺失振动响应重构网络——序列到序列-双向长短时记忆网络-注意力模型。该网络在序列到序列(sequence to sequ...在结构健康监测系统中重构缺失响应数据对于准确评估结构工作状况至关重要。提出了一种基于双向长短期记忆网络和注意力机制的缺失振动响应重构网络——序列到序列-双向长短时记忆网络-注意力模型。该网络在序列到序列(sequence to sequence,Seq2Seq)架构的基础上,将响应重构问题建模为序列生成问题,利用数据间潜在的时空关系显著提高模型的重构性能。此外,提出了一种基于均值平滑的损失计算方法评估模型的整体性能。通过对八自由度振动系统数值算例以及道林厅人行桥实际监测数据的研究,验证了所提出模型的鲁棒性与准确性。试验结果表明,该模型在不同噪声环境下均能胜任响应重构任务,在低信噪比的情况下仍表现出优异的重构性能。展开更多
为研究大跨度悬索桥在随机车流作用下加劲梁纵向运动及纵向累计位移行程简化计算方法,基于移动荷载作用下加劲梁纵向运动特征,将悬挂加劲梁体系等效为单自度(single-degree-of-freedom,SDOF)振动体系,推导了基于SDOF振动体系的移动荷载...为研究大跨度悬索桥在随机车流作用下加劲梁纵向运动及纵向累计位移行程简化计算方法,基于移动荷载作用下加劲梁纵向运动特征,将悬挂加劲梁体系等效为单自度(single-degree-of-freedom,SDOF)振动体系,推导了基于SDOF振动体系的移动荷载作用下悬索桥加劲梁纵向振动方程和随机车流作用下加劲梁纵向振动方程,提出了一种快速计算随机车流作用下加劲梁纵向振动响应的方法。以某单跨悬索桥为实例,基于实测车流数据,采用蒙特卡罗抽样方法生成随机车流样本,将其等效为SDOF体系下随机荷载时程,进行SDOF体系振动方程求解得到纵向响应位移时程,并与基于ANSYS的全桥模型瞬态分析结果进行对比。结果表明:随机车流作用下,加劲梁发生纵向运动并形成巨大累计位移行程,累计位移包括静态位移和动态位移,后者对累计位移贡献更大;与有限元瞬态动力分析相比,基于简化SDOF体系获得的位移响应结果中除累计位移差别稍大(约13%~19%)外,其幅值和均方根值(root mean square,RMS)均差别很小(小于5%),简化振动模型能反映随机车流下加劲梁纵向运动特征规律,所提计算方法可极大地简化随机车流作用下加劲梁纵向运动分析,可用于结构设计阶段随机车流作用下加劲梁纵向运动评估及振动控制参数优化。展开更多
文摘在结构健康监测系统中重构缺失响应数据对于准确评估结构工作状况至关重要。提出了一种基于双向长短期记忆网络和注意力机制的缺失振动响应重构网络——序列到序列-双向长短时记忆网络-注意力模型。该网络在序列到序列(sequence to sequence,Seq2Seq)架构的基础上,将响应重构问题建模为序列生成问题,利用数据间潜在的时空关系显著提高模型的重构性能。此外,提出了一种基于均值平滑的损失计算方法评估模型的整体性能。通过对八自由度振动系统数值算例以及道林厅人行桥实际监测数据的研究,验证了所提出模型的鲁棒性与准确性。试验结果表明,该模型在不同噪声环境下均能胜任响应重构任务,在低信噪比的情况下仍表现出优异的重构性能。
文摘为研究大跨度悬索桥在随机车流作用下加劲梁纵向运动及纵向累计位移行程简化计算方法,基于移动荷载作用下加劲梁纵向运动特征,将悬挂加劲梁体系等效为单自度(single-degree-of-freedom,SDOF)振动体系,推导了基于SDOF振动体系的移动荷载作用下悬索桥加劲梁纵向振动方程和随机车流作用下加劲梁纵向振动方程,提出了一种快速计算随机车流作用下加劲梁纵向振动响应的方法。以某单跨悬索桥为实例,基于实测车流数据,采用蒙特卡罗抽样方法生成随机车流样本,将其等效为SDOF体系下随机荷载时程,进行SDOF体系振动方程求解得到纵向响应位移时程,并与基于ANSYS的全桥模型瞬态分析结果进行对比。结果表明:随机车流作用下,加劲梁发生纵向运动并形成巨大累计位移行程,累计位移包括静态位移和动态位移,后者对累计位移贡献更大;与有限元瞬态动力分析相比,基于简化SDOF体系获得的位移响应结果中除累计位移差别稍大(约13%~19%)外,其幅值和均方根值(root mean square,RMS)均差别很小(小于5%),简化振动模型能反映随机车流下加劲梁纵向运动特征规律,所提计算方法可极大地简化随机车流作用下加劲梁纵向运动分析,可用于结构设计阶段随机车流作用下加劲梁纵向运动评估及振动控制参数优化。
