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基于缆索振动数据的桥梁智能索力追踪策略
1
作者
熊亮
郑云文
+1 位作者
张立奎
熊文
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期38-45,共8页
为了准确获取斜拉索在斜拉桥运营期间的动态变化行为,识别斜拉索固有频率及索力,提出了一种基于缆索振动数据的桥梁智能索力追踪策略方法。该方法以斜拉索加速度响应为输入,采用快速傅里叶变换方法,将时域加速度信号转换为频域功率谱密...
为了准确获取斜拉索在斜拉桥运营期间的动态变化行为,识别斜拉索固有频率及索力,提出了一种基于缆索振动数据的桥梁智能索力追踪策略方法。该方法以斜拉索加速度响应为输入,采用快速傅里叶变换方法,将时域加速度信号转换为频域功率谱密度图,提取斜拉索的振动频率信息;基于峰值提取算法,对功率谱密度图进行处理,实现了峰值的自动搜索与提取,得到斜拉索的各阶固有频率;基于拉伊达准则方法,对峰值间距和峰值相对高差进行判别以剔除伪峰,进而确保斜拉索固有频率的识别精度;基于振动弦理论,根据斜拉索的固有频率和几何参数,计算出斜拉索的索力值,实现了固有频率至斜拉索索力的快速转换。研究结果表明:该方法能快速、高效地获取斜拉索的各阶频率及相应索力信息,能有效地区分频谱图中波峰真伪,且具有较高的索力识别精度和稳定性。将该方法成功应用于某座足尺斜拉桥的结构健康监测中,证明了在实际工程中的应用能力与可靠性。
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关键词
桥梁工程
索力追踪
峰值提取
结构健康监测
频率法
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职称材料
基于高斯过程的桥梁代表性监测数据选取策略
被引量:
2
2
作者
朱逸尘
郑云文
+3 位作者
张立奎
赵先民
熊文
蔡春声
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期47-56,共10页
高斯过程作为一种机器学习方法,能够有效拟合外部环境对结构状态的影响。不同于传统的机器学习方法,高斯过程模型允许通过自适应的方式获得合理的超参数,这使得该类方法更易于实现。此外,得益于贝叶斯模型方法的特性,高斯过程能有效考...
高斯过程作为一种机器学习方法,能够有效拟合外部环境对结构状态的影响。不同于传统的机器学习方法,高斯过程模型允许通过自适应的方式获得合理的超参数,这使得该类方法更易于实现。此外,得益于贝叶斯模型方法的特性,高斯过程能有效考虑数据不确定性的影响并具备更好的泛化性能和可解释性,已被广泛应用于结构状态评估中。但随着训练数据的增大,高斯过程的运算时间会显著增加。为解决这个问题,本文提出了一种基于稀疏高斯过程框架的代表性监测数据选取策略,用数据尺寸更小的代表性监测数据集代替全体监测数据集以降低运算时间,实现在线结构状态预测。本文提出了新颖度和冗余度2种基于统计学特性的评价指标,以保证代表性数据集的有效性。本方法被应用于一座大跨径悬索桥的结构健康监测数据,结果表明所提出方法可以在保证精度的情况下,显著提高运算速率,且能较好的拟合环境因素影响,表明该策略在实际工程中具有较高的可靠性与适用性。
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关键词
桥梁工程
桥梁结构健康监测
高斯过程
选取策略
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职称材料
考虑环境因素的桥梁动力学特性识别方法
被引量:
1
3
作者
李阿坦
朱逸尘
+2 位作者
张立奎
熊文
赵先民
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期18-26,共9页
在长期结构健康监测(SHM)中,运营模态分析(OMA)技术通常用于识别结构的动力学特性(桥梁固有频率和阻尼比)。然而,传统的OMA方法没有考虑环境变化的影响,这会影响结构参数识别的准确性。数据驱动模型虽然能够评估和预测环境变化趋势,但...
在长期结构健康监测(SHM)中,运营模态分析(OMA)技术通常用于识别结构的动力学特性(桥梁固有频率和阻尼比)。然而,传统的OMA方法没有考虑环境变化的影响,这会影响结构参数识别的准确性。数据驱动模型虽然能够评估和预测环境变化趋势,但无法反映结构参数的物理意义。针对上述问题,笔者提出了一种考虑环境因素的桥梁动力学特性识别方法,可将运营模态分析与数据驱动模型相结合,在考虑环境变化的同时识别动力学参数,采用了贝叶斯概率框架,允许将数据中的不确定性和相关性纳入模型并通过模拟数据验证了该方法的合理性,还将其应用于一座大跨度悬索桥的吊索监测数据。结果表明:该方法可以在不同温度条件下提供较为一致的模态参数估计,同时所识别出的温度相关参数均在所预测的0.95置信区间内,并与预先发现的温度影响趋势一致,该方法能够在考虑环境因素的同时有效识别桥梁动力学特性。
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关键词
桥梁工程
动力学特性识别
运营模态分析
结构健康监测
高斯过程
贝叶斯概率框架
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职称材料
基于动态贝叶斯网络及构件性能退化的钢板组合梁桥时变可靠性分析方法
被引量:
7
4
作者
梁灿
王佐才
+1 位作者
辛宇
张立奎
《世界桥梁》
北大核心
2023年第4期99-106,共8页
为分析构件性能退化对钢板组合梁桥可靠性的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的时变可靠性分析方法。该方法首先依据材料劣化公式建立钢板组合梁桥抗力退化模型;然后基于DBN构建组合梁桥构件性能退化初...
为分析构件性能退化对钢板组合梁桥可靠性的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的时变可靠性分析方法。该方法首先依据材料劣化公式建立钢板组合梁桥抗力退化模型;然后基于DBN构建组合梁桥构件性能退化初始模型,利用钢板组合梁桥抗力退化模型随机生成不同变量组合作用下的抗力数据,对该初始模型进行训练,通过参数学习得到DBN先验模型及节点条件依赖关系,并加入观测节点及可靠度节点,建立适用于可靠性分析的DBN模型;最后输入桥梁检测数据,实现桥梁可靠度指标更新。采用该方法和蒙特卡洛法对某钢板组合梁桥时变可靠性进行分析,结果表明:2种方法预测结果基本一致,该方法可准确预测钢板组合梁时变可靠度;以可靠度为寿命评价指标,输入该桥运营60年时的检测信息,更新前、后该桥的使用寿命分别为75年、64年,应提前对桥梁采取维修与养护措施。
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关键词
钢板组合梁
动态贝叶斯网络
构件性能退化
组合梁抗力退化模型
时变可靠性
检测信息
可靠度更新
使用寿命
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职称材料
题名
基于缆索振动数据的桥梁智能索力追踪策略
1
作者
熊亮
郑云文
张立奎
熊文
机构
安徽交控道路养护有限公司
东南大学
交
通学院
出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期38-45,共8页
基金
安徽省交通控股集团有限公司科技项目(JKKJ-2021-02)。
文摘
为了准确获取斜拉索在斜拉桥运营期间的动态变化行为,识别斜拉索固有频率及索力,提出了一种基于缆索振动数据的桥梁智能索力追踪策略方法。该方法以斜拉索加速度响应为输入,采用快速傅里叶变换方法,将时域加速度信号转换为频域功率谱密度图,提取斜拉索的振动频率信息;基于峰值提取算法,对功率谱密度图进行处理,实现了峰值的自动搜索与提取,得到斜拉索的各阶固有频率;基于拉伊达准则方法,对峰值间距和峰值相对高差进行判别以剔除伪峰,进而确保斜拉索固有频率的识别精度;基于振动弦理论,根据斜拉索的固有频率和几何参数,计算出斜拉索的索力值,实现了固有频率至斜拉索索力的快速转换。研究结果表明:该方法能快速、高效地获取斜拉索的各阶频率及相应索力信息,能有效地区分频谱图中波峰真伪,且具有较高的索力识别精度和稳定性。将该方法成功应用于某座足尺斜拉桥的结构健康监测中,证明了在实际工程中的应用能力与可靠性。
关键词
桥梁工程
索力追踪
峰值提取
结构健康监测
频率法
Keywords
bridge engineering
cable force tracking
peak-picking
structural health monitoring
frequency method
分类号
U446.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于高斯过程的桥梁代表性监测数据选取策略
被引量:
2
2
作者
朱逸尘
郑云文
张立奎
赵先民
熊文
蔡春声
机构
东南大学
安徽交控道路养护有限公司
出处
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期47-56,共10页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(52208150)
江苏省基础研究计划项目青年基金(BK20220853)。
文摘
高斯过程作为一种机器学习方法,能够有效拟合外部环境对结构状态的影响。不同于传统的机器学习方法,高斯过程模型允许通过自适应的方式获得合理的超参数,这使得该类方法更易于实现。此外,得益于贝叶斯模型方法的特性,高斯过程能有效考虑数据不确定性的影响并具备更好的泛化性能和可解释性,已被广泛应用于结构状态评估中。但随着训练数据的增大,高斯过程的运算时间会显著增加。为解决这个问题,本文提出了一种基于稀疏高斯过程框架的代表性监测数据选取策略,用数据尺寸更小的代表性监测数据集代替全体监测数据集以降低运算时间,实现在线结构状态预测。本文提出了新颖度和冗余度2种基于统计学特性的评价指标,以保证代表性数据集的有效性。本方法被应用于一座大跨径悬索桥的结构健康监测数据,结果表明所提出方法可以在保证精度的情况下,显著提高运算速率,且能较好的拟合环境因素影响,表明该策略在实际工程中具有较高的可靠性与适用性。
关键词
桥梁工程
桥梁结构健康监测
高斯过程
选取策略
Keywords
bridge engineering
bridge structural health monitoring
Gaussian processes
selection strategy
分类号
U446.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
考虑环境因素的桥梁动力学特性识别方法
被引量:
1
3
作者
李阿坦
朱逸尘
张立奎
熊文
赵先民
机构
安徽交控道路养护有限公司
东南大学
交
通学院
出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期18-26,共9页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(52208150)
江苏省基础研究计划项目青年基金项目(BK20220853)
安徽省交通控股集团有限公司科技项目(JKKJ⁃2021⁃02)。
文摘
在长期结构健康监测(SHM)中,运营模态分析(OMA)技术通常用于识别结构的动力学特性(桥梁固有频率和阻尼比)。然而,传统的OMA方法没有考虑环境变化的影响,这会影响结构参数识别的准确性。数据驱动模型虽然能够评估和预测环境变化趋势,但无法反映结构参数的物理意义。针对上述问题,笔者提出了一种考虑环境因素的桥梁动力学特性识别方法,可将运营模态分析与数据驱动模型相结合,在考虑环境变化的同时识别动力学参数,采用了贝叶斯概率框架,允许将数据中的不确定性和相关性纳入模型并通过模拟数据验证了该方法的合理性,还将其应用于一座大跨度悬索桥的吊索监测数据。结果表明:该方法可以在不同温度条件下提供较为一致的模态参数估计,同时所识别出的温度相关参数均在所预测的0.95置信区间内,并与预先发现的温度影响趋势一致,该方法能够在考虑环境因素的同时有效识别桥梁动力学特性。
关键词
桥梁工程
动力学特性识别
运营模态分析
结构健康监测
高斯过程
贝叶斯概率框架
Keywords
bridge engineering
identification of dynamic properties
operational modal analysis
structural health monitoring
Gaussian processes
Bayesian probabilistic frameworks
分类号
U447 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于动态贝叶斯网络及构件性能退化的钢板组合梁桥时变可靠性分析方法
被引量:
7
4
作者
梁灿
王佐才
辛宇
张立奎
机构
合肥工业大学土木与水利工程学院
安徽
省基础设施安全检测与监测工程实验室
安徽交控道路养护有限公司
出处
《世界桥梁》
北大核心
2023年第4期99-106,共8页
基金
国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(51922036)
国家自然科学基金面上项目(52278301)。
文摘
为分析构件性能退化对钢板组合梁桥可靠性的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的时变可靠性分析方法。该方法首先依据材料劣化公式建立钢板组合梁桥抗力退化模型;然后基于DBN构建组合梁桥构件性能退化初始模型,利用钢板组合梁桥抗力退化模型随机生成不同变量组合作用下的抗力数据,对该初始模型进行训练,通过参数学习得到DBN先验模型及节点条件依赖关系,并加入观测节点及可靠度节点,建立适用于可靠性分析的DBN模型;最后输入桥梁检测数据,实现桥梁可靠度指标更新。采用该方法和蒙特卡洛法对某钢板组合梁桥时变可靠性进行分析,结果表明:2种方法预测结果基本一致,该方法可准确预测钢板组合梁时变可靠度;以可靠度为寿命评价指标,输入该桥运营60年时的检测信息,更新前、后该桥的使用寿命分别为75年、64年,应提前对桥梁采取维修与养护措施。
关键词
钢板组合梁
动态贝叶斯网络
构件性能退化
组合梁抗力退化模型
时变可靠性
检测信息
可靠度更新
使用寿命
Keywords
steel plate composite girder
dynamic Bayesian network
component performance degradation
resistance degradation model of composite girder
time-dependent reliability
inspection data
reliability renewal
service life
分类号
U448.216 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U441 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于缆索振动数据的桥梁智能索力追踪策略
熊亮
郑云文
张立奎
熊文
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于高斯过程的桥梁代表性监测数据选取策略
朱逸尘
郑云文
张立奎
赵先民
熊文
蔡春声
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
考虑环境因素的桥梁动力学特性识别方法
李阿坦
朱逸尘
张立奎
熊文
赵先民
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于动态贝叶斯网络及构件性能退化的钢板组合梁桥时变可靠性分析方法
梁灿
王佐才
辛宇
张立奎
《世界桥梁》
北大核心
2023
7
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职称材料
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