土木工程结构健康监测的现状及发展

阐述了土木工程结构的安全性评估、健康监测及损伤诊断的必要性和迫切性,介绍了结构健康监测的定义及系统组成,综述了损伤识别的分类,重点对系统识别与模型修正作了详细的阐述,并对小波和神经网络在损伤识别领域的应用作了介绍.     

桥梁健康监测2020年度研究进展

桥梁健康监测系统利用通讯传感设备远程记录运营中的结构持续响应,通过对信号数据的处理分析实现桥梁结构的实时预警与安全评估,从而达到保护结构正常运营、延长结构使用寿命、指导桥梁结构管养与维护决策的目的。桥梁健康监测技术作为桥梁工程领域新兴的分支,已逐渐成为一个热门研究方向。为了促进该领域研究进一步发展,指导健康监测系统在桥梁工程中更高效的应用,对桥梁健康监测系统的信号降噪、信号预警、模态参数识别、有限元模型修正、损伤识别、状态预测与评估等关键技术方法的研究现状进行了详细介绍,并对2020年度内相关研究进展及应用进行了总结与评述,最终发现机器学习方法正越来越广泛地应用到现阶段桥梁健康监测各项关键技术的研究中。     

结构健康监测在土木工程中的研究状况与进展

土木工程结构在服役过程中,难免会受到环境、荷载、材料老化等一些不确定因素的影响。如何有效地管理、养护数量众多的土木工程基础设施,实时监测结构状况,对其做出安全评估则显得极其重要。简述了土木工程结构健康监测系统的基本概念与组成,重点讨论了各子系统的功能和发展现状,其中传感监测技术、传感器的优化布置以及结构的损伤诊断一直都是研究的热点内容。     

桥梁健康监测2019年度研究进展

桥梁健康监测系统利用通信传感设备远程记录运营中的结构持续响应,通过对信号数据的处理分析实现桥梁结构的实时预警与安全评估,从而达到保护结构正常运营、延长结构使用寿命、指导桥梁结构管养与维护决策的目的。桥梁健康监测技术作为桥梁工程领域新兴的分支,已逐渐成为一个热门研究方向。为了促进该领域研究进一步发展,指导健康监测系统在桥梁工程中更高效地应用,对桥梁健康监测系统的实施决策、传感器信号预处理、信号数据降噪处理、模态参数识别、有限元模型修正、损伤识别、状态预测与评估等关键技术方法的研究现状进行了详细介绍,并对2019年度内相关研究进展及应用进行了总结与评述,最终发现模式识别技术与机器学习方法正越来越广泛地应用到桥梁健康监测的研究中。     

基于模态频率和神经网络的结构损伤检测

把结构损伤识别问题分为损伤辨识、损伤定位、损伤程度标定三个子模块，对每个子模块用模态参数构造对损伤敏感的标识量，并作为特征参数输入到神经网络中实现损伤识别。将优化的BP网络和频率相结合成功地实现了矩形梁的损伤检测，为结构健康监测研究提出一条新的技术途径。     

小波分析在结构健康诊断中的应用

小波变换由于同时在时间域和频率域具有良好的局部化性质，且具有很强的处理非平稳过程的能力，因此广泛地应用于许多领域。对小波变换在结构健康诊断中的应用进行了分析．作为一个具体应用，根据一木结构的振动台试验数据，利用小波分析方法对该结构的动力特性进行了分析．     

基于结构动力参数的土木工程结构损伤识别方法

简要综述了近几年基于结构动力参数的土木工程结构损伤识别的方法，对各结构损伤识别方法进行评论。讨论各种方法在理论和实际应用中的优点及存在的问题。最后，通过对一试验模型的模拟损伤试验说明动力参数检测方法的应用。     

Lamb波相控阵结构健康监测成像技术

在分析相控阵波束指向的控制过程与介绍相控阵结构健康监测原理的基础上,利用相控阵原理控制Lamb波的时间延迟使其在结构损伤处聚焦.通过比较结构健康状态与损伤状态的传感器响应信号,获取Lamb波损伤散射信号;采用相控阵技术控制损伤散射信号时间延迟得到不同方向的信号,进而实现对结构的多方位扫描,根据扫描信号特点,将各方向的监测结果信号采用灰度图像显示.该方法在铝板结构中实现损伤的定位成像,其不仅能够精确定位损伤位置,而且能够直观清晰显示结构损伤.     

结构健康监测中的数据融合技术

目的为了充分利用大型结构健康监测系统中来自不同时间与空间的多传感器信息资源，获得被测对象的一致性决策和估计任务。进而提高确诊率．方法从多传感器数据融合的概念、基本原理出发，探讨了数据融合技术在结构健康监测与诊断中应用的可行性，重点研究了基于人工智能的数据融合技术在结构健康监测及诊断中的应用方法．结果提出了小波概率神经网络数据融合损伤检测技术及其在结构损伤检测中的应用．结论基于多传感器数据融合的健康监测与诊断是可行的、有效的．     

基于交叉模型交叉模态法的损伤识别研究

损伤识别能判断结构是否损伤,并对危险进行提前预警,对避免灾难发生和减轻灾难后果具有重要作用,受到了人们越来越多的关注.交叉模型交叉模态法利用理论和试验模态进行损伤识别,具有物理意义明确、充分利用实测模态等诸多优点.介绍了交叉模型交叉模态法,分析了LANL实验室的一个八自由度结构,提出了一种优化存储方法,分别在完全模态和不完全模态情形下模拟了单一损伤和多重损伤工况,用实测数据验证了交叉模型交叉模态法的有效性,并利用实测模态频率和振型对结构的刚度矩阵进行了修正.     

Fundamental modeling issues on benchmark structure for structural health monitoring

The IASC-ASCE Structural Health Monitoring Task Group developed a series of benchmark problems, and participants of the benchmark study were charged with using a 12-degree-of-freedom (DOF) shear building as their identification model. The present article addresses improperness, including the parameter and modeling errors, of using this particular model for the intended purpose of damage detection, while the measurements of damaged structures are synthesized from a full-order finite-element model. In addressing parameter errors, a model calibration procedure is utilized to tune the mass and stiffness matrices of the baseline identification model, and a 12-DOF shear building model that preserves the first three modes of the full-order model is obtained. Sequentially, this calibrated model is employed as the baseline model while performing the damage detection under various damage scenarios. Numerical results indicate that the 12-DOF shear building model is an over-simplified identification model, through which only idealized damage situations for the benchmark structure can be detected. It is suggested that a more sophisticated 3-dimensional frame structure model should be adopted as the identification model, if one intends to detect local member damages correctly. Supported by the National Hi-Tech Research and Development Program of China (“863” Project) (Grant No. 2006AA09Z331) and the National Science Fund for Distinguished Young Scholars (Grant No. 50325927)     

桥梁健康监测中损伤特征提取的小波包方法

针对桥梁健康监测中结构损伤识别的特点,从模式识别的角度提出和分析了损伤特征提取问题.阐述了基于小波包分析的两种节点能量特征提取的方法.为了研究小波包系数节点能量和小波包信号成分节点能量对损伤信息进行特征提取的差异,通过对随机荷载激励下的连续梁进行数值模拟,得到了结构未损和损伤状态下的加速度时程信号.应用小波包变换,对不同结构状态下的加速度信号分别提取了两种小波包节点能量特征,并对它们作为结构损伤特征指标的敏感性进行了比较.认为两种特征指标的敏感性相差很小,而小波包系数节点能量特征指标的计算效率更高,更适合桥梁健康监测中损伤特征提取的要求.     

基于振动的结构健康监测技术

介绍了基于振动的结构健康监测与诊断的基本概念与理论,论述了基于振动和神经网络方法的结构损伤检测的原理、策略及其在土木工程中的应用,重点探讨了各种结构损伤检测技术存在的问题及有效的解决方法.考虑到测量噪声及特征参数对实际结构检测的影响,提出了自适应概率神经网络(APNN)和主组分分析(PCAPNN)技术,并用三种概率神经网络(传统概率神经网络TPNN,APNN和PCAPNN)模型对某悬索桥进行了结构损伤检测,结果发现APNN的识别精度最高,PCAPNN次之,TPNN最差.     

结构健康诊断无线监测系统设计

为了对大型结构工程进行长期健康监测,并可根据监测数据进行来分析、评估结构安全性,设计了一套实用型较强的无线监测系统.该系统采用微功耗的单片机控制的12位模数转换器完成模数转换,用户可以根据不同需求选配不同类型的串口通讯模块进行无线传输,并且无线通讯模块支持多个智能命令,所有监测数据由监控中心设备并行实时显示处理,并给出可视化的图形分析结果.该系统适用于不同规模的结构进行健康监测.     

基于Lonworks技术的工程安全监测自动化网络系统开发

一般工程的安全监测面广量大 ,在各种工况条件下如何快速判断工程的运行性态和安全状况 ,要求安全监测系统能够准确迅速地采集监测仪器的监测数据 ,并及时对监测数据进行处理分析 ,供专家决策作出判断。实现工程安全监测自动化是工程监测的发展趋势 ,也是解决问题的有效途径。介绍了监测自动化的发展、研制过程、监测网络系统的特点和功能 ,以及监测网络系统在工程中的应用