CN117421554A - 基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法 - Google Patents
基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117421554A CN117421554A CN202311380778.5A CN202311380778A CN117421554A CN 117421554 A CN117421554 A CN 117421554A CN 202311380778 A CN202311380778 A CN 202311380778A CN 117421554 A CN117421554 A CN 117421554A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- long
- structural
- vibration
- data
- calculating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 230000007774 longterm Effects 0.000 title claims abstract description 26
- 239000000725 suspension Substances 0.000 title claims abstract description 18
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 44
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 23
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 16
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 15
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 6
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 abstract description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 abstract description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M13/00—Testing of machine parts
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法;属于桥梁结构检、监测领域;其操作步骤:获取结构振动响应数据;对结构振动响应数据进行滤波;计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线;计算结构不同测点的能量累计指标占比;计算结构损伤评估阈值参数;确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位。本发明可以较为准确地计算结构加速度时程与结构累计耗能之间的关系,可通过损伤敏感程度指标准确地描述运营荷载作用下结构的健康状态变化,并确定结构的易损部位,对于定量评价运营荷载作用下结构的服役性能及安全状态的变化特征具有重要意义。
Description
技术领域
本发明属于桥梁结构检、监测领域,涉及了一种利用健康监测加速度时程数据的损伤识别方法;具体的是,涉及了一种基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法。
背景技术
加速度时程数据是桥梁健康监测***中的重要测试项目,有效利用结构监测***输出的历年监测数据,采用损伤识别方法进行桥梁结构的健康度评价,对桥梁结构的安全运营具有重要意义。一般而言,桥梁结构受力、变形及动力响应特征与所受荷载在时序上存在一一对应关系,比如,车辆荷载过桥时,主梁线性、斜拉索索力、吊索索力、结构应变等随之变化明显。在这类荷载长期作用下,结构中某些构件逐渐出现损伤,使整体结构的刚度也随之变化,而这一变化能通过结构的整体累计耗能反映。
因此,建立结构健康监测数据与结构累计耗能之间有效的关系,分析在运营荷载作用下结构整体刚度的变化,对于定量评估运营荷载长期作用下结构的服役性能和健康度具有重要意义。
发明内容
发明目的:本发明的目的是提供了一种基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法。
技术方案:本发明所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其操作步骤如下:
(1):获取结构振动响应数据;
(2):对结构振动响应数据进行滤波;
(3):计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线;
(4):计算结构不同测点的能量累计指标占比;
(5):计算结构损伤评估阈值参数;
(6):确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位。
进一步的,在步骤(1)中,所述获取的数据包括获得结构加速度振动数据,并将历年的数据按月整理,将结构在第i个月第j个测点的振动加速度响应数据记为uij(t),i=1,2,…,M,j=1,2,…,ns,其中,M为历年数据的月份总数,ns为结构加速度测点总数。
进一步的,在步骤(2)中,所述对结构振动响应数据进行滤波的操作步骤如下:
(2.1):首先对结构进行有限元建模,并进行模态分析,得到结构各阶模态频率,
然后结合振动测点数量与分布情况确定监测***采集的结构振动模态阶数,并选择合适的目标频率带宽[fmin,fmax]使其覆盖各阶自振频率;
(2.2):利用希尔伯特-黄变换中的经验模态分解(EMD),将原始数据uij(t)分解为n阶固有模态分量ck(t)(k=1,2,…,n);
(2.3):对各阶IMF分量进行功率谱密度分析,剔除振动频率小于fmin的IMF分量,并利用分型守恒原理对剩余的IMF分量进行滤波,得到lk(t)(k=1,2,…,nl),nl为筛选得到的有效IMF分量阶数;
组合各阶滤波后的IMF分量:获得滤波加速度时程信号;其中,滤波函数为:
其中,T是所给定的任意时刻范围最大值,ω为信号的振动频率,参数a和b分别表示局部扩散项与非局部反扩散项;
参数a和b可以通过由目标频率带宽确定的门限频率(ω1),极大值频率(ωM)以及极大值频率对应的值(M值)计算获得,其表达式为:
其中,ω1和ωM满足两者的比值仅与参数λ有关,当λ在(0,2)区间内变化时,两者的比值在/>内变化;
为便于操作在实际情况中,可以将λ、ω1以及M设为定值。
进一步的,在步骤(3)中,所述计算滤波后结构响应数据的均方根(RMS)包络时程曲线是具体包括将滤波得到的加速度数据进行均方根(RMS)包络,以w为RMS包络内滑窗长度分别计算RMS上包络曲线uup(t)和RMS下包络曲线ulow(t),其表达式为:
进一步的,在步骤(4)中,所述计算结构不同测点的能量累计指标占比的操作步骤如下:
(4.1):利用加速度时程曲线的上下RMS包络线来计算时间间隔内与加速度振动相关的时域能量;其表达式为:
其中,nrec是记录的时间历程的计数,该值取决于监测数据的量;ntime是记录的时间历史中的采样点数量;
(4.2):以历年时域信号能量ERMS为基础,计算其测点j的累计能量随时间的相对变化量Hj,将j测点的累计能量变化量除以全桥测点的累计能量变化量,得到占比Qj;其中,Hj与Qj的表达式分别为:
其中,为桥梁运营过程中加速度时程的时域能量;/>为桥梁初始状态下加速度时程的时域能量;ns为全桥振动测点数量。
进一步的,在步骤(5)中,所述计算结构损伤评估阈值参数具体包括利用各个测点的累计能量变化量与全桥测点的累计能量变化量的占比Qj,计算结构累计能量阈值Tj,并将其作为损伤指标评估各测点的结构健康状态;其表达式为:
进一步地,如果(∑Qj)/ns≤Tj,则说明结构在j测点处可能存在结构性损伤。
进一步地,如果(∑Qj)/ns>Tj,则说明结构未存在结构性损伤。
进一步地,当结构各个测点根据历年Tj的变化差异判断结构的易损位置时;Tj变化大的位置相对于小的位置则更易发生损伤。
有益效果:本发明与现有技术相比,本发明的特点是:本发明可以较为准确地计算结构加速度时程与结构累计耗能之间的关系,并判断结构出现损伤的位置以及评估整体的健康状态;可以程序化实现,操作简单快捷,具有广泛的工程应用价值,为结构的健康诊断和状态评估提供技术支撑。
附图说明
图1是本发明的操作流程图;
图2是本发明实施例中大桥立面及主梁加速度传感器布置图;
图3是本发明实施例中滤波函数曲线图;
图4是本发明实施例中滤波后时程信号RMS上下包络曲线示意图;
图5是本发明实施例中主梁支座处损伤指标变化图;
图6是本发明实施例中主梁1/8跨处损伤指标变化图;
图7是本发明实施例中主梁1/4跨处损伤指标变化图;
图8是本发明实施例中主梁3/8跨处损伤指标变化图;
图9是本发明实施例中主梁1/2跨处损伤指标变化图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
如图1所示,本发明所述基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其操作步骤如下:获取结构振动响应数据;对结构振动响应数据进行滤波;计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线;计算结构不同测点的损伤敏感程度指标;计算结构损伤评估阈值参数;确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位。
以某大桥为例,大桥全长2430米,主跨为1490米,桥跨布置(470+1490+470)米,为单孔双铰简支钢箱梁悬索桥;主梁为全焊扁平流线形封闭钢箱梁,箱梁桥面系为正交异性板结构,梁高为3.0m,全宽38.7m;全桥安装了结构健康监测***,分析所用的加速度时程主要选自主梁各测点的加速度传感器;大桥立面及主梁加速度传感器布置如图2所示。
以该桥主梁各测点的输出加速度数据为例,明晰主梁损伤识别及安全评估的计算方法,如图1所示,评估桥梁整体的健康状态;选取主梁各测点2008年与2014年的加速度监测数据为例进行说明。
(1)、获取结构振动响应数据:
获得结构加速度振动数据,并将历年的数据按月整理,将结构在第i个月第j个测点的振动加速度响应数据记为uij(t),i=1,2,…,M,j=1,2,…,ns,M为历年数据的月份总数,ns为结构加速度测点总数;
其中,主梁各测点处传感器的采样频率为fD=20Hz;测点每小时向控制台发送一次数据,采样点数为72000;
(2)、对结构振动响应数据进行滤波:
首先,基于结构的固有动力特性确定目标频率带宽;对结构进行有限元建模,并进行模态分析,计算得到结构各阶模态频率,然后结合振动测点数量与分布情况确定监测***能够采集的结构振动模态阶数,并选择合适的目标频率带宽[fmin,fmax]使其覆盖各阶结构自振频率;为了覆盖有限元模型模态分析计算所得的各阶频率,可将时程信号的目标频段定为[0.05Hz,0.1Hz];
然后,利用希尔伯特-黄变换中的经验模态分解(EMD),将原始数据uij(t)分解为n阶固有模态(IMF)分量ck(t)(k=1,2,…,n);
对各阶IMF分量进行功率谱密度分析,剔除振动频率小于fmin的IMF分量,并利用分型守恒原理对剩余的IMF分量进行滤波,得到lk(t)(k=1,2,…,nl),nl为筛选得到的有效IMF分量阶数;组合各阶滤波后的IMF分量:获得滤波加速度时程信号;滤波函数为:
其中,T是所给定的任意时刻范围最大值,ω为信号的振动频率,参数a和b分别表示局部扩散项与非局部反扩散项;参数a和b可以通过由目标频率带宽确定的门限频率(ω1),极大值频率(ωM)以及极大值频率对应的值(M值)计算获得,表达式为:
其中,ω1和ωM满足两者的比值仅与参数λ有关,当λ在(0,2)区间内变化时,两者的比值在/>内变化;为便于操作在实际情况中可以将λ、ω1以及M设为定值;
根据信号的目标频段,以及桥梁结构门限频率和极大值频率等参数,分别求得到4π2a=0.01,b=0.05以及λ=1.8,并绘制滤波函数曲线如图3所示。
(3)、计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线:
针对滤波得到的加速度数据,根据均方根(RMS)包络原理,分别计算RMS上包络曲线和RMS下包络曲线如图4所示,表达式为:
其中,为滤波后的加速度时程信号;uup(t)为滤波后加速度时程信号的上包络时程曲线;ulow(t)为滤波后加速度时程信号的下包络时程曲线;w为RMS包络内滑窗长度;
(4)、计算结构不同测点的能量累计指标占比:
首先,利用加速度时程曲线的上下RMS包络线来计算时间间隔内与加速度振动相关的时域能量;其表达式为:
其中,nrec是记录的加速度时程数量,该值取决于监测时长;ntime是单个时程内记录的加速度点数;
然后,以历年时域信号能量ERMS为基础,计算其测点j的累计能量随时间的相对变化量Hj,将j测点的累计能量变化量除以全桥测点的累计能量变化量,得到占比Qj,Hj与Qj的表达式分别为:
其中,为桥梁运营过程中加速度时程的时域能量;/>为桥梁初始状态下加速度时程的时域能量;ns为全桥振动测点数量;
根据2008年以及2014年半跨主梁各测点的加速度数据,可计算各测点两年间的损伤指标变化分别如图5-9所示;
(5)、计算结构损伤评估阈值参数:
利用各个测点的累计能量变化量与全桥测点的累计能量变化量的占比Qj,计算结构累计能量阈值Tj,并将其作为损伤指标评估各测点的结构健康状态;其表达式为:
如果(∑Qj)/ns≤Tj,则说明结构在j测点处可能存在结构性损伤;
如果(∑Qj)/ns>Tj,则说明结构未存在结构性损伤;从图5-9的各损伤参数变化可知,桥梁结构并未发生结构性损伤;
(6)、确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位:
如果(∑Qj)/ns>Tj,结构各个测点可以根据历年Tj的变化差异判断结构的易损位置;Tj变化大的位置相对于小的位置更易发生损伤;
分析桥梁加速时域内能量损伤阈值的变化,发现在长期运营荷载作用下桥梁结构不同部位对损伤的敏感性存在明显差异;与桥梁支座位置和1/8跨处相比,主梁的1/4跨、3/8跨和1/2跨在长期的运营荷载作用下表现出了更大的易损性;值得注意的是,主梁1/4跨和3/8跨的结构刚度变化与温度等环境因素之间存在明显的关联。
Claims (10)
1.基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:其操作步骤如下:
(1):获取结构振动响应数据;
(2):对结构振动响应数据进行滤波;
(3):计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线;
(4):计算结构不同测点的能量累计指标占比;
(5):计算结构损伤评估阈值参数;
(6):确定在长期运营荷载作用下结构的易损部位。
2.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:在步骤(1)中,所述获取的数据包括获得结构加速度振动数据,并将历年的数据按月整理,将结构在第i个月第j个测点的振动加速度响应数据记为uij(t),i=1,2,…,M,j=1,2,…,ns,其中,M为历年数据的月份总数,ns为结构加速度测点总数。
3.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:在步骤(2)中,所述对结构振动响应数据进行滤波的操作步骤如下:
(2.1):首先,对结构进行有限元建模,并进行模态分析,得到结构各阶模态频率,
然后,结合振动测点数量与分布情况确定监测***采集的结构振动模态阶数,并选择适配的目标频率带宽[fmin,fmax]使其覆盖各阶自振频率;
(2.2):利用希尔伯特-黄变换中的经验模态分解,将原始数据uij(t)分解为n阶固有模态分量ck(t)(k=1,2,…,n);
(2.3):对各阶IMF分量进行功率谱密度分析,剔除振动频率小于fmin的IMF分量,并利用分型守恒原理对剩余的IMF分量进行滤波,得到lk(t)(k=1,2,…,nl),nl为筛选得到的有效IMF分量阶数;
组合各阶滤波后的IMF分量:获得滤波加速度时程信号;
其中,滤波函数为:
式中,T是所给定的任意时刻范围最大值,ω为信号的振动频率,参数a和b分别表示局部扩散项与非局部反扩散项。
4.根据权利要求3所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:
所述参数a和b通过由目标频率带宽确定的门限频率(ω1),极大值频率(ωM)以及极大值频率对应的值计算获得,其表达式为:
式中,ω1和ωM满足两者的比值仅与参数λ有关,当λ在(0,2)区间内变化时,两者的比值在/>内变化;
为便于操作在实际情况中,将λ、ω1以及M设为定值。
5.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:在步骤(3)中,所述计算滤波后结构响应数据的均方根包络时程曲线是具体包括将滤波得到的加速度数据进行均方根包络,以w为RMS包络内滑窗长度分别计算RMS上包络曲线uup(t)和RMS下包络曲线ulow(t),其表达式为:
6.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:在步骤(4)中,所述计算结构不同测点的能量累计指标占比的操作步骤如下:
(4.1):利用加速度时程曲线的上下RMS包络线来计算时间间隔内与加速度振动相关的时域能量;其表达式为:
式中,nrec是记录的时间历程的计数,该值取决于监测数据的量;ntime是记录的时间历史中的采样点数量;
(4.2):以历年时域信号能量ERMS为基础,计算其测点j的累计能量随时间的相对变化量Hj,将j测点的累计能量变化量除以全桥测点的累计能量变化量,得到占比Qj;其中,Hj与Qj的表达式分别为:
式中,为桥梁运营过程中加速度时程的时域能量;/>为桥梁初始状态下加速度时程的时域能量;ns为全桥振动测点数量。
7.根据权利要求1所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:在步骤(5)中,所述计算结构损伤评估阈值参数具体包括利用各个测点的累计能量变化量与全桥测点的累计能量变化量的占比Qj,计算结构累计能量阈值Tj,并将其作为损伤指标评估各测点的结构健康状态;其表达式为:
8.根据权利要求7所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:如(∑Qj)/ns≤Tj,则表示结构在j测点处可存在结构性损伤。
9.根据权利要求7所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:如(∑Qj)/ns>Tj,则表示结构未存在结构性损伤。
10.根据权利要求9所述的基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法,其特征在于:其中,当结构各个测点根据历年Tj的变化差异判断结构的易损位置时;Tj变化大的位置相对于小的位置则易发生损伤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311380778.5A CN117421554B (zh) | 2023-10-23 | 2023-10-23 | 基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311380778.5A CN117421554B (zh) | 2023-10-23 | 2023-10-23 | 基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117421554A true CN117421554A (zh) | 2024-01-19 |
CN117421554B CN117421554B (zh) | 2024-06-21 |
Family
ID=89529643
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311380778.5A Active CN117421554B (zh) | 2023-10-23 | 2023-10-23 | 基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117421554B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101201282A (zh) * | 2007-12-20 | 2008-06-18 | 宁波大学 | 一种用于斜拉桥索力检测的基频识别方法 |
CN101339003A (zh) * | 2008-08-01 | 2009-01-07 | 重庆交通大学 | 大结构水平二维位移自动测量装置及方法 |
CN201429484Y (zh) * | 2009-06-26 | 2010-03-24 | 贵州师范大学 | 一种斜拉桥的拉索索力无线测量装置 |
CN104729853A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-06-24 | 华东交通大学 | 一种滚动轴承性能退化评估装置及方法 |
CN104964837A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-10-07 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于emd的结构刚度损伤监测方法及*** |
CN106446320A (zh) * | 2016-07-08 | 2017-02-22 | 燕山大学 | 基于imf瞬时能量曲率差值的井架钢结构损伤识别方法 |
CN107180126A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-19 | 河海大学 | 一种桥梁风振监测传感器布置和风振响应重构方法 |
CN108090295A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-05-29 | 武汉光谷北斗控股集团有限公司 | 一种大跨斜拉桥拉索损伤识别方法 |
CN109766803A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-17 | 广州市建筑科学研究院有限公司 | 一种基于希尔伯特-黄变换的结构损伤识别方法 |
CN110006558A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-12 | 重庆万桥交通科技发展有限公司 | 桥梁拉索索力的实时计算、监测方法及监测报警*** |
CN114091160A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-25 | 中铁二院工程集团有限责任公司 | 一种桥梁结构损伤的智能化检测方法及*** |
CN114997009A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-02 | 山东高速集团有限公司 | 一种基于机器视觉和模型修正的桥梁承载力快速评估方法 |
CN115307849A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-11-08 | 大连理工大学 | 一种基于模态置信准则的大跨桥梁涡激振动实时识别方法 |
CN116773652A (zh) * | 2023-04-20 | 2023-09-19 | 北京市政路桥管理养护集团有限公司 | 一种桥梁模态参数测试方法及*** |
-
2023
- 2023-10-23 CN CN202311380778.5A patent/CN117421554B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101201282A (zh) * | 2007-12-20 | 2008-06-18 | 宁波大学 | 一种用于斜拉桥索力检测的基频识别方法 |
CN101339003A (zh) * | 2008-08-01 | 2009-01-07 | 重庆交通大学 | 大结构水平二维位移自动测量装置及方法 |
CN201429484Y (zh) * | 2009-06-26 | 2010-03-24 | 贵州师范大学 | 一种斜拉桥的拉索索力无线测量装置 |
CN104729853A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-06-24 | 华东交通大学 | 一种滚动轴承性能退化评估装置及方法 |
CN104964837A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-10-07 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 基于emd的结构刚度损伤监测方法及*** |
CN106446320A (zh) * | 2016-07-08 | 2017-02-22 | 燕山大学 | 基于imf瞬时能量曲率差值的井架钢结构损伤识别方法 |
CN107180126A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-19 | 河海大学 | 一种桥梁风振监测传感器布置和风振响应重构方法 |
CN108090295A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-05-29 | 武汉光谷北斗控股集团有限公司 | 一种大跨斜拉桥拉索损伤识别方法 |
CN109766803A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-17 | 广州市建筑科学研究院有限公司 | 一种基于希尔伯特-黄变换的结构损伤识别方法 |
CN110006558A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-12 | 重庆万桥交通科技发展有限公司 | 桥梁拉索索力的实时计算、监测方法及监测报警*** |
CN114091160A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-25 | 中铁二院工程集团有限责任公司 | 一种桥梁结构损伤的智能化检测方法及*** |
CN114997009A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-02 | 山东高速集团有限公司 | 一种基于机器视觉和模型修正的桥梁承载力快速评估方法 |
CN115307849A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-11-08 | 大连理工大学 | 一种基于模态置信准则的大跨桥梁涡激振动实时识别方法 |
CN116773652A (zh) * | 2023-04-20 | 2023-09-19 | 北京市政路桥管理养护集团有限公司 | 一种桥梁模态参数测试方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117421554B (zh) | 2024-06-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105241660B (zh) | 基于健康监测数据的高铁大型桥梁性能测试方法 | |
WO2021185308A1 (zh) | 一种电动汽车动力电池组健康状态在线确定方法和*** | |
CN110704801B (zh) | 桥梁集群结构运营安全智能监测与快速检测成套方法 | |
CN108444662B (zh) | 一种基于日温度效应的桥梁损伤在线监测方法 | |
CN108549847B (zh) | 一种无基准数据条件下的梁式结构裂缝损伤识别方法 | |
CN114563150B (zh) | 桥梁健康在线检测模块生成方法、检测方法、工具箱及装置 | |
CN111581867B (zh) | 一种桥梁损伤快速检测方法 | |
CN110619106A (zh) | 一种桥梁损伤定位方法及其定量方法 | |
CN112762885B (zh) | 一种基于监测数据的桥梁实时挠度校验系数计算方法 | |
CN110362886A (zh) | 一种基于不确定性分析的城镇砌体住宅安全评估方法 | |
CN104048843B (zh) | 基于gps位移监测的大跨桥梁钢箱梁损伤预警方法 | |
CN114997249B (zh) | 一种桥梁伸缩缝装置的监控方法及*** | |
CN113204850A (zh) | 一种桥梁挠度监测中的温度效应分离方法 | |
CN108897917A (zh) | 一种用于高速铁路桥梁支座易损性评估的方法 | |
CN111695176A (zh) | 大跨径斜拉桥拉索状况评定方法及装置 | |
CN114595721A (zh) | 一种基于路况识别的车辆零部件应变载荷预测方法 | |
Ding et al. | Study on correlations of modal frequencies and environmental factors for a suspension bridge based on improved neural networks | |
CN117421554B (zh) | 基于长期振动监测数据的大跨悬索桥结构损伤识别方法 | |
CN110657882B (zh) | 一种利用单测点响应的桥梁实时安全状态监测方法 | |
CN109840386B (zh) | 基于因子分析的损伤识别方法 | |
CN117216528A (zh) | 一种基于环境多因素-频率增强映射模型的桥梁性能预警方法 | |
CN109711075B (zh) | 一种突发载荷非线性理论的钢梁桥寿命及可靠度分析方法 | |
CN114993434B (zh) | 一种基于声信号的emd能量熵的车重识别***和方法 | |
CN116384189A (zh) | 一种公路桥梁状态评估***和方法 | |
CN112818454B (zh) | 一种吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |