法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2020-05-29
授权
授权
2020-02-25
实质审查的生效 IPC(主分类):G06F30/23 申请日:20190929
实质审查的生效
2020-01-24
公开
公开
技术领域
本发明属于实际大跨桥梁结构斜拉索结构损伤诊断领域。
背景技术
斜拉索作为大跨桥梁的主要承重构件,索力的微小变化都会对桥梁整体结构受力体系产生巨大的影响。为了保障桥梁在运营期间的安全性、完整性和适用性,急需一种能够有效诊断大跨桥梁斜拉索结构损伤的方法。大跨桥梁的斜拉索数量众多,采用现有人工检测手段无法满足实时在线准确诊断全部斜拉索结构损伤的需求。针对这一问题,依托现有桥梁结构健康监测系统,将分布式布里渊光纤传感技术引入到斜拉索结构损伤诊断中,提出一种基于BOTDA(Brillouin optical time domain analysis)技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法,利用BOTDA技术提供的高测点密度的桥梁主梁结构应变监测数据,实现对全桥所有斜拉索结构损伤的有效诊断。
发明内容
本发明是为了解决大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断的问题,现提供一种基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法。
基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法,该方法包括以下步骤:
步骤一:根据桥梁设计、施工图纸准确建立结构有限元基准模型,提取基准模型在随机车辆荷载作用下分布式主梁应变、分布式主梁竖向挠度和斜拉索索力解析数据,分别构建主梁不同断面处的结构应变-竖向挠度、竖向挠度-斜拉索索力之间的关系模型;
步骤二:利用BOTDA技术,采集主梁不同断面处的结构应变监测数据,利用步骤一建立的关系模型,分别计算主梁竖向挠度和斜拉索索力监测结果;
步骤三:根据主梁不同断面处的结构应变监测数据、主梁竖向挠度和斜拉索索力监测结果,分别构建斜拉索索力-主梁结构应变数据集合、主梁结构应变-主梁竖向挠度数据集合;
步骤四:根据步骤三获得的数据集合,以桥梁开始运营的第一年为参考状态,利用马氏距离,计算桥梁参考状态下结构损伤诊断因子序列,将该损伤诊断因子序列的最大值的95%作为损伤诊断阈值;
步骤五:利用待诊断状态下数据点到参考状态数据集合的马氏距离,确定所有监测点处的结构损伤诊断因子;
步骤六:待损伤诊断状态下,将所有监测点的结构损伤诊断因子与损伤诊断阈值进行比较,当结构损伤诊断因子大于损伤诊断阈值时,则该监测点处发生了损伤,反之,则该监测点处未产生损伤;
步骤七:根据步骤六的结构损伤诊断结果,利用斜拉索索力-主梁应变和主梁应变-主梁竖向挠度损伤诊断结果的差异,判断损伤诊断因子超出阈值是主梁结构损伤还是斜拉索结构损伤。
本发明所述的基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法,采用健康状态下的桥梁主梁不同断面处结构应变监测数据,构建该断面处斜拉索结构损伤诊断因子及诊断阈值,通过对待损伤诊断状态下不同监测点的结构损伤诊断因子与阈值进行比较,从而判别该监测点处斜拉索结构是否产生损伤。本发明利用BOTDA技术,获得桥梁主梁不同断面处的结构应变监测数据,借助桥梁有限元基准模型确定的关系模型,获得主梁竖向挠度和斜拉索索力监测结果,间接地实现对全部斜拉索索力的监测,突破了直接在斜拉桥斜拉索上布设传感器的传统监测方式对全部斜拉索索力进行监测的局限性,所述方法能够诊断桥梁全部斜拉索结构损伤。
附图说明
图1为斜拉桥有限元模型图。
图2为斜拉索损伤模拟和主梁损伤模拟空间位置图。
图3为数值模拟时数据提取的空间位置图。
图4为斜拉索索力-主梁应变数据集合分布图。
图5为主梁应变-主梁竖向挠度数据集合分布图。
图6为参考状态斜拉索索力-主梁应变数据集合的马氏距离和阈值图。
图7为参考状态主梁应变-主梁竖向挠度数据集合的马氏距离和阈值图。
图8为待诊断状态斜拉索索力-主梁应变数据集合的马氏距离图。
图9为待诊断状态主梁应变-主梁竖向挠度数据集合的马氏距离图。
图10为具体实施方式一所述的基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法的流程图。
具体实施方式
具体实施方式一:参照图10具体说明本实施方式,本实施方式所述的基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法,该方法包括以下步骤:
步骤一:根据桥梁设计、施工图纸准确建立结构有限元基准模型,提取基准模型在随机车辆荷载作用下分布式主梁应变、分布式主梁竖向挠度和斜拉索索力解析数据,分别构建主梁不同断面处的结构应变-竖向挠度、竖向挠度-斜拉索索力之间的关系模型;
步骤二:利用BOTDA技术,采集主梁不同断面处的结构应变监测数据,利用步骤一建立的关系模型,分别计算主梁竖向挠度和斜拉索索力监测结果;
步骤三:根据主梁不同断面处的结构应变监测数据、主梁竖向挠度和斜拉索索力监测结果,分别构建斜拉索索力-主梁结构应变数据集合、主梁结构应变-主梁竖向挠度数据集合;
步骤四:根据步骤三获得的数据集合,以桥梁开始运营的第一年为参考状态,利用马氏距离,计算桥梁参考状态下结构损伤诊断因子序列,将该损伤诊断因子序列的最大值的95%作为损伤诊断阈值;
步骤五:利用待诊断状态下数据点到参考状态数据集合的马氏距离,确定所有监测点处的结构损伤诊断因子;
步骤六:待损伤诊断状态下,将所有监测点的结构损伤诊断因子与损伤诊断阈值进行比较,当结构损伤诊断因子大于损伤诊断阈值时,则该监测点处发生了损伤,反之,则该监测点处未产生损伤;
步骤七:根据步骤六的结构损伤诊断结果,利用斜拉索索力-主梁应变和主梁应变-主梁竖向挠度损伤诊断结果的差异,判断损伤诊断因子超出阈值是主梁结构损伤还是斜拉索结构损伤。
本实施方式中,利用斜拉索索力-主梁应变和主梁应变-主梁竖向挠度的损伤诊断结果的差异来确定结构损伤类型。主梁结构损伤仅影响主梁应变和主梁竖向挠度,不影响斜拉索索力;斜拉索结构损伤会直接影响斜拉索索力,进而影响主梁应变和主梁竖向挠度。由此,当斜拉索索力-主梁应变数据集合的损伤诊断因子大于损伤诊断阈值而主梁应变-主梁竖向挠度数据集合的损伤诊断阈值小于损伤诊断阈值时,斜拉索结构发生损伤;当两个数据集合的损伤诊断因子均大于损伤诊断阈值时,主梁结构发生损伤。
具体实施方式二:本实施方式是对具体实施方式一所述的基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法作进一步说明,本实施方式中,步骤一所述构建主梁不同断面处的结构应变-竖向挠度、竖向挠度-斜拉索索力之间的关系模型的方法为:
步骤一一:设分布式主梁应变解析数据为Y=[Y1,Y2,…,Ym]k×m,分布式主梁竖向挠度解析数据为N=[N1,N2,…,Np]k×p,斜拉索索力解析数据为S=[S1,S2,…,Sp]k×p。
则第i个时刻的分布式主梁应变解析数据和分布式主梁竖向挠度解析数据为:
Yi=(yi1,yi2,…,yim)>
Ni=(ni1,ni1,…,nip)(2)
则第j个监测点的主梁竖向挠度解析数据和斜拉索索力解析数据分别为:
Nj=(n1j,n2j,…,nkj)T(3)
Sj=(s1j,s2j,…,skj)Τ(4)
式中,k为采样次数,随时间变化,并按一定时间间隔不断增加;m为分布式主梁应变监测点的个数;p为分布式主梁竖向挠度和斜拉索索力监测点的个数;1≤i≤k;1≤j≤p;
步骤一二:根据步骤一一获得的第i个时刻的分布式主梁应变解析数据和分布式主梁竖向挠度解析数据,构造系数矩阵Δ使其满足
Ni=YiΔ>
为求解系数矩阵Δ,取m个采样点数据按如下公式计算
将式(6)求解的系数矩阵Δ代入式(5),式(5)即为所需的结构应变-竖向挠度之间的关系模型;
步骤一三:根据步骤一一获得的第j个监测点的主梁竖向挠度解析数据和斜拉索索力解析数据,对其进行函数拟合,确定函数Fj使其满足
Sj=Fj(Nj)>
依次对p个监测点按式(7)进行函数拟合,获得函数集F
F={F1,F2,…,Fp}>
式(8)即为所需的竖向挠度-斜拉索索力之间的关系模型;
具体实施方式三:本实施方式是对具体实施方式一所述的基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法作进一步说明,本实施方式中,步骤二所述计算主梁竖向挠度和斜拉索索力监测结果的方法为:
步骤二一:步骤二采集的主梁不同断面处的结构应变监测数据为
步骤二二:根据步骤二一获得的主梁竖向挠度监测结果,利用竖向挠度-斜拉索索力之间的关系模型,则斜拉索索力监测结果为
具体实施方式四:本实施方式是对具体实施方式一所述的基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法作进一步说明,本实施方式中,步骤三所述构建斜拉索索力-主梁结果应变数据集合、主梁结构应变-主梁竖向挠度数据集合的方法为:
步骤三一:根据步骤二获得的主梁不同断面处的结构应变监测数据
步骤三二:根据步骤三一获得的重构主梁结构应变监测数据
式中,aij是一个行向量,是由第j个监测点在第i时刻的斜拉索索力监测结果和重构主梁结构应变监测数据构成的数据点,即
步骤三三:根据步骤三一获得的重构主梁结构应变监测数据
式中,bij是一个行向量,是由第j个监测点在第i时刻的重构主梁结构应变监测数据和主梁竖向监测结果构成的数据点,即
具体实施方式五:本实施方式是对具体实施方式一所述的基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法作进一步说明,本实施方式中,步骤四计算桥梁参考状态下结构损伤诊断因子序列及确定结构损伤诊断阈值的方法为:
将桥梁开始运营后获得的监测数据分为参考状态和待诊断状态两部分,参考状态是指以桥梁开始运营的第一年内获得的监测数据,待损伤诊断状态是指桥梁开始运营第一年以后获得的监测数据。
根据步骤三获得的斜拉索索力-主梁结构应变数据集合和主梁结构应变-主梁竖向挠度数据集合,记参考状态下的第j个监测点的数据集合分别为
式中,
依次对参考状态下第j个监测点的k次采样获得的数据点按式(14)和式(15)进行计算,则桥梁参考状态下第j个监测点的结构损伤诊断因子序列为
则桥梁第j个监测点的结构损伤诊断阈值为
具体实施方式六:本实施方式是对具体实施方式一所述的基于BOTDA技术的大跨桥梁斜拉索结构损伤诊断方法作进一步说明,本实施方式中,步骤五计算桥梁待诊断状态下结构损伤诊断因子的方法为:
根据步骤三获得的斜拉索索力-主梁结构应变数据集合和主梁结构应变-主梁竖向挠度数据集合,则桥梁待诊断状态下结构损伤诊断因子为
式中,
采用下述试验来验证本发明:
本试验是以图1所示的双塔三跨斜拉桥为例,图1中为斜拉桥的有限元模型图。为了便于模拟斜拉索结构损伤,通过折减斜拉索单元的弹性模量来模拟结构产生的损伤,损伤位置为07号斜拉索,损伤程度设定为5%;为了便于模拟主梁结构损伤,通过刚度(弹性模量)折减来模拟产生的损伤,损伤位置为07号斜拉索锚固处所在截面的主梁段,如图2所示。
本试验具体如下:
利用斜拉桥的有限元模型进行数值模拟,提取基准模型在随机车辆荷载作用下分布式主梁结构应变、分布式主梁竖向挠度和斜拉索索力解析计算结果,监测点的空间位置如图3所示,分别构建主梁不同断面处的结构应变-竖向挠度、竖向挠度-斜拉索索力之间的关系模型。
利用BOTDA技术,采集1~310时间段内主梁不同断面处的结构应变监测数据,利用关系模型,分别计算主梁竖向挠度和斜拉索索力监测结果,并根据监测结果,分别构建斜拉索索力-主梁结构应变数据集合、主梁结构应变-主梁竖向挠度数据集合,如图4和图5所示;
数据集合的1~100时间段内为参考状态,利用马氏距离,计算桥梁参考状态下结构损伤诊断因子序列,将该损伤诊断因子序列的最大值的95%作为损伤诊断阈值,如图6和图7所示;
数据集合的101~310时间段内为待诊断状态,(在101~250时间段内无损伤,在251~300时间段内07号斜拉索损伤5%,在301~210时间段内07号斜拉索锚固处所在截面主梁段损伤10%),利用待诊断状态下数据点到参考状态数据集合的马氏距离,确定所有监测点处的结构损伤诊断因子;
利用损伤诊断因子与损伤诊断阈值进行比较,绘制损伤诊断因子时程曲线图,实现斜拉桥结构损伤和损伤类别诊断,如图8和图9所示。
机译: 基于卷积神经网络的桥梁损伤检测方法的CNN仿真数据预处理技术
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机译: 基于图像处理链接模式识别技术的皮肤损伤自动诊断方法