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文檔簡介
1、隨著橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)的大量普及,基于橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號的處理方法的研究也日益成為關(guān)注的焦點。本文針對橋梁健康監(jiān)測領(lǐng)域普遍存在的數(shù)據(jù)豐富而信息匱乏的特點,運用數(shù)據(jù)驅(qū)動領(lǐng)域的思想技術(shù),以符號化建模為基礎(chǔ),利用其模式發(fā)現(xiàn)的特點,對橋梁結(jié)構(gòu)系統(tǒng)響應(yīng)信號進行符號化處理、因果態(tài)分割重構(gòu)、結(jié)構(gòu)向量提取,然后用獲得的大量結(jié)構(gòu)向量訓(xùn)練隱馬爾可夫模型來診斷評估橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài),同時結(jié)合midas civil仿真模型與實橋縮尺模型進行試驗驗證,形成了一套基于數(shù)據(jù)驅(qū)
2、動的橋梁結(jié)構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)診斷評估的算法體系。其主要內(nèi)容包括:
?、贅蛄航Y(jié)構(gòu)系統(tǒng)及其響應(yīng)信號的復(fù)雜性分析。通過對橋梁結(jié)構(gòu)的材料非線性、幾何非線性等的分析,探究橋梁結(jié)構(gòu)復(fù)雜系統(tǒng)動力行為產(chǎn)生的機理,并以帶有平方非線性的兩個自由度哈密頓系統(tǒng)為例,進一步分析結(jié)構(gòu)系統(tǒng)非線性混沌動力行為演化模式。同時,在此基礎(chǔ)上,分析橋梁結(jié)構(gòu)系統(tǒng)響應(yīng)信號非平穩(wěn)與非線性的復(fù)雜特性。
②構(gòu)建基于符號化建模的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)特征指標(biāo)。針對借助傳感器技術(shù)直接采集到
3、的結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號具有隨機性強、不穩(wěn)定性、非線性等復(fù)雜特征,引入人工智能領(lǐng)域用于解決復(fù)雜性問題的符號化建模方法,對響應(yīng)信號進行粗?;幚?,去除其中的非本質(zhì)特征,盡可能的保留關(guān)鍵信息。在此基礎(chǔ)上,重構(gòu)序列的ε機,挖掘結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的隱含模式,實現(xiàn)反應(yīng)結(jié)構(gòu)損傷信息的提取。
③構(gòu)建基于隱馬爾可夫模型的橋梁結(jié)構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)診斷方法。結(jié)合隱馬爾可夫模型具有分析處理變長特征序列的優(yōu)點,將符號化模型提取的反應(yīng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)特征的結(jié)構(gòu)向量作為觀測序列,各結(jié)構(gòu)損傷
4、狀態(tài)作為隱含序列,利用鮑母韋爾奇算法訓(xùn)練隱馬爾可夫模型,同時,通過對比分析結(jié)構(gòu)系統(tǒng)不同狀態(tài)下模型所計算的對數(shù)似然率的演化模式,實現(xiàn)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)診斷。
?、芤劳衜idas仿真模型及黑沖溝特大橋?qū)崢蚩s尺模型的試驗分析。運用符號化建模提取結(jié)構(gòu)模型在不同測點以及四種不同損傷工況下的振動加速度響應(yīng)信號的結(jié)構(gòu)向量,然后對初始化的隱馬爾可夫模型進行大量結(jié)構(gòu)向量的訓(xùn)練,得到能夠進行橋梁結(jié)構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)診斷分析的隱馬爾可夫模型集合,由此驗證先符號化建
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