[發(fā)明專利]一種基于監(jiān)測數據的預制裝配式橋梁結構性能分析方法

在審

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• 申請日: 2021-10-15
• 公開（公告）號: CN114004467A
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發(fā)明（設計）人: 靳啟文;周亞棟;薛曉鋒;靳琳琳;孫藝利;劉忠強;鄭德乾;丁永剛;陳桂香;賀拴海
• 申請（專利權）人: 河南工業(yè)大學;長安大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/00;G06F17/18;G06Q50/08
• 代理公司: 鄭州聯科專利事務所(普通合伙) 41104
• 代理人: 王聚才

本發(fā)明公開一種基于監(jiān)測數據的預制裝配式橋梁結構性能分析方法，包括如下步驟：a、預制構件響應監(jiān)測數據預處理；b、預制構件響應監(jiān)測數據相關性分析模型；c、預制構件響應監(jiān)測數據相關性系數短期預測，采用三次平滑指數方法對監(jiān)測數據Pearson相關性系數進行短期預測；d、預制構件響應監(jiān)測數據相關性系數短期預測誤差；e、當Pearson相關性系數分析誤差不能滿足設定精度值時，重復步驟c、d，考慮更高次平滑指數，直到Pearson相關性系數分析誤差滿足設定值；本發(fā)明能揭示現役預制裝配式橋梁各預制構件自身的材料劣化性能、揭示相鄰兩預制構件連接件服役性能退化狀況；基于短期預測，制定有針對性的養(yǎng)管決策。

技術領域

本發(fā)明涉及裝配式橋梁智能監(jiān)測與運維領域，特別涉及一種基于監(jiān)測數據的預制裝配式橋梁結構性能分析方法。

背景技術

目前，橋梁結構監(jiān)測由于受海量監(jiān)測數據難以有效處理、同一運輸線路不同橋梁服役性能變化復雜、橋位環(huán)境等因素影響，普遍存在著監(jiān)測數據分析與橋梁結構養(yǎng)護管理脫節(jié)的現象，發(fā)生此類現象的原因主要在于以下兩個方面：

1、監(jiān)測數據受監(jiān)測傳感器性能（如靈敏度、耐久性），監(jiān)測系統(tǒng)動力與互聯網、橋位環(huán)境等因素影響，監(jiān)測數據超量程卡死、階躍變換現象突出，使得監(jiān)測數據周期性變差，研究人員多數情況下會主觀選擇部分周期性較好的樣本數據展開分析。此外，監(jiān)測數據傳統(tǒng)分析方法，未能充分考慮不同傳感器類型、不同測點監(jiān)測數據的相關性和關聯性；

2、橋梁結構類型繁多，各不同類型由通常涉及多種不同結構型式，不同橋型服役性能差異顯著且變化復雜，未能借助海量監(jiān)測數據得到全面、更有針對性的分析和建模，如各運輸險路最為廣泛應用的預制裝配式橋梁，常見的有裝配式 T 型梁橋、裝配式空心板橋、裝配式箱梁橋等型式。此類橋梁受預制構件連接件影響顯著，如裝配式梁板橋上部結構受濕接縫影響，單梁（板）受力現象突出，亟需借助海量監(jiān)測數據建立更有針對性的分析模型，有助于實現同一運輸線路此類橋梁的集中統(tǒng)一管理，進一步降低安全風險。

因此，本發(fā)明考慮海量監(jiān)測數據提出現役預制裝配式橋梁各預制構件材料劣化分析模型和相鄰兩預制構件連接件服役性能退化模型，并實施短期預測十分必要。

發(fā)明內容

本發(fā)明目的是為解決監(jiān)測數據傳統(tǒng)分析方法未能充分考慮不同傳感器類型、不同測點監(jiān)測數據的相關性和關聯性，以及無法實施大量現役預制裝配式橋梁結構性能分析預測和統(tǒng)一管理決策的問題，提出一種基于監(jiān)測數據的現役預制裝配式橋梁結構性能分析預測方法，采用了監(jiān)測數據相關性分析模型和短期預測，實現了預制構件結構真實服役狀態(tài)分析，并基于短期預測，制定更有針對性的養(yǎng)管決策。

為達到上述目的所采取的技術方案是：

一種基于監(jiān)測數據的預制裝配式橋梁結構性能分析方法，包括如下步驟：

a、監(jiān)測數據預處理

針對現役預制裝配式橋梁結構各預制構件位移響應、微應變響應、橋位溫度監(jiān)測數據，將現役預制裝配式橋梁結構各預制構件位移、微應變對應的試驗值、理論設計值、極限值作為參考數值，通過監(jiān)測數據與參考數值對比，當監(jiān)測數據超過參考數值時，對結構安全性做出宏觀判斷，并將參考數值替換部分超量程卡死監(jiān)測數據；即用試驗值替換由于重型車輛快速通行、傳感器靈敏度等因素導致的部分超量程卡死、階躍變換監(jiān)測數據，使監(jiān)測數據更加平滑；

b、監(jiān)測數據相關性分析模型

針對現役預制裝配式橋梁結構各預制構件位移響應、微應變響應、橋位溫度監(jiān)測數據，分別繪制預制裝配式橋梁結構各預制構件自身的位移響應或者微應變響應監(jiān)測數據相關性散點分布圖、計算Pearson相關性系數，繪制相鄰預制構件的位移響應、微應變響應、橋位溫度監(jiān)測數據相關性散點分布圖，并計算Pearson相關性系數；

c、監(jiān)測數據相關性系數短期預測

采用三次平滑指數方法（Holt-Winters）對監(jiān)測數據Pearson相關性系數進行短期預測；

d、監(jiān)測數據相關性系數短期預測誤差