项目名称: 基于监测加速度的拉索时变索力时程辨识及状态评估方法研究

项目编号: No.51478149

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 建筑科学

项目作者: 李顺龙

作者单位: 哈尔滨工业大学

项目金额: 85万元

中文摘要: 结构健康监测数据分析与挖掘是当前国内外土木工程领域的热点研究方向之一,拉索(包括斜拉索、吊杆等)作为桥梁易损的主要承重构件,其状态监测与评估是涉及桥梁服役安全的重要问题。面向结构健康监测数据挖掘和状态评估的科学问题,突破以往基于监测加速度无法辨识时变索力时程的瓶颈,采用信号分析理论,研究基于监测加速度的拉索时变索力时程辨识和状态评估方法。首先,研究基于扩展卡尔曼滤波器的拉索时变索力时程辨识方法(物理模型);其次,研究基于盲源分离算法的拉索时变索力时程辨识的数据驱动方法;再次,研究基于辨识索力时程的单根拉索状态评估方法;最后,研究基于空间相关性的桥梁拉索群状态评估方法。本项目研究将形成系统的拉索及拉索群状态识别与评估的理论和方法,为提高大跨度桥梁的服役性能和安全水平提供科学支撑,具有重要的理论意义和实用价值。

中文关键词: 结构健康监测;状态评估;扩展卡尔曼滤波;盲源分离;空间相关性

英文摘要: It is well-known that data mining and analysis for the massive volume of measurement data, collected from structural health monitoring (SHM) system of long-span bridge structures, is one of the most interested research area of civil engineering at home and abroad. For the key and vulnerable loading bearing components of bridges, the condition monitoring and assessment of cables (stay cables, suspenders etc) is becoming an urgent scientific problem. Aiming to the key issues of data mining of SHM and breaking out the situation that time varying tension could not be identified from acceleration, this proposal develops the approaches of tension identification and condition assessment of cables for long-span bridges with monitored acceleration based on data analysis technology. An identification of time varying tension of cables with monitored acceleration and physical models using the extended Kalman filter is first studied. Furthermore, a blind source separation based identification method using output only information is proposed to extend the field of identification application. Third, the condition assessment of cables is proposed based on the identified cable forces. Finally, based on spatial correlation of cable forces, the condition assessment of cable system is investigated. This proposal is aiming at developing the methods for condition assessment of cable and cable system, which could provide scientific support for the service performance and safety of long span bridges and has important theoretical and pratical significance.

英文关键词: Structural Health Monitoring;Condition Assessment;Extended Kalman Filter;Blind Source Separation;Spatial Correlation

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