隨著橋梁使用年限的增(zēng)加以及服(fú)役環境的不斷惡化,保(bǎo)持橋梁結構的耐久性和安全性、延長其使用壽命並提高防災能力(lì)和(hé)韌性已成為橋梁工程師麵臨的重大挑戰。因此,對橋梁在役期(qī)間性能進行監測和檢測(cè),並據此做出科學的維護決策,是全球範圍內的研究重點。
作(zuò)為大(dà)型橋梁長期(qī)運營與維(wéi)護的關鍵技(jì)術之一,橋梁健康監測是一項複(fù)雜的係(xì)統工程。在這個過程中,監測設備的準確性、結構信號采集及環境因素的影響、信號(hào)處理分析能力、以及結構(gòu)損傷(shāng)識別算法等多方麵因素都可能導致(zhì)結構評估出現較大誤差。橋梁健康監測的目(mù)標是以固定的時間間隔持續跟蹤(zōng)記錄橋梁在日常運行中各關鍵部分(如主梁、橋麵、橋台、主塔、纜索)的力學響應情況,從而實(shí)現對局部(bù)乃至整體(tǐ)結構狀況的實時診斷(duàn)。
針對橋梁健康監測(cè)係統而言,合理選擇和匹配傳感器顯(xiǎn)得尤為關鍵。鑒於實(shí)際應用中結構損傷累(lèi)積發展較為緩慢且相應信號(hào)變化細(xì)微的特點,在選取傳感器時需充分考量不同類型監測裝置間的兼容性問題,同時也要確保所選設備對於由結構損傷引起的各(gè)種靜態或動態(tài)響應量級具有足夠的敏感度。傳(chuán)感器的(de)質量直接影響到(dào)數據獲(huò)取的真實性,因此(cǐ)圍繞特定監測需求開展關於(yú)傳感器布局優化的研究至關重要。除了基於模態(tài)置信準則的傳統方(fāng)法外,還(hái)有多種啟(qǐ)發式優化策略被提出用於解決這一問題,比如改進的人(rén)工魚群算法、IQPSO算(suàn)法等(děng);此外,一些模仿自然界生物行為特征的算法,例如模擬退火算法、遺傳算法、猴群(qún)算法、狼群算法及粒子群算法等也被廣泛應用於超大規(guī)模工程(chéng)項目中的傳感器最優布置問題上。
數據搜(sōu)集與傳(chuán)輸體係構成了(le)橋梁(liáng)健康監測中的另一項(xiàng)核心要素。近年來,基於無(wú)線傳(chuán)感網絡的傳輸手段取得了顯著進步,相較於傳統的有線電纜傳輸,該手段能迅(xùn)速部署且獨立地對各個采樣點數據進行分批前期處理,並與智能科技相結(jié)合,達成通信(xìn)鏈路的自主監控與自適應測量調度等功能。由當代數據搜集架構融合環境感(gǎn)知器與力學(xué)特性感知器,並輔以(yǐ)無損檢測(cè)儀器等多元化設備集成的綜(zōng)合監(jiān)測係統,能(néng)顯著提(tí)升整體係統的精(jīng)確度和信賴度。
在橋梁健康監測領域,數字孿生技術將(jiāng)可視化與物理模型相交融,實現了信息的交流、模擬、預估(gū)及優(yōu)化。該技術可廣泛應用於(yú)橋梁的初步設計、構件製造、施工規劃(huá)、運營監控、檢測評估及(jí)防災管理等環節。依托健康監測所累積的大量(liàng)數據資源,借助數字孿生技術,有望達成監(jiān)測信息與模擬分析模型間的即(jí)時校正,從(cóng)而在橋梁的全生命周期內構建動態調整、實時評估及安全預估的全(quán)方位(wèi)監測、評價及預警機製。
隨著信息采集係(xì)統及各類傳感器的快速發展(zhǎn),橋梁運營過程中的環境輸入與損傷輸(shū)出數據能即時在控製中(zhōng)心交匯反饋,形成智能化的運維(wéi)閉環。然而,就(jiù)橋梁健康監測中的損傷識(shí)別目標來說,通過結構(gòu)損傷觸(chù)發的動力響應變化數據來推斷損傷位置及程度,需(xū)涉及模(mó)擬(nǐ)模型(xíng)的逆向運算。鑒於現役橋梁中存在的複雜(zá)多損傷場景,當前仍麵臨諸多(duō)挑戰(zhàn),如影響因素繁多、邏輯鏈條(tiáo)複雜、計算量龐大及結果(guǒ)不確定性等,因此(cǐ)單純依賴數字孿生技術來實現結構健康監測(cè)的全部目標頗具難度。研究結構響(xiǎng)應參(cān)數與健康指(zhǐ)標之間的關聯機理,進一步融合數字孿生(shēng)技術、模擬模型修正與神經網絡算法(fǎ),開發基於深度學習的結構響應監測、環境監(jiān)測數據處理,並結合圖像處理手(shǒu)段進行結構(gòu)局部及整體損傷識別的(de)方法,構建結構多源異構大數(shù)據(jù)的智能整合機製,形成數字互聯、實時互動的智能化(huà)橋梁運維監(jiān)測(cè)體係,將(jiāng)是未來橋梁健康監測係統的一個重要發展方向。
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