[发明专利]一种桥梁结构应变响应异常预警方法

说明书

本发明公开一种桥梁结构应变响应异常预警方法。包括步骤(1)利用小波包分解方法对桥梁结构应变响应进行分离；(2)利用主成分分析方法提取桥梁环境温度场主成分；(3)基于自适应神经网络模糊推理系统建立实测环境荷载因素与对应应变数据之间的复杂非线性关系；(4)识别车辆在桥梁上的位置信息；(5)识别车辆几何参数及其轴重；(6)基于自适应神经网络模糊推理系统建立实测车辆荷载参数与对应应变数据之间的复杂非线性关系；(7)求解桥梁结构应变响应理论值；(8)对比桥梁结构应变响应理论求解结果及其实测结果，并对自适应神经网络模糊推理系统进行更新。本发明能快速有效地根据实测荷载参数对桥梁结构应变响应进行准确预测。

技术领域：

本发明涉及一种桥梁结构应变响应异常预警方法，具体涉及一种利用自适应神经网络模 糊推理系统的桥梁结构应变响应异常预警方法，适用于桥梁、建筑结构等各类土木工程结构 在复杂荷载激励下的应变响应异常预警。

背景技术：

我国桥梁数量多、分布广，《2017年公路水路交通运输行业发展统计公报》显示，全国 公路桥梁83.25万座，其中特大桥梁4646座，大桥91777座，中小桥73.61万座。随着经济的高速发展和全国交通网络的建设，交通运输量大幅度增长，行车密度及车辆荷载不断增大， 桥梁的负担日趋严重，严重危及桥梁的正常使用。因此，仅仅对桥梁结构进行人工巡检远不 能满足桥梁的运维要求，需要时刻掌握桥梁的工作状态，评估桥梁结构的安全等级，为桥梁 运营维护提供指导和依据。结构健康监测通过安装在结构上的传感器对特定物理量进行长期 监测，反映结构在实际运营过程中的真实状态，结构健康监测系统日益成为了解结构状态信 息的有效工具。其中，桥梁结构的应力、应变监测有效反映荷载作用下构件的局部受力状况， 有助于发现结构损伤，对评价桥梁的安全性具有重要意义，常被用作反映结构的工作状态。

桥梁结构长期暴露在自然环境中，实测结构响应数据主要受环境荷载变化和车辆荷载变 化影响。其中，环境温度场每时每刻均在变化，不仅受到太阳辖射、气温变化、风速、大气 逆福射、骤然降温等气象因素影响，还与桥梁所处地理环境、桥轴线方位角、箱梁截面尺寸 等因素有关；车辆荷载(车型、载重量、行驶路线、车速)也在时刻发生变化。因此桥梁结 构所受荷载复杂多变，难以和实测物理量之间建立明确的数学关系模型。目前，已有很多研 究人员利用实测应变响应与实测荷载因素的相关性来建立桥梁静力性能评估的多元线性回归 模型，但目前仅局限于结构应变响应与单一荷载因素的相关性分析，而实际上某一测点的应 变响应受多个荷载因素的耦合影响。

自适应神经模糊推理系统是一种将模糊逻辑和神经网络有机结合的新型模糊推理系统结 构，神经网络模糊推理系统则可以使用神经网络的学习算法，根据输入输出的数据，进行训 练得到相应模糊规则库，同时不断调整参数，使得系统更加适用于数据分析。在这种方式下， 模糊系统不仅具有原来系统表达专家知识的能力，更具有了神经网络的学习能力，可以根据 数据实时改变模糊规则，增强了系统的适应能力。既发挥了二者的优点，又弥补了各自的不 足。神经网络为模糊建模的过程提供一种能够从数据集中提取相应信息(模糊规则)的学习 方法，通过学习能有效的计算出隶属度函数的最佳参数，使得设计出来的推理系统能最佳的 模拟出所希望的输入输出关系，适用于复杂非线性系统的建模问题。

针对桥梁结构应变响应影响因素较多，难以准确拟合应变响应与各荷载因素之间复杂非 线性关系的特点，本发明提出基于自适应神经模糊推理系统拟合桥梁结构实测荷载因素与实 测应变数据的关系，从而快速有效地对桥梁结构应变响应进行异常预警。

发明内容

本发明的目的是提供一种桥梁结构应变响应异常预警方法，解决了桥梁结构工作环境复 杂多变，实测荷载参数与结构响应难以建立明确关系的问题。本发明能够保证在监测数据准 确可靠的基础上，调用已完成训练的自适应神经网络模糊推理系统模型，快速有效地根据实 测荷载参数对桥梁结构应变响应进行准确预测，为桥梁结构损伤预警及定位识别提供参考， 保障桥梁结构的安全运营。

上述的目的通过以下技术方案实现：