【摘要】： 随着桥梁跨度不断增加,结构形式日趋复杂,同时由于许多不可确定因素的影响,结构超期服役、超限服役、腐蚀、疲劳、甚至突发性的地震、车、船的碰撞等危害性事件,超出人们所能有效控制的范围。这就要求结构健康监测与安全评估系统能及时发现损伤发生并在第一时间预警。 虽然国内外很多桥梁安装了桥梁监测系统,但是鲜有研究提出桥梁结构损伤预警,以及如何实现预警。桥梁损伤预警方法应该具有数据处理、损伤预警的特点,为了实现这一目标本文对桥梁损伤预警理论、方法和实现技术进行了探索和研究。 首先,将时序数列分析方法引入到桥梁监测数据的分析中,提出了基于时序分析的数据处理方法(ARIMA模型)在监测数据分析中的应用;并以实际桥梁监测数据为例,证明了时序分析法(ARIMA模型)在桥梁未来状态趋势预测中的可行性。 其次,提出了基于时序分析的桥梁结构损伤预警方法,将时序分析中的相似性度量方法(距离度量),引入到桥梁结构状态识别中,为桥梁状态识别、损伤预警引入了新思路;同时以实际桥梁监测数据为例,证明距离度量方法在桥梁损伤预警中的可行性。 建立桥梁损伤预警系统,对桥梁结构安全性、延长结构使用寿命、及早发现不定时的损伤累积和揭示桥梁结构在自然环境中真实的结构响应以验证现有桥梁理论方面,具有极为重要的现实意义。本文通过详细分析,为桥梁监测数据处理以及桥梁损伤预警提供了新的思路,对今后的研究和实践有一定参考意义。 【关键词】：桥梁结构 数据挖掘 时序数列 损伤识别 损伤预警
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：U441.4
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2009.066805
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-24
• 1.1 选题背景及意义9-11
• 1.2 桥梁损伤识别方法概述11-22
• 1.2.1 局部损伤识别技术11-12
• 1.2.2 动力损伤指标分析法12-16
• 1.2.3 基于模型修正的损伤诊断方法16-18
• 1.2.4 基于人工智能的诊伤方法18-21
• 1.2.5 基于静力测试的桥梁损伤识别方法21-22
• 1.3 存在的问题及发展方向22-23
• 1.4 本文的研究内容23-24
• 第二章 桥梁损伤预警系统的设计24-38
• 2.1 概述24-25
• 2.2 桥梁损伤预警系统设计25-37
• 2.2.1 传感器子系统26-31
• 2.2.2 数据采集子系统31-33
• 2.2.3 数据通信与维护子系统33-35
• 2.2.4 数据处理与管理子系统35-37
• 2.3 本章小结37-38
• 第三章 时间序列分析相关理论38-56
• 3.1 时序(Time Series)数据分析概述38
• 3.2 时序分析数据预处理38-40
• 3.3 时间序列分析方法40-54
• 3.3.1 非稳定时间序列的分解41-43
• 3.3.2 确定性因素分解43-44
• 3.3.3 趋势分析44-48
• 3.3.4 季节效应分析48-49
• 3.3.5 综合分析49-50
• 3.3.6 时间序列模型50-54
• 3.4 桥梁监测数据分析与预测54-55
• 3.5 本章小结55-56
• 第四章 基于时间序列分析的桥梁损伤预警56-70
• 4.1 概述56
• 4.2 基于时序分析法的桥梁损伤预警56-63
• 4.2.1 警情分析子系统56-59
• 4.2.2 远程监测模式下桥梁损伤预警系统的实现59-60
• 4.2.3 时序分析在桥梁损伤预警中的实现思路60-63
• 4.3 时间序列的相似性(距离)度量63-69
• 4.3.1 欧几里德(Euclide)距离63-66
• 4.3.2 动态时间弯曲距离66-68
• 4.3.3 Key-DTW 距离度量方法68-69
• 4.4 本章小结69-70
• 第五章 时间序列分析的桥梁损伤预警实例研究70-83
• 5.1 概述70
• 5.2 项目背景70-71
• 5.3 监测系统简介71-72
• 5.4 监测数据分析72-82
• 5.4.1 从标本数据标定状态模式73-74
• 5.4.2 桥梁状态趋势预测74-79
• 5.4.3 桥梁损伤预警（时序分析法）79-82
• 5.5 本章小结82-83
• 结论及展望83-84
• 主要结论83
• 展望83-84
• 参考文献84-88
• 致谢88