本發(fā)明涉及橋梁工程技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高效的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

橋梁是城市交通的咽喉，在國民經(jīng)濟和人民生活中占有重要地位，隨著城市交通量的增加、車輛超載、環(huán)境變化等原因，給許多混凝土橋梁結(jié)構(gòu)帶來不同程度的損傷，因此為確保交通安全，對這些橋梁結(jié)構(gòu)進行有效的損傷識別逐漸成為一項不可忽視的研究重點。傳統(tǒng)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)局限于某一時刻橋梁結(jié)構(gòu)靜動力參數(shù)的變化，而由于橋梁結(jié)構(gòu)本身的復(fù)雜性以及影響橋梁結(jié)構(gòu)損傷的因素的多樣性，使得現(xiàn)有的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)并不能快速、有效的預(yù)測橋梁結(jié)構(gòu)的損傷狀況。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決上述問題，本發(fā)明旨在提供一種高效的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種高效的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)挖掘模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和損傷預(yù)警模塊；所述數(shù)據(jù)挖掘模塊通過傳感器采集影響橋梁結(jié)構(gòu)的原始數(shù)據(jù)，并將所述原始數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)傳輸模塊傳輸給數(shù)據(jù)處理模塊；所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對接收到的數(shù)據(jù)進行處理；所述損傷預(yù)警模塊用于根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)評估橋梁的損傷情況。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)傳輸模塊由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，所述無線傳感器網(wǎng)絡(luò)采用一種基于遺傳算法的路由機制，定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始路徑是H_i＝{h₁,h₂,…,h_p}，則算法中的適應(yīng)度函數(shù)定義為：

其中，s_i是節(jié)點i的剩余能量，c(h_i)是路徑h_i的路徑長度，e(h_i)是路徑h_i的能量消耗，α、ε、β分別是自定義的節(jié)點剩余能量、路徑長度和能量消耗在適應(yīng)度函數(shù)中的權(quán)重，發(fā)明人根據(jù)大量的現(xiàn)場實踐，對這兩個權(quán)重給出了經(jīng)驗值，分別為：0.3、0.2、0.5。

優(yōu)選地，所述采集得到的參數(shù)數(shù)據(jù)包括橋梁結(jié)構(gòu)的水平位移、橫向位移、橋梁混凝土結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力以及橋梁鋼結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對所述原始數(shù)據(jù)進行修正和平均計算。

優(yōu)選地，所述橋梁結(jié)構(gòu)損傷預(yù)警模塊包括變形評估子模塊、應(yīng)力評估子模塊以及綜合預(yù)警子模塊。

本發(fā)明的有益效果為：可實時、高效的進行橋梁結(jié)構(gòu)損傷狀況識別，提高了橋梁結(jié)構(gòu)識別系統(tǒng)的準確性。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接示意圖；

圖2是本發(fā)明橋梁結(jié)構(gòu)預(yù)警模塊的示意圖。

附圖標記：

數(shù)據(jù)挖掘模塊 1、數(shù)據(jù)傳輸模塊 2、數(shù)據(jù)處理模塊 3、損傷預(yù)警模塊 4、變形評估子模塊 41、應(yīng)力評估子模塊 42、綜合預(yù)警子模塊 43。

具體實施方式

結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。

參見圖1、圖2，本實施例的一種高效的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)挖掘模塊1、數(shù)據(jù)傳輸模塊2、數(shù)據(jù)處理模塊3和損傷預(yù)警模塊4；所述數(shù)據(jù)挖掘模塊1通過傳感器采集影響橋梁結(jié)構(gòu)的原始數(shù)據(jù)，并將所述原始數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)傳輸模塊2傳輸給數(shù)據(jù)處理模塊3；所述數(shù)據(jù)處理模塊3用于對接收到的數(shù)據(jù)進行處理；所述損傷預(yù)警模塊4用于根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)評估橋梁結(jié)構(gòu)的損傷情況。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)傳輸模塊2由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，所述無線傳感器網(wǎng)絡(luò)采用一種基于遺傳算法的路由機制，定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始路徑是H_i＝{h₁,h₂,…,h_p}，則算法中的適應(yīng)度函數(shù)定義為：

其中，s_i是節(jié)點i的剩余能量，c(h_i)是路徑h_i的路徑長度，e(h_i)是路徑h_i的能量消耗，α、ε、β分別是自定義的節(jié)點剩余能量、路徑長度和能量消耗在適應(yīng)度函數(shù)中的權(quán)重，發(fā)明人根據(jù)大量的現(xiàn)場實踐，對這兩個權(quán)重給出了經(jīng)驗值，分別為：0.3、0.2、0.5。

本實施例提出一種基于遺傳算法的路由機制，與現(xiàn)有技術(shù)相比，所選用的適應(yīng)度函數(shù)充分考慮了節(jié)點的路徑長度、節(jié)點的能量消耗和剩余能耗，制定了最佳的傳輸路徑，大大節(jié)省了橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)的能耗，增加了系統(tǒng)的使用壽命。

優(yōu)選地，所述采集得到的參數(shù)數(shù)據(jù)包括橋梁結(jié)構(gòu)水平位移、橫向位移、橋梁混凝土結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力以及橋梁鋼結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力。

優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)處理模塊3采用數(shù)據(jù)修正和平均算法對數(shù)據(jù)進行處理，具體包括：對傳感器節(jié)點采集得到的數(shù)據(jù)進行修正，從而消除環(huán)境溫度對數(shù)據(jù)采集的影響，其公式為：

式中，為修正后的數(shù)據(jù)，為修正前的原始數(shù)據(jù)，T₀為傳感器使用標準溫度，T為傳感器使用時實際環(huán)境溫度；

本實施例對數(shù)據(jù)進行修正，消除了環(huán)境溫度在傳感器采集數(shù)據(jù)時帶來的測量的誤差，增加了橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別系統(tǒng)的精確性。

作為另一優(yōu)選實施例，所述對傳感器數(shù)據(jù)進行平均算法，具體包括：

設(shè)某時刻i采集到的數(shù)據(jù)為y_i，采用一種數(shù)據(jù)加權(quán)移動平均算法對數(shù)據(jù)進行處理，處理后的數(shù)據(jù)y′_i為：

式中，σ₁、σ₂、σ₃分別為相應(yīng)的權(quán)重因子。

本實施例采用加權(quán)移動平均算法對數(shù)據(jù)進行處理，在一定程度上避免了異常點對系統(tǒng)精確性的影響，增加了所述橋梁結(jié)構(gòu)預(yù)警模塊的評估結(jié)果的準確性。

優(yōu)選地，所述橋梁結(jié)構(gòu)預(yù)警模塊4包括變形評估子模塊41、應(yīng)力評估子模塊42以及綜合預(yù)警子模塊43。

優(yōu)選地，所述變形評估子模塊41，用于根據(jù)上述模塊所得的水平位移和橫向位移對橋梁結(jié)構(gòu)的變形程度進行評估，具體包括：

a.基于模糊算法建立變形評估子模塊，以水平位移和橫向位移作為輸入變量，對各輸入變量設(shè)定上下限值，并根據(jù)各輸入量對橋梁結(jié)構(gòu)變形程度的影響程度分別制定相應(yīng)的權(quán)重，對輸入變量定義相同的模糊狀態(tài)，即“嚴重”、“輕度”、“正?！?。以橋梁結(jié)構(gòu)的變形程度作為輸出量，對變形程度定義三個模糊狀態(tài)，即“嚴重”、“輕度”、“正?！保?/p>

b.根據(jù)歷年收集的橋梁結(jié)構(gòu)的水平位移和橫向位移的歷史數(shù)據(jù)，制定以水平位移和橫向位移為依據(jù)來推理橋梁結(jié)構(gòu)變形程度的模糊規(guī)則；

c.輸入變量值，當變量值超出上下限范圍時，判定傳感器故障，當變量值在范圍內(nèi)時，根據(jù)模糊規(guī)則推理得到各輸入變量在模糊集中的隸屬度，設(shè)第i時刻采集得到的水平位移值和橫向位移的數(shù)據(jù)分別為P(i)和L(i)，則計算橋梁結(jié)構(gòu)的變形程度b(i)的表達式為：

b(i)＝γ₁μ(p)+γ₂μ(l)

其中，γ₁和μ(p)分別為水平位移P(i)的權(quán)重和隸屬度，γ₂和μ(l)分別為橫向位移L(i)的權(quán)重和隸屬度；

本優(yōu)選實施例提供的基于模糊算法的橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測評估子模塊41，與現(xiàn)有技術(shù)相比，根據(jù)對影響橋梁結(jié)構(gòu)變形的水平位移和橫向位移，利用模糊評估模型推理得到橋梁結(jié)構(gòu)的變形程度，較好地處理了模糊性及主觀判斷等問題，有效的診斷出橋梁結(jié)構(gòu)的變形程度；

優(yōu)選地，所述應(yīng)力監(jiān)測評估子模塊42，用于根據(jù)上述模塊所得的橋梁混凝土結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力以及橋梁鋼結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力對橋梁結(jié)構(gòu)的受力狀態(tài)進行評估，具體包括：

a.基于模糊算法建立應(yīng)力評估子模塊，以應(yīng)力和應(yīng)力作為輸入變量，對各輸入變量設(shè)定上下限值，并根據(jù)各輸入量對橋梁結(jié)構(gòu)受力狀態(tài)的影響分別制定相應(yīng)的權(quán)重，對輸入變量定義相同的模糊狀態(tài)，即“高”、“正常”、“低”。以橋梁結(jié)構(gòu)的受力狀態(tài)作為輸出量，對受力狀態(tài)定義三個模糊狀態(tài)，即“高”、“正?！薄ⅰ暗汀?；

b.根據(jù)歷年收集的歷史數(shù)據(jù)，制定以橋梁混凝土結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力以及橋梁鋼結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力為依據(jù)來推理橋梁結(jié)構(gòu)受力狀態(tài)的模糊規(guī)則；

c.輸入變量值，當變量值超出上下限范圍時，判定傳感器故障，當變量值在范圍內(nèi)時，根據(jù)模糊規(guī)則推理得到各輸入變量在模糊集中的隸屬度，設(shè)第i時刻采集得到的橋梁混凝土部分的應(yīng)力和橋梁鋼結(jié)構(gòu)部分的應(yīng)力分別為Y(i)和R(i)，則計算橋梁結(jié)構(gòu)的受力狀態(tài)q(i)的表達式為：

q(i)＝ρ₁μ(y)+ρ₂μ(r)

其中，ρ₁和μ(y)分別為應(yīng)力Y(i)的權(quán)重和隸屬度，ρ₂和μ(r)分別為應(yīng)力R(i)的權(quán)重和隸屬度；

本優(yōu)選實施例提供的基于模糊算法的應(yīng)力評估子模塊42，與現(xiàn)有技術(shù)相比，根據(jù)對影響橋梁受力狀態(tài)的橋梁不同部位的應(yīng)力，利用模糊評估模型推理得到橋梁結(jié)構(gòu)的受力狀態(tài)，較好地處理了模糊性及主觀判斷等問題，有效的診斷出橋梁結(jié)構(gòu)的受力狀態(tài)；

優(yōu)選地，綜合預(yù)警子模塊43，用于根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)的變形程度b(i)和受力狀態(tài)q(i)進一步對橋梁結(jié)構(gòu)的損傷情況進行綜合評價，

定義橋梁結(jié)構(gòu)的損傷評估系數(shù)為：

其中，μ和σ分別為根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定的橋梁結(jié)構(gòu)變形程度和受力狀態(tài)對橋梁結(jié)構(gòu)損傷情況的影響程度的權(quán)值,k表示2個小時內(nèi)得到的變形程度b(i)和受力狀況q(i)的個數(shù)；

根據(jù)歷年監(jiān)測數(shù)據(jù)制定橋梁結(jié)構(gòu)預(yù)警等級的分界值，根據(jù)評估系數(shù)與分界值的關(guān)系劃分不同的預(yù)警等級，具體為：

本優(yōu)選實施例提出的綜合預(yù)警子模塊43，根據(jù)上述所得的橋梁結(jié)構(gòu)變形程度和受力狀態(tài)進行橋梁結(jié)構(gòu)綜合預(yù)警，與現(xiàn)有技術(shù)相比，針對影響橋梁結(jié)構(gòu)損傷因素的多樣性分析橋梁結(jié)構(gòu)損傷情況，形成了較為全面、準確的橋梁結(jié)構(gòu)損傷預(yù)警體系。

基于上述實施例，根據(jù)數(shù)據(jù)庫中不同的參數(shù)信息進行了一系列測試，以下是測試得到的評估結(jié)果：

最后應(yīng)當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。