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基于時間序列分析的橋梁損傷預(yù)警研究

時間:2010-05-23 21:48來源: 作者:王凱   點擊:
橋梁結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)挖掘 時序數(shù)列 損傷識別 損傷預(yù)警
  【摘要】: 隨著橋梁跨度不斷增加,結(jié)構(gòu)形式日趨復(fù)雜,同時由于許多不可確定因素的影響,結(jié)構(gòu)超期服役、超限服役、腐蝕、疲勞、甚至突發(fā)性的地震、車、船的碰撞等危害性事件,超出人們所能有效控制的范圍。這就要求結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測與安全評估系統(tǒng)能及時發(fā)現(xiàn)損傷發(fā)生并在第一時間預(yù)警。 雖然國內(nèi)外很多橋梁安裝了橋梁監(jiān)測系統(tǒng),但是鮮有研究提出橋梁結(jié)構(gòu)損傷預(yù)警,以及如何實現(xiàn)預(yù)警。橋梁損傷預(yù)警方法應(yīng)該具有數(shù)據(jù)處理、損傷預(yù)警的特點,為了實現(xiàn)這一目標(biāo)本文對橋梁損傷預(yù)警理論、方法和實現(xiàn)技術(shù)進行了探索和研究。 首先,將時序數(shù)列分析方法引入到橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析中,提出了基于時序分析的數(shù)據(jù)處理方法(ARIMA模型)在監(jiān)測數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用;并以實際橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)為例,證明了時序分析法(ARIMA模型)在橋梁未來狀態(tài)趨勢預(yù)測中的可行性。 其次,提出了基于時序分析的橋梁結(jié)構(gòu)損傷預(yù)警方法,將時序分析中的相似性度量方法(距離度量),引入到橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)識別中,為橋梁狀態(tài)識別、損傷預(yù)警引入了新思路;同時以實際橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)為例,證明距離度量方法在橋梁損傷預(yù)警中的可行性。 建立橋梁損傷預(yù)警系統(tǒng),對橋梁結(jié)構(gòu)安全性、延長結(jié)構(gòu)使用壽命、及早發(fā)現(xiàn)不定時的損傷累積和揭示橋梁結(jié)構(gòu)在自然環(huán)境中真實的結(jié)構(gòu)響應(yīng)以驗證現(xiàn)有橋梁理論方面,具有極為重要的現(xiàn)實意義。本文通過詳細分析,為橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)處理以及橋梁損傷預(yù)警提供了新的思路,對今后的研究和實踐有一定參考意義。 【關(guān)鍵詞】:橋梁結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)挖掘 時序數(shù)列 損傷識別 損傷預(yù)警
【學(xué)位授予單位】:長安大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號】:U441.4
【DOI】:CNKI:CDMD:2.2009.066805
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 緒論9-24
  • 1.1 選題背景及意義9-11
  • 1.2 橋梁損傷識別方法概述11-22
  • 1.2.1 局部損傷識別技術(shù)11-12
  • 1.2.2 動力損傷指標(biāo)分析法12-16
  • 1.2.3 基于模型修正的損傷診斷方法16-18
  • 1.2.4 基于人工智能的診傷方法18-21
  • 1.2.5 基于靜力測試的橋梁損傷識別方法21-22
  • 1.3 存在的問題及發(fā)展方向22-23
  • 1.4 本文的研究內(nèi)容23-24
  • 第二章 橋梁損傷預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計24-38
  • 2.1 概述24-25
  • 2.2 橋梁損傷預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計25-37
  • 2.2.1 傳感器子系統(tǒng)26-31
  • 2.2.2 數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)31-33
  • 2.2.3 數(shù)據(jù)通信與維護子系統(tǒng)33-35
  • 2.2.4 數(shù)據(jù)處理與管理子系統(tǒng)35-37
  • 2.3 本章小結(jié)37-38
  • 第三章 時間序列分析相關(guān)理論38-56
  • 3.1 時序(Time Series)數(shù)據(jù)分析概述38
  • 3.2 時序分析數(shù)據(jù)預(yù)處理38-40
  • 3.3 時間序列分析方法40-54
  • 3.3.1 非穩(wěn)定時間序列的分解41-43
  • 3.3.2 確定性因素分解43-44
  • 3.3.3 趨勢分析44-48
  • 3.3.4 季節(jié)效應(yīng)分析48-49
  • 3.3.5 綜合分析49-50
  • 3.3.6 時間序列模型50-54
  • 3.4 橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)分析與預(yù)測54-55
  • 3.5 本章小結(jié)55-56
  • 第四章 基于時間序列分析的橋梁損傷預(yù)警56-70
  • 4.1 概述56
  • 4.2 基于時序分析法的橋梁損傷預(yù)警56-63
  • 4.2.1 警情分析子系統(tǒng)56-59
  • 4.2.2 遠程監(jiān)測模式下橋梁損傷預(yù)警系統(tǒng)的實現(xiàn)59-60
  • 4.2.3 時序分析在橋梁損傷預(yù)警中的實現(xiàn)思路60-63
  • 4.3 時間序列的相似性(距離)度量63-69
  • 4.3.1 歐幾里德(Euclide)距離63-66
  • 4.3.2 動態(tài)時間彎曲距離66-68
  • 4.3.3 Key-DTW 距離度量方法68-69
  • 4.4 本章小結(jié)69-70
  • 第五章 時間序列分析的橋梁損傷預(yù)警實例研究70-83
  • 5.1 概述70
  • 5.2 項目背景70-71
  • 5.3 監(jiān)測系統(tǒng)簡介71-72
  • 5.4 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析72-82
  • 5.4.1 從標(biāo)本數(shù)據(jù)標(biāo)定狀態(tài)模式73-74
  • 5.4.2 橋梁狀態(tài)趨勢預(yù)測74-79
  • 5.4.3 橋梁損傷預(yù)警(時序分析法)79-82
  • 5.5 本章小結(jié)82-83
  • 結(jié)論及展望83-84
  • 主要結(jié)論83
  • 展望83-84
  • 參考文獻84-88
  • 致謝88
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