混凝土桥梁损伤识别的理论与试验研究
钢筋混凝土构件损伤识别与评估技术的研究
钢筋混凝土构件损伤识别与评估技术的研究一、前言钢筋混凝土结构是现代建筑中常见的结构形式，其具有耐久性、可靠性、抗震性等优点。
然而，钢筋混凝土结构在使用过程中，由于外部环境、材料老化等原因，往往会出现不同程度的损伤，如裂缝、变形、腐蚀等。
如何及时准确地识别和评估结构的损伤状况，对于保障结构的安全可靠运行具有重要意义。
二、钢筋混凝土结构损伤识别技术1. 安全检测技术安全检测技术是一种常见的钢筋混凝土结构损伤识别技术，它通过对结构进行定期检测，及时发现结构的损伤情况。
安全检测技术一般包括目视检测、声波检测、超声波检测、雷达检测等方法。
2. 结构动力响应法结构动力响应法是一种通过结构的振动响应特性来识别结构损伤的方法，其主要基于结构的自振频率、阻尼比、模态形态等动力参数的变化来判断结构的损伤情况。
这种方法具有非侵入性、实时性、准确性等优点。
3. 声发射技术声发射技术是一种通过检测结构内部或表面的声波信号来识别结构损伤的方法，其原理是当结构受到外部负荷作用时，会产生微小的裂缝和变形，这些裂缝和变形会产生声波信号。
通过对这些信号的分析和处理，可以准确地识别结构的损伤情况。
三、钢筋混凝土结构损伤评估技术1. 基于有限元模型的损伤评估技术基于有限元模型的损伤评估技术是一种基于数值模拟的方法，它通过建立结构的有限元模型，模拟结构在不同负荷作用下的响应特性，进而通过模型的损伤程度来评估结构的损伤状况。
该方法具有较高的准确性和可靠性，但需要较高的计算能力和数据支持。
2. 基于统计学的损伤评估技术基于统计学的损伤评估技术是一种基于经验统计分析的方法，它通过对损伤结构和健康结构的响应特性进行比较，得出结构损伤程度的评估结果。
该方法具有简单、快速、经济的优点，但由于其基于经验统计分析，可能存在一定的误差。
3. 基于人工智能的损伤评估技术基于人工智能的损伤评估技术是一种基于机器学习和深度学习的方法，它通过对大量数据的学习和分析，建立结构的损伤评估模型，进而实现对结构损伤状况的准确评估。
基于混凝土损伤理论的结构损伤识别方法研究
基于混凝土损伤理论的结构损伤识别方法研究一、研究背景混凝土结构在使用过程中会受到多种因素的影响，如自然环境的侵蚀、外力作用、施工质量等因素，这些因素都会导致混凝土结构发生损伤。
如果不及时识别混凝土结构的损伤，就会影响结构的安全性和使用寿命。
因此，混凝土结构损伤识别方法的研究具有重要的理论和实践意义。
二、混凝土损伤理论混凝土损伤理论是混凝土损伤识别方法的理论基础。
混凝土损伤理论是将混凝土看作是一个由基质和裂缝组成的复合材料，通过损伤变量来描述混凝土的损伤程度。
混凝土损伤理论主要有线性理论和非线性理论两种，其中非线性理论更加符合混凝土的实际情况。
三、结构损伤识别方法结构损伤识别方法是指通过监测结构的运动响应、变形和应力等参数，来识别结构的损伤程度和位置。
目前，结构损伤识别方法主要包括模型参数识别法、模态参数识别法、时频分析法、能量分析法和小波变换法等。
1.模型参数识别法模型参数识别法是通过建立结构的动力学模型，将结构的运动响应与模型的预测值进行比较，来识别结构的损伤。
该方法需要结构的准确模型，且计算量较大，适用范围有限。
2.模态参数识别法模态参数识别法是通过分析结构的振型和振频，来识别结构的损伤。
该方法不需要结构的准确模型，计算量较小，但对结构的模态参数有较高的要求。
3.时频分析法时频分析法是通过分析结构的信号在时域和频域上的变化，来识别结构的损伤。
该方法不需要结构的准确模型，计算量较小，但对信号的采集和处理有较高的要求。
4.能量分析法能量分析法是通过分析结构的能量变化情况，来识别结构的损伤。
该方法不需要结构的准确模型，计算量较小，但对信号的采集和处理有较高的要求。
5.小波变换法小波变换法是通过分析结构信号在不同频率范围内的特征，来识别结构的损伤。
该方法不需要结构的准确模型，计算量较小，但对信号的采集和处理有较高的要求。
四、结构损伤识别方法的应用结构损伤识别方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
例如，在桥梁、隧道、大型机械设备等领域，结构损伤识别方法可以用于实时监测结构的损伤情况，预测结构的寿命，提高结构的安全性和可靠性。
混凝土梁损伤识别技术研究
混凝土梁损伤识别技术研究一、引言混凝土梁是建筑结构中常见的构件之一，其安全性和稳定性关系到建筑物的整体安全。
然而，由于混凝土梁长期受到外部环境和荷载的作用，会导致梁的损伤和破坏，如裂缝、变形、酸蚀等。
这些损伤对混凝土梁的结构性能和承载能力造成了影响。
因此，混凝土梁的损伤识别技术研究显得尤为重要。
二、混凝土梁损伤识别方法混凝土梁损伤识别方法主要分为非破坏性检测和破坏性检测两类。
其中，非破坏性检测又包括声波检测、超声波检测、电磁波检测、红外热像检测等方法。
1.声波检测声波检测是利用超声波在材料中传播和反射的特性来检测混凝土梁的损伤情况。
通过测量超声波的传播时间和强度等参数，可以判断出混凝土梁中的裂缝、空洞、质量缺陷等情况。
2.超声波检测超声波检测是将高频声波传递到混凝土梁中，通过测量超声波在混凝土梁内部的传播速度和强度等参数，来识别梁的损伤情况。
超声波检测具有高精度、高灵敏度和无损伤性等优点。
3.电磁波检测电磁波检测是利用电磁波在混凝土梁中传播和反射的特性来检测梁的损伤情况。
电磁波检测可以检测混凝土梁的裂缝、空洞、钢筋腐蚀等情况，具有无损伤性、高效率和易操作等优点。
4.红外热像检测红外热像检测是利用红外线热像仪对混凝土梁表面进行热成像，从而识别混凝土梁中的损伤情况。
红外热像检测可以检测混凝土梁的温度变化和热分布情况，从而判断出混凝土梁的裂缝、变形等情况。
5.破坏性检测破坏性检测是利用试验方法对混凝土梁进行破坏实验，从而获得混凝土梁的力学性能参数，如强度、刚度等。
破坏性检测具有精度高、可靠性强等优点，但同时也会对混凝土梁造成损伤。
三、混凝土梁损伤识别技术应用混凝土梁损伤识别技术在实际工程中得到了广泛的应用。
例如，在桥梁、隧道、大型建筑等工程中，混凝土梁的损伤识别技术可以用于对混凝土梁的健康状况进行监测和评估，从而提高工程的安全性和可靠性。
1.桥梁工程中的应用桥梁是交通工程中最重要的组成部分之一，其安全性和稳定性关系到交通运输的畅通和人民生命财产的安全。
基于力学模型的混凝土损伤识别方法研究
基于力学模型的混凝土损伤识别方法研究一、研究背景混凝土是一种广泛应用于建筑和基础设施工程中的材料，但随着时间的推移和外界环境的影响，混凝土的性能会逐渐发生变化，从而引起损伤。
因此，如何及时准确地识别混凝土损伤，成为了混凝土工程领域研究的一个重要问题。
目前，混凝土损伤识别方法主要包括传统的实验测试和非损伤检测技术两种。
相较于实验测试，非损伤检测技术具有无需破坏样品、操作简单、高效快速等优点，因此得到了广泛的关注和应用。
其中，基于力学模型的混凝土损伤识别方法是一种常用的方法。
二、研究内容1.力学模型的基本原理力学模型是混凝土损伤识别中的关键技术之一，它通过建立混凝土的受力模型，分析混凝土的应力、应变等物理量，从而判断混凝土是否发生损伤。
在建立力学模型时，需要考虑混凝土的材料性质、结构形式、荷载情况等因素。
2.混凝土损伤识别方法基于力学模型的混凝土损伤识别方法主要分为两类：基于静态力学模型和基于动态力学模型。
其中，基于静态力学模型的方法主要是通过分析混凝土的应力、应变等物理量，判断混凝土是否存在裂纹、剥落等损伤。
而基于动态力学模型的方法则是通过分析混凝土的振动特性，判断混凝土是否存在裂纹、空洞等损伤。
3.混凝土损伤指标混凝土损伤指标是判断混凝土损伤程度的重要依据，常用的指标包括应力、应变、位移、频率等。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的损伤指标。
4.混凝土损伤分类混凝土损伤可以分为微观损伤和宏观损伤两种。
微观损伤主要是指混凝土内部的裂纹、孔隙等缺陷，而宏观损伤则是指混凝土表面的剥落、开裂等现象。
在混凝土损伤识别中，需要分别考虑两种损伤类型的影响。
三、研究方法在基于力学模型的混凝土损伤识别中，主要采用以下方法：1.有限元方法有限元方法是一种常用的数值计算方法，它通过将复杂的物理问题离散化为简单的单元，建立数学模型，求解物理问题。
在混凝土损伤识别中，可以使用有限元方法建立混凝土的受力模型，分析混凝土的应力、应变等物理量，从而判断混凝土是否发生损伤。
钢筋混凝土构件损伤识别与评估技术的研究
钢筋混凝土构件损伤识别与评估技术的研究一、引言钢筋混凝土结构是现今建筑中常见的结构形式之一，其具有良好的耐久性和承载能力，但由于长期受到外界环境因素的影响，如温度、湿度、氧化等，以及施工和使用过程中的误操作等因素，会导致钢筋混凝土构件的损伤和病害。
因此，如何及时有效地识别和评估钢筋混凝土构件的损伤状态，对于维护结构安全具有重要意义。
二、钢筋混凝土构件损伤识别技术1. 非破坏性检测技术非破坏性检测技术是一种通过测量物体表面和内部的物理参数，来推断物体内部结构和性能的方法。
其中，超声波、雷达、红外线热成像等技术被广泛应用于钢筋混凝土构件损伤的识别中。
2. 破坏性检测技术破坏性检测技术是通过对钢筋混凝土构件进行破坏性试验，获得其破坏过程和性能指标，从而推断其损伤状态。
常用的破坏性检测技术有扫描电子显微镜、X射线衍射、红外光谱等。
三、钢筋混凝土构件损伤评估技术1. 基于模型的评估方法基于模型的评估方法是指通过建立数学模型，分析钢筋混凝土构件的受力性能，从而推断其损伤状态。
常见的评估方法有有限元分析、非线性分析等。
2. 基于经验的评估方法基于经验的评估方法是指通过分析历史数据和经验，从而推断钢筋混凝土构件的损伤状态。
常见的评估方法有可靠性分析、经验公式法等。
四、钢筋混凝土构件损伤识别和评估技术的应用案例1. 非破坏性检测技术在钢筋混凝土桥梁损伤识别中的应用通过对某座钢筋混凝土桥梁进行超声波检测，发现其桥墩存在裂缝和空洞等损伤，结合地面观察和历史数据分析，对桥梁的损伤状态进行了评估，并制定了相应的维护计划。
2. 基于模型的评估方法在钢筋混凝土结构损伤评估中的应用通过对某栋钢筋混凝土建筑进行有限元分析，分析其承载能力和应力分布情况，推断其存在某些损伤，进而采取相应的维护措施，确保结构的安全稳定。
五、钢筋混凝土构件损伤识别和评估技术的发展趋势1. 多种检测技术的组合应用目前，单一的识别和评估技术往往难以全面准确地判断钢筋混凝土构件的损伤状态，因此，多种检测技术的组合应用将成为未来的发展趋势。
《基于压电陶瓷的混凝土损伤识别与监测研究》
《基于压电陶瓷的混凝土损伤识别与监测研究》篇一一、引言混凝土作为现代建筑中不可或缺的建筑材料，其结构安全与稳定性对于建筑物的整体性能至关重要。
然而，由于环境、材料和施工等多种因素的影响，混凝土结构在使用过程中常常会出现各种损伤。
为了确保建筑物的安全性和耐久性，对混凝土结构的损伤进行及时、准确的识别与监测显得尤为重要。
近年来，随着智能材料与传感技术的发展，基于压电陶瓷的混凝土损伤识别与监测技术逐渐成为研究热点。
本文旨在探讨基于压电陶瓷的混凝土损伤识别与监测技术的研究现状、方法及发展趋势。
二、压电陶瓷原理及其在混凝土损伤识别中的应用压电陶瓷是一种具有压电效应的陶瓷材料，其在外力作用下能够产生电势差，具有灵敏度高、响应速度快等优点。
在混凝土损伤识别中，压电陶瓷被广泛应用于智能混凝土结构中，通过将压电陶瓷片嵌入混凝土结构内部或表面，利用其压电效应实现对混凝土结构损伤的监测。
当混凝土结构受到外力作用时，压电陶瓷片会产生电压信号，这些信号与混凝土结构的应力、应变等物理量密切相关。
通过对这些电压信号进行采集、分析和处理，可以实现对混凝土结构损伤的识别与监测。
此外，压电陶瓷还可以作为传感器与驱动器的结合体，在混凝土结构健康监测系统中发挥重要作用。
三、基于压电陶瓷的混凝土损伤监测方法基于压电陶瓷的混凝土损伤监测方法主要包括以下步骤：1. 制备智能混凝土：将压电陶瓷片嵌入混凝土中，制备成智能混凝土结构。
2. 信号采集：利用传感器对压电陶瓷片产生的电压信号进行采集。
3. 信号分析：对采集到的电压信号进行分析和处理，提取出与混凝土结构损伤相关的特征参数。
4. 损伤识别与预警：根据特征参数的变化，判断混凝土结构的损伤情况，并发出预警信号。
5. 实时监测与评估：通过实时监测混凝土结构的电压信号变化，对结构健康状况进行评估，为维修和加固提供依据。
四、研究方法与技术手段在基于压电陶瓷的混凝土损伤识别与监测研究中，主要采用以下研究方法与技术手段：1. 理论分析：通过建立数学模型和仿真分析，研究压电陶瓷在混凝土结构中的工作原理和性能。
混凝土损伤识别的原理与方法
混凝土损伤识别的原理与方法混凝土损伤识别是指对混凝土构件的损伤状态进行判定和诊断的过程。
混凝土结构的损伤主要包括裂缝、腐蚀、剥落、变形等多种形式，这些损伤会影响混凝土结构的力学性能和耐久性能，进而影响结构的安全性和使用寿命。
因此，混凝土损伤识别具有重要的理论意义和实际应用价值。
一、混凝土损伤识别的原理混凝土损伤识别的原理主要涉及以下几个方面：1. 混凝土的力学性能混凝土是一种复合材料，其力学性能受到多种因素的影响，如材料成分、配合比、加工工艺等。
混凝土的力学性能主要包括抗压强度、抗拉强度、弹性模量、泊松比等指标。
这些指标可以通过实验室或现场测试进行测定，用于评估混凝土的力学性能和损伤程度。
2. 损伤的形态和特征混凝土损伤的形态和特征是识别损伤的重要依据。
不同形态的损伤通常具有不同的特征，如裂缝的数量、长度、宽度、分布情况等。
通过对损伤形态和特征的观察和分析，可以初步判断混凝土结构的损伤状况。
3. 损伤的机理和发展规律混凝土损伤的机理和发展规律也是识别损伤的重要依据。
不同类型的损伤通常由不同的机理引起，如裂缝的发生可能是由于混凝土的收缩、膨胀、变形、温度变化等原因引起的。
通过了解不同类型损伤的机理和发展规律，可以更准确地把握混凝土结构的损伤程度和发展趋势。
4. 检测方法和技术混凝土损伤识别的核心是检测方法和技术。
目前常用的混凝土损伤检测方法包括视觉检测、声学检测、电学检测、磁学检测、红外检测等。
这些检测方法可以在不破坏混凝土结构的情况下，通过观察和测量混凝土结构的表面形态、声音、电磁场等信息，来判断混凝土结构的损伤状况。
二、混凝土损伤识别的方法混凝土损伤识别的方法主要包括以下几个方面：1. 视觉检测法视觉检测法是最简单、最常用的损伤识别方法。
通过肉眼直接观察混凝土表面的裂缝、剥落、腐蚀等损伤形态和特征，可以初步判断混凝土结构的损伤情况。
视觉检测法的优点是简单易行、成本低廉，但其缺点是受到人为因素和环境因素的干扰较大，识别效果不稳定。
钢筋混凝土桥梁动态检测技术及损伤评估研究
应用科技钢筋混凝土桥梁动态检测技术及损伤评估研究付聪，(1．鲁东大学土木工程学院，山东烟台264025；刘华：2．烟台市规划设计研究院，山东烟台264000)对桥梁结构进行损伤评估研究，是近几十年来随着结构工程研究的不断发展和工程实际需要而提出的一个新兴课题。
对旧桥进行科学的损伤检测和评估，充分了解旧桥的实际状况，可以为经济可靠地利用现有桥梁提供依据，避免灾难性事故的发生。
自20世纪80年代以来，为能与桥梁快速发展的步伐相对应，同时为了更好地对桥梁状态进行评估，国内外依据桥梁健康监测理念，提出了桥梁结构整体损伤检测方法，即基于振动的损伤识别方法。
本文基于振动的损伤识别方法结合两个工程实例进行桥梁的损伤评估，对桥梁模态参数的实测值和理论值的对比分析。
1基于振动的损伤识别理论由于桥梁动力测试较容易得出的是桥梁结构的低阶模态，低阶模态对结构柔度矩阵的贡献较大，所以本文利用柔度改变法对桥梁进行损伤定位。
桥梁结构的局部损伤必然导致结构刚度的下降。
由于柔度矩阵为刚度矩阵的逆阵，从而刚度矩阵的下降必然引起柔度矩阵的增加。
忽略结构阻尼，结构的运动方程为：(旧一f Q】[M】)【中】=O(1)因振型矩阵的每一阶振型都已质量矩阵正则化，则[o兀M l【①】-m(2)f①兀|q【中】_fQ】(3)由式(2)可知：【o卜1=【011M】(4)由式(1)可知：旧【o】_【O】[M】【①】(5)式(5)两边同时乘(4)可知旧=[M1∽l[Q1[0r【M1(6)由式(3)可知：【阁=[0H QⅡ①】(7)两边求逆，得：【|司～1=【①ⅡQ】。
【中r(8)h或：[FI=[OIIO Y=∑专【①自{①：)1(9)l—l (I)式(7)和(9)表明：结构高阶振型对结构刚度矩阵贡献大，而低阶振型对柔度矩阵贡献大。
如果测得结构损伤前后的前几阶振型和频率，就可以根据式(9)来推算结构柔度矩阵的改变。
若桥梁结构损伤前后的柔度矩阵分别为F。
混凝土结构的损伤识别与评估研究
混凝土结构的损伤识别与评估研究一、研究背景混凝土结构是现代建筑中常见的结构形式，具有良好的耐久性和承载能力。
但是，随着时间的推移和外部因素的影响，混凝土结构会发生损伤，如裂缝、腐蚀等，严重影响其使用寿命和安全性。
因此，混凝土结构的损伤识别与评估变得十分重要。
二、损伤识别技术1.非破坏检测技术非破坏检测技术是指在不破坏混凝土结构的情况下，通过检测混凝土结构的物理、化学、机械等性质，来识别混凝土结构的损伤情况。
常用的非破坏检测技术包括超声波检测、电磁波检测、红外线检测等。
2.破坏检测技术破坏检测技术是指通过对混凝土结构进行破坏性试验，来确定其承载能力和损伤程度的检测技术。
常用的破坏检测技术包括钻孔取芯、压缩试验、拉伸试验等。
三、损伤评估方法1.定性评估方法定性评估方法是指通过对混凝土结构进行目视观察、手感检测等方式，来判断其损伤程度的评估方法。
常用的定性评估方法包括裂缝宽度测量、表面颜色变化等。
2.定量评估方法定量评估方法是指通过对混凝土结构进行数量化分析，来确定其损伤程度和承载能力的评估方法。
常用的定量评估方法包括刚度评估、弹性模量评估、应变测量等。
四、损伤识别与评估案例1.钢筋混凝土梁的损伤识别与评估通过对一座年代较久的钢筋混凝土梁进行非破坏检测和破坏检测，发现其存在多处裂缝和钢筋锈蚀的情况。
采用定性评估方法对其损伤程度进行评估，发现其损伤程度较轻。
采用定量评估方法对其承载能力进行评估，发现其承载能力降低了20%左右。
2.混凝土柱的损伤识别与评估通过对一座高层建筑的混凝土柱进行非破坏检测和破坏检测，发现其存在多处裂缝和混凝土表面腐蚀的情况。
采用定性评估方法对其损伤程度进行评估，发现其损伤程度较重。
采用定量评估方法对其承载能力进行评估，发现其承载能力降低了40%左右。
五、研究进展与展望目前，混凝土结构的损伤识别与评估技术已经取得了一定的进展，但仍存在一些问题和挑战。
例如，非破坏检测技术的准确性和可靠性需要进一步提高；定量评估方法的标准化和规范化还有待完善。
钢筋混凝土梁桥裂缝特征与损伤评估方法试验研究
钢筋混凝土梁桥裂缝特征与损伤评估方法试验研究随着钢筋混凝土梁桥的迅猛发展，钢筋混凝土梁桥裂缝特征及其相关性能分析及其对应的损伤评估方法也成为其重点研究的焦点。
本文着重探讨了钢筋混凝土梁桥裂缝特征及其损伤评估方法的有效性。
钢筋混凝土梁桥的结构特性和使用要求对裂缝的形成有很大的影响，因此，对裂缝进行有效的监测是钢筋混凝土梁桥的安全技术要求之一。
有效的裂缝检测方法不仅可以及时发现梁桥裂缝问题，而且还可以进一步预测裂缝发展趋势，从而确保道路桥梁的长期安全运行。
本文首先介绍了钢筋混凝土梁桥的裂缝特征及其相关因素，包括结构特征、材料特性和使用环境等，并在此基础上分析了梁桥裂缝的演变机理，以掌握裂缝形成的真实原因。
其次，结合梁桥裂缝特征和演变机理，介绍了常用的损伤评估方法以及该方法在实际中的应用，以维护梁桥安全。
为此，本文基于分析模型和实验研究，系统地研究了钢筋混凝土梁桥裂缝特征及其相关性能，以及损伤评估方法。
实验分析了梁桥裂缝形态、深度和局部损伤特征，发现钢筋混凝土梁桥在不同受力状态下的裂缝的行为表现不同，而且裂缝的发展过程有明显的不确定性，因此能够有效预测梁桥的损伤评估方法就显得十分重要。
此外，实验结果还表明，受力状态下的梁桥裂缝表现出明显的动态演变规律，可以为钢筋混凝土梁桥的裂缝检测提供有力的理论依据。
本文综合了实验研究以及相关分析模型，分析和探讨了钢筋混凝土梁桥裂缝特征及其损伤评估方法的有效性，从而为钢筋混凝土梁桥的安全运营提供了有效的理论参考。
综上所述，本文以《钢筋混凝土梁桥裂缝特征与损伤评估方法试验研究》为研究方向，结合实验研究及分析模型，深入研究了梁桥裂缝特征及其损伤评估方法的有效性，为确保钢筋混凝土梁桥的长期安全运行提供了有效的参考依据。
以上就是本文关于《钢筋混凝土梁桥裂缝特征与损伤评估方法试验研究》的研究内容，希望可以为钢筋混凝土梁桥的安全运营提供有力的理论依据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
应量(位移、应变)的内在关系，因而可以在原因量
已知的情况下测桥梁的响应。
(3) 利用预测模型进行结构是否发生损伤的识
别。在桥梁运营期将实测环境变量代入预测函数(1),
从而有结构响应计算值 {U 计} 。如果
|| {U计} − {U测} ||≤ ε
(2)
说明利用完好结构的预测函数预测值与实测
值接近，结构正常，如
免结构分析模型导致的计算误差；第二利用数理统
计理论建立的判别标准 ε 将综合考虑了测量等随
机因数，因而识别的可信性将大幅度提高。在该方
法中有两个关键问题需要解决：一是合理的、可以
用于预测的统计预测模型(1)的建立；第二就是综合
考虑随机因数与测量误差的判别标准 ε 。下面将重
点讨论这两个问题。
2 统计模型(1)的建立
————————————————— 收稿日期：2005-05-06；修改日期：2005-10-27 作者简介：*赵启林(1972)，男，江苏淮安人，副教授，博士，从事桥梁工程研究(E-mail: zhaohsql919@)； 李志刚(1972)，男，四川崇州人，副教授，博士，从事梁梁工程研究； 陈浩森(1981)，男，江苏盐城人，讲师，硕士，从事桥梁工程研究。
完好结构从原因量到响应量的预测函数：
｛U｝=｛F｛K,T ,t, P,........｝｝
(1)
式中：{U}表示测点位移或应变列阵；F 表示从输
入到输出的影射函数；K 表示结构自身性能的参数；
T 表示混凝土内部温度因子；t 表示时间变量；P 是
荷载。这个函数在一定程度上反映了桥梁系统的力
学机理，即从桥梁输入(荷载、温度与时间等)到响
(1) 分析结构工作性态和力学机理，寻找监测 响应量的主要影响因素作为原因量。对于混凝土桥 梁除结构自身特性，影响结构响应的有众多的环境 因素，包括荷载、温度、时间、风与湿度等。在实 际应用中通行荷载往往难以确定，并对桥梁响应有 决定性的影响。而混凝土桥梁的自重往往可占设计 荷载的 70%~80%，并在使用期内基本不变化，于 是可以在结构建设初期在桥梁内部设置进行结构 响应测量的传感器，采集由于结构自重导致的结构 响应，在结构运行期可以利用荷载通行间隙快速进 行自重下结构响应采集，这样荷载这个影响因子可 以作为一个固定值而不加以考虑；对于混凝土桥 梁，时间与温度都是结构响应的重要影响因数；而 风荷载引起的震动将主要取决于结构的刚度，在一
统计模型的建立有多种方法：逐步回归统计法 与神经网络法是经常使用的两种方法，逐步回归法 可以自动进行变量的筛选，并且有明确的显式函 数，无论是内插还是外推的效果均比较合适，适合
130
工程力学
力学机理清晰，非线性程度不高的问题；而神经网 络不需要明确问题的力学机理就可以学习系统复 杂的内在关系，因而特别适合那些力学机理不明确 并非线性程度强的问题。本文对这两种方法在混凝 土桥梁的监控都进行了探讨。 2.1 多元回归统计模型[5]
Abstract: The methods for bridge damage identification are usually of low precision due to measurement errors, random environmental factors and model errors. Fundamental theories of statistics and random analysis are used to develop a new method that identifies damages such as cracking of concrete bridges. The proposed method firstly identifies the main factors that affect the monitoring response magnitude and regards them as the major cause. A statistical model is then established to relate the magnitudes of response and cause used to predict the health of a structure. Using this method uncertainties such as random environment factors, measurement errors and so on can be effectively considered, and the calculative model error in structure analysis can also be avoided. The precision of damage identification can be effectively improved. Model tests of two concrete beams demonstrate the effectiveness of the proposed model. Key words: concrete bridge; damage identification; statistical model; random analysis; theoretical and
THEORETICAL AND EXPERIMENTAL INVESTIGATIONS ON DAMAGE IDENTIFICATION OF CONCRETE BRIDGES
*ZHAO Qi-lin, LI Zhi-gang, CHEN Hao-sen
(Engineering Institute of Engineering Corps, PLA University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu 210007, China)
逐步回归算法的基本思想是在所考虑的全部 因子中，按其对预报量 y 作用的显著程度大小，先 挑选一个最重要因子，建立只包含这个因子的回归 方程；接着进行显著性检验，若不显著，可认为所 有的自变量因子对因变量都不显著，需重新分析该 问题；若显著，继续对其他因子计算偏回归平方和， 引入下一个显著性的因子，建立具有两个因子的回 归方程；从此之后，逐步回归的每一步(引入一个因 子或从回归方程中剔除一个因子都算作一步)前后 都要作显著性检验，即反复进行两个步骤: 第一， 对已在回归方程中的因子作显著性检验，显著者保 留，把最不显著的那个因子从方程中剔除掉；第二， 对不在回归方程中的其余因子，挑选最重要的那一 个进入回归方程，直至最后回归方程中再也不能剔 除任一因子，同时也不能再引入因子为止，保证最 后所得回归方程中所有因子都为显著因子, 同时给 出各个因子的待定系数。由于该方法是成熟的数学 方法，本文就不加以详细阐述，可以参考相关文献。 2.2 神经网络统计模型
理论上已经证明：具有偏差和至少一个 S 型隐 含层加上一个线性输出层的 BP 网络，能够逼近任 何的有理函数[6]。这样就为前向神经网络在函数逼 近与数据拟合中的应用提供了坚固的理论基础，同 时也在许多领域中得到应用：如在力学参数反分析 中，一般利用 BP 网络建立从测点位移到力学参数 的函数关系，而后以实际测量的位移作为网络输 入，计算得到材料的力学参数。在这些应用中实际 都是利用 BP 网络学习从大量数据中学习获取输入 变量到输出变量隐含的数据关系，而后利用这种隐 含的数据关系进行预报。因此，该方法也毫无疑问 的可以用于建立从桥梁输入(荷载、温度与时间等) 到桥梁响应的函数关系，并将这种函数关系应用于 输入已知的情况下预报桥梁的响应。其相关原理与 算法可以参见文献[7]。
些跨度较小、刚度的混凝土桥梁可以不予以考虑，
或在桥梁现场设置风速与风向的测量仪器；湿度对
结构的响应需要进一步地研究加以确定，后面的试
验将说明其对结构响应没有什么影响。
(2) 建立原因量与响应量的统计模型。建立从
原因量(荷载、温度、时间、风力、湿度)到响应量(应
变、挠度)的统计模型就是利用大量实测数据对建立
摘 要：针对目前桥梁损伤识别理论受到测量误差、环境随机因素与模型误差等影响识别精度低的缺点，利用数 理统计与随机分析的基本理论，提出进行混凝土桥梁裂缝等损伤识别的新理论方法；该方法首先寻找监测响应量 的主要影响因素作为原因量，其次建立原因量与响应量的统计模型，最后利用预测模型进行判别是否发生损伤； 利用该方法可以有效地考虑环境随机因素、测量误差等不确定因数，避免结构分析的计算模型误差，因而可以有 效地提高进行损伤识别的精度；两根钢筋混凝土小梁模型试验证实了本理论的正确性。 关键词：混凝土桥梁；损伤识别；统计模型；随机分析；理论与试验研究 中图分类号：TU318 文献标识码：A
第 23 卷增刊 I Vol. 23 Sup. I
工程力学
2006 年 6 月 June 2006
ENGINEERING MECHANICS
128
文章编号：1000-4750(2006)Sup.I-0128-06
混凝土桥梁损伤识别的理论与试验研究
*赵启林，李志刚，陈浩森
(解放军理工大学工程兵工程学院，南京 210007)
工程力学
129
与加速度等变量测量时存在的测量误差，因而导致 在实际工程中难以应用[2,3]。其次是目前理论计算模 型目前还不能完全反映实际情况，尤其是对混凝土 徐变、温度效应影响的数值模拟均存在较大误差， 利用这些模型对正常结构进行长期变形的预测都 存在较大误差，因而利用这些理论模型更难以对混 凝土桥梁可能出现的损伤进行识别。同时，尽管相 关研究表明利用静力信息比利用动力信息进行损 伤识别更为有效[4]，但由于可以利用自然环境激励 进行结构动力特性测量，不影响交通，而静力荷载 试验时影响交通，因而大量的理论研究与工程应用 都集中在如何利用结构动力信息进行损伤识别。本 文针对以上两个问题，基于数理统计与随机分析理 论，提出了利用桥梁自重响应信息在不影响交通、 综合考虑环境随机性和测量误差、避免结构分析模 型误差的情况下进行桥梁损伤的识别。