基于长标距光纤传感的桥梁区域监测方法及车辆时空信息识别理论研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51908386
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0806.工程建造与服役
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Vehicle overloading is one of the main causes for frequent traffic accidents and severe damage to bridge infrastructure, so it is urgent to effectively early warn and monitor the overloaded vehicles on bridge in real time. Taking the 2-D bridge model as the research object, the long-gauge fiber bragg grating (FBG) sensing technology is used in this project to provide an effective way for the breakthrough of load identification theory research in the field of bridge monitoring combing with the signal processing technology, because it reflect the macro and micro information of the structure and can be connected into a network. The research content includes two aspects. The first one is to divide bridge elements into monitoring elements, prediction elements and remaining elements and then to explore the complex mapping relationship between the response of monitoring element and prediction element. In such a case, an area monitoring method can be established for the comprehensive estimation of bridge response. With the real bridge calibration test, the other aspect is to develop the spatio-temporal information identification theory of vehicles through analyzing the relevant information in the corresponding response of different lanes caused by the same axle load. This project is expected to locate and track overloaded vehicles on the bridge, which can provide a strong guarantee for effective early warning of overloaded vehicles. The research results also have important practical significance and application value for the design and evaluation of bridge structure.
车辆超载是交通事故频发、桥梁基础设施严重破坏的主要原因之一,有效预警并实时监测桥梁上超载车辆的研究工作迫在眉睫。本项目以二维桥梁模型为研究对象,利用长标距光纤光栅(FBG)传感技术反映结构宏微观信息和连接成网的特点,结合信号处理技术,为荷载识别理论研究在桥梁监测方面的突破提供有效途径。本项目侧重于以下内容研究:一、它通过将桥梁单元分为监测单元、预测单元及剩余单元三类,探索监测单元与预测单元响应间的复杂映射关系,建立桥梁响应全面估计的区域监测方法;二,它分析不同车道对应响应中包含的相同车轴荷载作用效应的关联信息,结合实桥校准测试,开发桥梁车辆时空信息识别理论。本项目预期将在桥梁上实现定位、跟踪超载车辆,这可为有效预警超载车辆提供有力保障。项目研究成果对桥梁结构的设计与评估也具有重要的实际意义和应用价值。

结项摘要

车辆超载是交通事故频发,桥梁基础实施严重破坏的主要原因之一,有效预警并实时监测桥梁上超载车辆的研究工作迫在眉睫。本项目以二维桥梁模型为研究对象,利用长标距光纤光栅传感技术和信号处理技术,为荷载识别理论研究在桥梁监测方面的突破提供有效途径。在较少传感器数目的前提下,本项目首先基于本征正交分解(POD)原理建立了桥梁区域监测的方法。该方法将未监测单元分为两层次进行响应重构,通过建立单元间本征模态的复杂映射关系来对单元的本征模态进行修正,从而获取有效的单元响应。其次,桥梁上车辆时空信息的识别主要是确定车轴的空间分布和车辆荷载的识别。为了解决这两个难题,本项目通过分析截面横向应变与作用车轴之间的关系,结合数据分离技术,确定车轴的时空分布信息;进而分析车轴信息对结构响应的影响,利用校准测试获取了桥梁的应变影响线;依据建立的影响面和反问题识别原理确定目标函数,最终建立多车道多车辆的荷载信息识别理论。通过有限元仿真和实验室试验缩尺模型对本项目所提方法的有效性和鲁棒性进行了验证,结果表明:所提出的识别理论在多车运行下的轴重和车辆总重识别误差均能满足工程需要,说明该方法能够可靠地识别车辆荷载的时空信息,为有效预警超载车辆提供有力保障。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
MOVING LOAD IDENTIFICATION WITH LONG GAUGE FIBER OPTIC STRAIN SENSING
通过长规格光纤应变传感进行移动负载识别
  • DOI:
    10.7250/bjrbe.2021-16.535
  • 发表时间:
    2021-01-01
  • 期刊:
    BALTIC JOURNAL OF ROAD AND BRIDGE ENGINEERING
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Zhang, Qingqing;Zhao, Wenju;Zhang, Jian
  • 通讯作者:
    Zhang, Jian
Eliminating the influence of axle parameters in bridge influence line identification based on long-gauge strain sensing
基于长应变传感的桥梁影响线识别中消除车轴参数的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    THE BALTIC JOURNAL OF ROAD AND BRIDGE ENGINEERING
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qingqing Zhang;Qianlong Liu;Li Dai;Qiang Liu
  • 通讯作者:
    Qiang Liu

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其他文献

圆柱形硅通孔的二维解析电容模型
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机学报
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  • 作者:
    张青青;喻文健;骆祖莹
  • 通讯作者:
    骆祖莹
高效液相色谱法测定桔梗多糖对桔梗皂苷D 在大鼠体内药物代谢动力学参数的影响
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  • 发表时间:
    2021
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    安徽中医药大学学报
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  • 作者:
    任蓉蓉;陈青青;张青青;杨晔;尹登科
  • 通讯作者:
    尹登科
气候变化对阿克苏河流域径流过程的影响
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  • 期刊:
    自然资源学报
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  • 作者:
    刘新华;徐海量;张青青;白元;傅荩仪;戴岳;LIU Xin-hua1,2,XU Hai-liang1,3,ZHANG Qing-qing1,BA;2.Xinjiang Tarim River Basin Management Bureau,Kor;3.Key Laboratory of Oasis Ecology;Desert Envir
  • 通讯作者:
    Desert Envir
基于玛纳斯河流域生态问题的生态安全评价
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    干旱区地理
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    --
  • 作者:
    张青青;徐海量;樊自立;王月健;凌洪波;ZHANG Qing-qing1,2,XU Hai-liang1,FAN Zi-li1,WANG Yue-jian3,LI;2 Graduate University of Chinese Academy Sciences,Beijing 100;3 Department of Geography,Shihezi University,Shihezi 832003,X
  • 通讯作者:
    3 Department of Geography,Shihezi University,Shihezi 832003,X
“双一流”背景下水土保持与荒漠化防治专业的创新发展
  • DOI:
    10.16400/j.cnki.kjdkz.2020.07.030
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    科教导刊(上旬刊)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王泽;罗艳丽;任财;张青青;麻浩
  • 通讯作者:
    麻浩

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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