现役钢-混凝土组合结构界面损伤超声导波无基线识别及评价

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51478079
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    90.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0806.工程建造与服役
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Interface damage is the most serious damage type in reinforcd concrete composite structures. It has some obvious characteristics, for example,high hiding,strong random,clear localization.Ultrasonic guided wave(UGW) techniques are very suitable for the interface damage monitoring, however,conventional UGW methods compare signals obtained from the pristine condition of a structure (baseline signals) with those from the current state, and relate certain changes in the signal characteristics to damage.In this project the baseline-free interface damage dectection methods were proposed.First,corresponding numerical models based on rapid speed and high precision wavelet spectral element method were developed. Second,a fully automated baseline-free technique for interface damage detection in reniforced concrete was established,developing signal processing techniques to experimentally estimate dispersion curves in-situ. Third, due to the wave propagation environment being dispersive, multi-modal, and multi-path,a compensate and cancellation method and of dispersion ,multi-mode separation techniques were proposed. A data-driven framework for effective and robust analysis of guided wave signals is devised to automatically detect and localize interface damage.The sensed ultrasonic data were characterized and mapped onto a high dimensional feature space.Different wavefield images were processed to detect defects in reinforced concrete interface, and a nonlinear guided wave technique was applied to monitor interface early damage.Finally, the effectiveness and correctness of these methods in the project would be verified through experiment.
界面损伤是钢-混凝土组合结构最严重的破坏形式,它具有隐蔽性比较高、随机性强、局部化突出等特征,超声导波技术非常适合界面损伤监测,但是现有的超声导波大部分都依赖健康状态下的基线信号去识别结构损伤,很难真正用于现役工程。本项目提出无基线超声导波监测技术识别钢-混凝土界面损伤并进行评价。首先提出一种计算速度快、精度高的小波谱单元模拟钢-混凝土界面损伤波导传播。然后,建立钢-混凝土界面损伤超声导波无基线监测数学模型、提出基于实验方法实时获取结构频散曲线。其次,针对试验中导波信号频散、多模态、非线性等特点,发展频散补偿和移除方法、多模态分离技术。再次,在上述处理后的超声导波信号基础上,运用数据驱动技术提取损伤特征信号,构建特征数据库,自动识别界面损伤;并发展界面不同损伤类型超声导波成像方法、界面早期损伤非线性超声导波监测。最后,通过试验验证本项目提出的方法有效性和正确性。

结项摘要

界面损伤是钢—混凝土组合结构最严重的破坏形式,它具有隐蔽性比较高、随机性强、局部化突出等特征,超声导波技术非常适合界面损伤监测,但是现有的超声导波大部分都依赖健康状态下的基线信号去识别结构损伤,很难真正用于现役工程。本项目提出了基于波束成型的Lamb波无基线钢—混凝土界面损伤结构损伤识别,实现了基于概率的Lamb波无基线板状结构损伤识别,并开发了双曲线概率成像算法。为了克服小波有限元需要满足严格的时间步长的缺点,发展一种基于快速傅里叶变换(FFT)的BSWI有限元频域谱方法。该方法在空间域上利用紧支小波尺度函数近似理论波解,计算与频率相关的近似动力刚度矩阵。基于单元层面的动力缩聚技术被用于消除小波单元的内部节点自由度,从而得到矩阵尺寸非常小的等效动力刚度矩阵进行整体动力刚度矩阵的组装。提出基于实验方法实时获取结构频散曲线;利用频散和非频散波的传播方程以及频散波重构方程,发展频散补偿和频散移除方法;对多模态信号进行分解;并在建立的理论模型上,研究适用于导波信号的信号处理方法。提出了强噪声环境中提取有效导波信号及去噪方法;发展多模态导波信号分解方法,提取不同模态特征参数,建立特征参数与模态特征的对应关系;分析不同导波模态检测不同类型缺陷的适用性和有效性。开展三种不同类型界面损伤试验,验证了本项目所提方法的有效性和实用性。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(2)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(3)
专利数量(3)
Cluster analysis of stress corrosion mechanisms for steel wires used in bridge cables through acoustic emission particle swarm optimization
通过声发射粒子群优化对桥梁钢丝应力腐蚀机理进行聚类分析
  • DOI:
    10.1016/j.ultras.2017.01.012
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
    Ultrasonics
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Dongsheng Li;Wei Yang;Wenyao Zhang
  • 通讯作者:
    Wenyao Zhang
Research on Detection and Location of Fluid-Filled Pipeline Leakage Based on Acoustic Emission Technology.
基于声发射技术的充液管道泄漏检测与定位研究
  • DOI:
    10.3390/s18113628
  • 发表时间:
    2018-10-25
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Pan S;Xu Z;Li D;Lu D
  • 通讯作者:
    Lu D
Pipeline Damage Identification Based on Additional Virtual Masses
基于附加虚拟质量的管道损伤识别
  • DOI:
    10.3390/app7101040
  • 发表时间:
    2017-10
  • 期刊:
    APPLIED SCIENCES-BASEL
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Li Dongsheng;Lu Dang;Hou Jilin
  • 通讯作者:
    Hou Jilin
Damage evaluation and failure mechanism analysis of steel tube confined reinforced-concrete columns by acoustic emission technology
声发射技术钢管约束钢筋混凝土柱损伤评价及失效机理分析
  • DOI:
    10.1590/1679-78255339
  • 发表时间:
    2018-01-01
  • 期刊:
    Latin American Journal of Solids and Structures
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Du, Fangzhu;Pan, Shengshan;Li, Dongsheng
  • 通讯作者:
    Li, Dongsheng
Stress corrosion damage evolution analysis and mechanism identification for prestressed steel strands using acoustic emission technique
声发射技术预应力钢绞线应力腐蚀损伤演化分析及机理识别
  • DOI:
    10.1002/stc.2189
  • 发表时间:
    2018-08-01
  • 期刊:
    STRUCTURAL CONTROL & HEALTH MONITORING
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Li, Dongsheng;Tan, Meiling;Ou, Jinping
  • 通讯作者:
    Ou, Jinping

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其他文献

基于波束成形网阵的声源定位及影响因素探究
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  • 通讯作者:
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    --
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李冬生的其他基金

套筒灌浆早期充盈缺陷主动微波热声二重效应联合快速检测及诊断方法
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AI项目解读示例

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

        graph TD
          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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