基于移动无线传感器网络的高层建筑结构分散损伤识别方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51378157
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0806.工程建造与服役
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

To solve the problem of inaccurately identifying the damage status of high-rise buildings, due to its complexity as well as the sparse distribution of sensors in structural health monitoring system, a wireless mobile sensor network based decentralized identification method for high-rise structures is investigated herein. First, a mobile sensor based structural damage monitoring network is developed to monitor the responses of different parts of the structure in turn with a high spatial resolution. Second, to solve the difficulty in directly formulating decentralized damage identification method for high-rise buildings due to a large amount of unmeasured responses on its substructure's boundaries, a simplified model for high-rise building, having the same horizontal responses as the orignal building, is proposed to replace the complex building structure to conduct decentralized damage identification. Third, substructure identification methods are investigated to accurately estimate the substructure parameters of the simplified model. Fourth, the relations between the different kinds of structural damage in high-rise buildings and the changes of the substructures' parameters of the simplified model are investigated, the results of which are utilized to identify, localize and quantify structural damage in high-rise buildings based on the estimated substructure parameters of the simplified model. Finally, a model vibration test is conducted, using the established wireless mobile sensor network based structural damage monitoring system, to verify the efficacy of the proposed decentralized local damage identification method for high-rise buildings proposed herein. Combined the wireless mobile sensor network technology with the decentralized damage identification methods for high-rise buildings, this project provides an advanced methodology to accurately identify damage in large complex building structures.
针对高层建筑结构复杂、自由度数目多,而健康监测系统传感器数量少、空间分布稀疏,导致易误判结构损伤的问题,本项目发展基于移动无线传感网络的高层建筑结构分散损伤识别方法。首先,研究移动无线传感网络的监测性能,利用该监测网络的移动性实现对结构各部分依次进行高密度响应测量;其次,研究与建筑结构水平响应相同的简化模型,用其替代原结构解决高层建筑分散子结构边界存在大量未测量响应而难以直接进行结构分散损伤识别的问题;第三,研究简化模型分散子结构的参数识别方法;第四,研究高层建筑各类损伤与简化模型分散子结构参数之间的关系,建立基于简化模型分散子结构识别参数的高层建筑损伤识别方法;最后,利用移动无线传感网络进行模型振动试验,验证本项目方法的有效性。本项目巧妙地将移动无线传感网络技术与高层建筑分散子结构理论相结合,为准确识别大型复杂结构损伤提供先进有效的理论方法和技术,具有重要的科学意义和实用价值。

结项摘要

高层建筑在现代社会运转中承担着重要的功能,及时发现隐藏结构损伤对保障建筑结构全寿命安全起着重要的作用。然而,高层建筑力学模型复杂、自由度众多,而健康监测系统传感器数量少、空间分布稀疏,导致传统结构损伤方法难以准确识别损伤。针对上述本项目发展了基于移动无线传感网络的高层建筑结构分散损伤识别方法。首先,创新地提出了建筑结构的新型等效简化模型,该模型不仅能够准确反映实际复杂建筑结构动力响应,还具有模型参数简单便于识别的优点。其次,提出了基于简化模型的建筑结构子结构参数识别方法,通过深入分析识别误差,揭示了影响子结构参数识别精度的关键因素。第三,提出了基于少量传感器的建筑结构子结构参数识别方法,实现了结构损伤的分散识别。第四,研究建筑结构简化模型参数与结构损伤之间的对应关系,实现基于简化模型识别参数的建筑结构损伤定位与量化。第五,通过大型结构模型振动台试验验证了上述方法的有效性,并发现了该方法在实际使用中的局限性。最后,研发了基于智能手机的结构振动监测系统,用其替代无线传感器进行结构参数和损伤识别。本项目提出了基于简化模型的高层建筑结构损伤识别方法,为准确识别大型复杂结构损伤提供了一种新思路,具有重要的科学意义和实用价值。项目研究成果发表论文14篇,其中SCI检索2篇,EI检索6篇;申请国家发明专利1项,申请并授权软件著作权1项。

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(12)
专利数量(1)
Improving substructure identification accuracy of shear structures using virtual control system
利用虚拟控制系统提高剪力结构下部结构识别精度
  • DOI:
    10.1088/1361-665x/aaa46f
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Smart Materials and Structures
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Zhang Dongyu;Yang Yang;Wang Tingqiang;Li Hui
  • 通讯作者:
    Li Hui
Loop substructure identification for shear structures of unknown structural mass using synthesized references
使用综合参考识别未知结构质量的剪切结构的循环子结构
  • DOI:
    10.1088/1361-665x/aa743b
  • 发表时间:
    2017-08-01
  • 期刊:
    SMART MATERIALS AND STRUCTURES
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Zhang, Dongyu;Li, Hui
  • 通讯作者:
    Li, Hui

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其他文献

用于动态应变测量的快速分布式布里渊光纤传感
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周登望;王本章;巴德欣;徐金龙;徐鹏柏;姜桃飞;张东昱;李惠;董永康
  • 通讯作者:
    董永康

其他文献

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  • 项目类别:
    面上项目

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知道了

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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