基于准静态影响线精确识别的桥梁状态评估理论与试验研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51778550
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0806.工程建造与服役
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In recent years, more and more medium- and short-span bridges which have a large quantity and locate in a wide range in China, become so dangerous that needed to detect, and thus it is demanding to develop a quick and precise method for bridge condition evaluation. This research focuses on the critical problems of bridge condition evaluation based on accurate identification of quasi-static influence line, and then carries on an in-depth and systematic research. Based on the wavelet decomposition and reconstruction theory, quasi-static signal is extracted from bridge dynamic response for further influence line identification. Combining the sparse representation, function construction and solution optimization methods, the sparse regularization-based method is proposed for influence line identification. Based on the relationship among influence line, destructive loading and detective loading, the varying pattern of influence line is studied to justify that it is suitable for application to bridge condition evaluation. Through a comprehensively use of multiple influence line in damage sensitivity analysis, damage localization and quantification, a new method of bridge condition evaluation is proposed. A theoretical system of influence line-based bridge condition evaluation is finally founded based on the aforementioned methods. Then a practical software for bridge condition evaluation is developed by software integration. The correctness of theoretical methods and efficiency of engineering software is verified by numerical simulation, laboratory experiment and field testing. The expected outcome will enable us to realize a quick and precise evaluation for bridge condition, and thus it has important theoretical value and broad application prospect.
近年来,在量大面广的中小桥梁中,亟待检测的危桥、旧桥数量不断增加,迫切需要发展快速准确的桥梁状态评估方法。本项目针对基于影响线识别的桥梁状态评估的关键科学问题,拟开展深入系统的研究。根据小波分解与重构理论,提出针对桥梁影响线识别的准静态响应信号提取方法;通过稀疏表示、函数构造和优化求解,建立处理影响线识别不适定性问题的稀疏正则化方法;通过建立影响线与破坏荷载、检测荷载的关系模型,揭示影响线的变化规律及其适用于桥梁状态评估的机理;在损伤敏感性分析、损伤定位和定量方法中综合运用多影响线信息,提出桥梁状态评估新方法;最终建立基于准静态影响线精确识别的桥梁状态评估理论体系,集成以上理论成果并且开发出实用化的桥梁状态评估软件;通过数值模拟、模型试验和实桥测试,共同验证理论方法和工程软件的正确性及有效性。项目预期成果有望实现对中小桥梁服役性能的快速准确评价,具有重要的理论价值和工程应用前景。

结项摘要

面对遍布于公路交通网的众多中小桥梁,快速且准确地评估桥梁服役性能,具有重要的社会意义和经济价值。本项目拟通过解决识别桥梁影响线及其状态评估的难点,提出一套快速且准确的状态评估方法,可满足中小桥梁评估的迫切需求。主要研究内容包括:(1)针对影响线识别的准静态响应信号提取,提出了基于粒子群算法与改进变分模式分解的信号提取方法,具有准确性高、鲁棒性好、适用性广的优点;(2)适用于桥梁影响线精确识别的稀疏正则化:提出了基于基函数字典和稀疏正则化的桥梁影响线自适应识别方法,可准确识别具有复杂曲线形状的影响线;(3)基于影响线变化规律的桥梁状态评估机理,系统研究了钢筋砼梁桥承受不同检测荷载和不同破坏阶段的影响线变化规律;(4)综合多影响线信息的桥梁状态评估,提出了基于D-S证据理论融合多影响线信息实现影响线精确定位,并提出了基于稀疏正则化和挠度影响线改变量识别梁结构刚度与损伤程度的方法;(5)基于影响线识别的桥梁状态评估系统,研发了由移动检测车、信号采集子系统和信号处理子系统所组成的桥梁影响线识别系统,具有简便高效、精度高、成本低的特点。通过数值模拟(有限元精细仿真)、模型试验(钢筋砼连续梁试验)、实桥验证(装有健康监测系统的大跨悬索桥)和系统测试(不同跨径的中小桥梁),共同验证理论方法和软硬件系统的准确性及有效性。本项目执行情况良好。在本基金的资助下,已在重要学术期刊上发表学术论文8篇(其中7篇被SCI/EI收录);直接培养硕士生5名,并有一人获福建省优秀学术硕士学位论文;获授权国家发明专利3项,软件著作权1项;基于影响线的快速检测技术具有快速简便,可大量节省成本的显著优点,已成功应用于国内五十余座桥梁,获得四家交通部综合甲级检测机构的认可,该成果被写入行业标准《大跨桥梁结构健康监测系统预警阈值设置标准》。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
Bridge Damage Detection Using Quasi-Static Component of Moving Vehicle-Induced Dynamic Response
使用移动车辆引起的动态响应的准静态分量进行桥梁损伤检测
  • DOI:
    10.1142/s0219876220420013
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    International journal of computational methods
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Zhiwei Chen;Yigui Zhou;Wen-Yu He;Mengqi Liu
  • 通讯作者:
    Mengqi Liu
Damage quantification of beam structures using deflection influence lines
使用偏转影响线对梁结构的损伤进行量化
  • DOI:
    10.1002/stc.2242
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Structural Control and Health Monitoring
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Zhi Wei Chen;Qin Lin Cai;Songye Zhu
  • 通讯作者:
    Songye Zhu
基于正则化与B样条曲线的桥梁影响线识别方法
  • DOI:
    10.19721/j.cnki.1001-7372.2019.03.011
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国公路学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈志为;杨维彪;程棋锋;高婧
  • 通讯作者:
    高婧
Two-Stage Automated Operational Modal Analysis Based on Power Spectrum Density Transmissibility and Support-Vector Machines
基于功率谱密度传递率和支持向量机的两级自动操作模态分析
  • DOI:
    10.1142/s0219455421500681
  • 发表时间:
    2021-02
  • 期刊:
    International Journal of Structural Stability and Dynamics
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Chen Zhi-Wei;Liu Kui-Ming;Yan Wang-Ji;Zhang Jian-Lin;Ren Wei-Xin
  • 通讯作者:
    Ren Wei-Xin
Damage quantification of beam structures using deflection influence line changes and sparse regularization
使用偏转影响线变化和稀疏正则化对梁结构的损伤进行量化
  • DOI:
    10.1177/1369433221992482
  • 发表时间:
    2021-02
  • 期刊:
    Advances in Structural Engineering
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Chen Zhi-Wei;Zhao Long;Zhang Jian;Cai Qin-Lin;Li Jun;Zhu Songye
  • 通讯作者:
    Zhu Songye

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于健康监测系统的大跨多荷载桥梁的疲劳可靠度评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    工程力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈志为
  • 通讯作者:
    陈志为

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

陈志为的其他基金

运营环境监测下桥梁影响线统计模式识别与状态评估方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于健康监测系统的大跨多荷载桥梁的疲劳与可靠度评估
  • 批准号:
    51108395
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

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]
      
关闭
close
客服二维码