基于响应传递比的桥梁结构应变模态参数识别方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51778204
  • 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:
    E0804.结构工程
  • 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

Output data only parameter identification is a challenge issue in the bridge health monitoring. The transmissibilty function is unique independent from excitation nature and location, while the strain mode is more sensitive to structural local damage. In this project, the strain power spectral transmissibility is conceived from measured dynamic strains. Based on the efficient computation and inherent property analysis of the strain power spectral transmissibility, a new strain modal parameter identification method is proposed for the bridge under operational conditions. The inherent properties of the strain power spectral transmissibility at the poles will be mathematically proved and the relationship between those inherent properties and strain modal parameter will be investigated. Regarding the measurement errors and spectral estimation leakage, an efficient algorithm will be proposed to select the window function and overlapping points for the purpose of improving the accuracy of strain power spectral transmissibility computation. Singular value decomposition technique will be used to strain power spectral transmissibility matrix to achieve the strain modal parameter identification. The stabilized diagram by using least square fitting in the frequency-domain is implemented to delete the false modes. The project is aimed at proposing a new strain modal identification method through the transmissibility. The outcomes will be served as a basis for the damage detection, health monitoring and assessment of bridges under operational conditions.
仅基于振动响应信号的参数识别是桥梁健康监测的发展方向,响应传递比函数具有不依赖于激励的性质和作用位置的优越特性,而应变模态对结构的局部损伤更为敏感。项目利用应变响应测量构建应变功率谱传递比,以应变功率谱传递比的固有特性分析和高精度计算为突破口,建立工作环境下桥梁结构应变模态参数识别新方法。项目需要从数学上严格证明应变功率谱传递比在系统极点处的固有特性,揭示其与应变模态的本质物理关系;针对测量误差和谱估计泄露的特点,在误差影响规律分析的基础上,提出高效算法选择窗函数和重叠点数等参数,从而提高应变功率谱传递比计算精度;充分利用应变功率谱传递比固有特性,研究基于应变功率谱传递比矩阵奇异值分解技术的应变模态参数识别算法;基于最小二乘频域法(LSCF),绘制稳定图剔除虚假模态。项目旨在桥梁结构应变模态参数识别方法取得实质性突破,为更好的研究重大桥梁灾变机理、健康监测和安全评估提供基础和依据。

结项摘要

仅基于振动响应信号的参数识别是桥梁健康监测的发展方向,响应传递比函数具有不依赖于激励的性质和作用位置的优越特性,应变模态比传统的位移模态在结构损伤识别领域具有显著的优势,仅基于应变响应测试的工作应变模态参数识别,由于不需要对外激励的测试,更具有工程实用价值。项目利用应变响应测量构建应变功率谱传递比,以应变功率谱传递比的固有特性分析和高精度计算为突破口,建立了工作环境下桥梁结构应变模态参数识别新方法。选取一个应变响应测点作为参考点,定义了响应应变功率谱密度传递比(Strain Power Spectrum Density Transmissibility, SPSDT),从理论上证明了SPSDT在系统的极点处为应变振型系数之比,从数学上严格证明应变功率谱传递比在系统极点处的固有特性,揭示其与应变模态的本质物理关系;针对测量误差和谱估计泄露的特点,在误差影响规律分析的基础上,提出高效算法选择窗函数和重叠点数等参数,从而提高应变功率谱传递比计算精度;充分利用应变功率谱传递比固有特性,研究基于应变功率谱传递比矩阵奇异值分解技术的应变模态参数识别算法;基于最小二乘频域法(LSCF),绘制稳定图剔除虚假模态。项目旨在桥梁结构应变模态参数识别方法取得实质性突破,为更好的研究重大桥梁灾变机理、健康监测和安全评估提供基础和依据。

项目成果

期刊论文数量(27)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Elimination of moving vehicles effects on modal identification of beam type bridges
消除移动车辆对梁式桥梁模态辨识的影响
  • DOI:
    10.12989/sss.2021.28.3.363
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    Smart Structures and Systems
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Wen-Yu He;Xu-Cong Ding;Wei-Xin Ren;Yue-Ling Jing
  • 通讯作者:
    Yue-Ling Jing
Structural damage identification under nonstationary excitations through recurrence plot and multi-label convolutional neural network
通过递归图和多标签卷积神经网络进行非平稳激励下的结构损伤识别
  • DOI:
    10.1016/j.measurement.2021.110101
  • 发表时间:
    2021-09-08
  • 期刊:
    MEASUREMENT
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Li, Dan;Liang, Zhen-Long;Xiang, Shu-Lin
  • 通讯作者:
    Xiang, Shu-Lin
FEM Free Damage Detection of Beam Structures Using the De°ections Estimated by Modal Flexibility Matrix
使用模态柔度矩阵估计的变形进行梁结构的有限元自由损伤检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    International Journal of Structural Stability and Dynamics
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Wen-Yu He;Wei-Xin Ren;Lei Cao;Quan Wang
  • 通讯作者:
    Quan Wang
基于振动响应传递比函数的系统识别研究进展
  • DOI:
    10.6052/j.issn.1000-4750.2017.01.0073
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    工程力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    颜王吉;王朋朋;孙倩;任伟新
  • 通讯作者:
    任伟新
考虑替代模型不确定性的结构动力特性全局敏感性分析
  • DOI:
    10.21656/1000-0887.380018
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    应用数学和力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    万华平;钟剑;任伟新
  • 通讯作者:
    任伟新

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    任伟新

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任伟新的其他基金

基于三角小波有限元的桥梁稳定极限承载力自适应计算理论研究
  • 批准号:
    51478159
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
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    面上项目
空间多点地震激励下桥梁结构非线性碰撞机理及减震研究
  • 批准号:
    51278163
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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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