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桥梁健康监测技术与监测数据分析研究
| 论文题名： | 桥梁健康监测技术与监测数据分析研究 |
| 关键词： | 桥梁健康;监测系统;数据分析;灰色关联度;时间序列 |
| 摘要： | 近年来，我国不断刷新着世界桥梁建设记录，各种桥梁“超级工程”相继涌现，当前国内公路桥梁数量已接近80万座，铁路桥梁数量已超过20万座，但伴随着桥梁总量的增长，国内危桥数量已达10万余座，众多数量的危桥给交通安全带来了极大的威胁，如何让桥梁健康的“出生”、少灾少病地“成长”，直至“高寿”，这成为工程界日益面临的难题。然而，借助物联网技术，桥梁健康监测系统应运而生，该系统可以实时了解桥梁结构状况，保障结构的耐久性以及安全性。文章的主要内容有以下三部分： 第一，对桥梁健康监测系统中常见的监测项做详细介绍，具体从荷载与环境响应、整体响应和局部响应三个维度来分析各种桥型常见的监测内容。 第二，运用灰色关联度理论，对上海市宝山区吴淞大桥跨中截面的挠度监测数据进行了灰色关联度分析。首先，通过压差传感器采集吴淞大桥主梁截面在2017年2月24日的挠度数据；其次，在数据平台上读取挠度数据，并在Matlab中编制灰色关联度的运算程序；再次，应用Matlab软件完成该截面四个测点的灰色关联度计算；最后，通过对比样本数据之间的关联度和监测数据之间的关联度大小，可以判断出系统数据中的不可信部分，从而剔除无效的数据，具有重要的工程意义。 第三，运用时间序列理论，建立了能够预测桥梁监测数据的ARMA模型。以安徽寿阳淮河大桥应变测点数据进行了实例分析。首先，输入200个样本数据至建立好的ARMA模型中；其次，运用该模型分5次进行预测，每次预测10个数据，最终得到50个预测数据；最后，将预测的50个数据和实际数据做对比，可以发现该ARMA模型能够较为客观地反映应变数据的变化趋势和规律，具备较高的预测精度，通过对比预测数据和实际数据，从而得出数据集中的不可信部分，对于桥梁结构监测数据分析和挖掘具有重要的工程价值。 |
| 作者： | 张弛 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 李云峰;刘文峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东科技大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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