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基于振型参数的装配式桥梁损伤识别
摘要
随着交通运输的不断发展，桥梁作为交通运输的重要组成部分，发挥着关键的作用。然而，由于桥梁长期受到外界因素的影响，易出现各种损伤，这些损伤会导致桥梁的结构安全性、稳定性和延寿性降低。因此，准确识别桥梁损伤对于保障桥梁的安全运行至关重要。本文研究了基于振型参数的装配式桥梁损伤识别技术，通过实验考察了不同损伤情况下的桥梁振型响应及振型参数，并采用机器学习算法对其进行分析，得到了相应的损伤识别结果。
关键词：桥梁损伤；振型参数；装配式桥梁；机器学习
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentoftransportation,bridgesasanimportantpartoftransportationplayacriticalrole.However,duetothelong-termexposureofbridgestovariousexternalfactors,variousdamagesarepronetooccur,whichcanresultinadecreaseinthestructuralsafety,stability,anddurabilityofbridges.Therefore,accurateidentificationofbridgedamageiscrucialtoensurethesafeoperationofbridges.Inthisstudy,abridgedamageidentificationtechniquebasedonvibrationmodeparametersforprecastbridgeswasinvestigated.Thevibrationresponsesandvibrationmodeparametersofthebridgeunderdifferentdamageconditionswereexperimentallystudied,andmachinelearningalgorithmswereusedtoanalyzethem,obtainingthecorrespondingdamageidentificationresults.
Keywords:bridgedamage;vibrationmodeparameters;precastbridge;machinelearning
1.引言
桥梁作为固定两岸的工程构筑物，承载着人们出行、货物运输等重要任务。然而，长期以来桥梁的安全问题一直受到关注，桥梁损伤的出现给桥梁带来了巨大的危害。桥梁损伤的种类很多，包括裂缝、腐蚀、变形等等，如果不及时发现，将直接影响桥梁的性能、寿命和安全性。
为了保障桥梁的安全运行，研究桥梁损伤识别技术显得尤为重要。目前，基于图像识别、声波检测、振动测试等多种方法已经被用于桥梁损伤识别领域。本文基于振型参数的方法，探讨了装配式桥梁损伤识别技术，并采用机器学习算法对于实验数据进行了分析与处理。
2.装配式桥梁损伤识别方法
2.1装配式桥梁介绍
装配式桥梁是指由相互连接的构件（如钢筋混凝土构件、钢构件等）组装成的桥梁。其构件数量有限，大小相对较小，可以快速组装，具有成本低、施工快速、质量可控等优点，因此在现代桥梁建设中得到广泛的应用。相比于传统的浇筑混凝土桥梁，装配式桥梁存在着更多的接头；且接头处是桥梁中较为薄弱的部位，极易受到外界因素影响而发生损伤。
2.2振型参数分析
桥梁的振动是指在外界作用下桥梁所表现出来的运动状态，是一种很有价值的信息，可以反映桥梁的结构损伤。通过分析桥梁的振型参数可以对桥梁的损伤进行识别。例如，当桥梁经历撞击等外部因素的破坏时，振型参数会发生一定程度的变化，可以利用这些变化去检测桥梁的损伤状况。常用的振型参数有共振频率、模态质量、阻尼比、模态形状等。
2.3机器学习算法
机器学习算法是一种新兴的数据分析方法，能从数据中学习模型，并在新数据上做出预测。对于桥梁损伤识别问题，机器学习算法具有较好的表现，因为不需要对桥梁的物理特征进行了解，而是通过振动数据来进行分析，相对简单而易于实现。
3.实验设计与数据处理
在本研究中，采用三跨框架装配式钢结构桥梁进行损伤识别实验。实验中在桥梁不同位置布置了不同类型的损伤，包括单侧切割、双侧切割、钢板缩孔、钢板膨胀等5种情况。在采用实验仪器对桥梁进行振动测试，得到桥梁的振动响应数据，并提取出桥梁的振型参数以作为分析数据。
在机器学习算法中，为了使模型能够对新样本具有良好的适应性，数据需要进行训练集和测试集的划分。在本研究中，60%的数据被随机选取作为训练集，40%的数据用于模型测试。通过采用k-折交叉验证法，进一步验证模型的性能。
4.实验结果分析
在本研究中，利