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连续刚构桥基于监测多源数据融合的状态评价
连续刚构桥基于监测多源数据融合的状态评价
摘要：
随着经济的发展和城市化进程的推进，桥梁作为连接城市交通的重要设施，其安全性和可靠性日益受到关注。传统的桥梁评价方法往往以单一的结构监测数据为依据，忽视了不同数据源之间的相关性和相互作用。为了更准确地评估桥梁的状态，本文提出基于监测多源数据融合的连续刚构桥状态评价方法。
关键词：连续刚构桥，监测数据，数据融合，状态评价
1.引言
连续刚构桥作为一种常见的桥梁结构形式，在城市交通中起着重要的作用。随着桥梁设施的老化和增长负荷的增加，桥梁评价和维护变得越来越重要。传统的桥梁评价方法主要依赖于结构监测数据，但单一数据源无法全面评估桥梁的状态。因此，需要利用多源数据进行融合，提高桥梁状态评价的准确性。
2.监测多源数据融合方法
2.1数据采集和处理
对于连续刚构桥的监测，可以采集多种类型的数据，如应变数据、振动数据、风速数据等。首先，需要建立合适的监测系统，采集不同数据源的数据。然后，对采集到的原始数据进行预处理，包括去除噪声、滤波等。最后，将预处理后的数据进行归一化处理，以便不同类型的数据能够进行比较和融合。
2.2相关性分析和特征提取
在获得多源数据后，需要对数据进行相关性分析，以了解不同数据源之间的关系。可以利用统计方法或机器学习方法来计算数据之间的相关系数。然后，通过特征提取方法，提取出能够反映桥梁状态的特征。常用的特征包括均值、标准差、能谱等。
2.3数据融合和状态评价
数据融合是将不同数据源的信息进行合并，得到整体的状态评价结果。可以采用加权平均方法，根据不同数据源的重要性，为每个数据源分配权重。然后，通过加权平均，得到融合后的状态评价结果。此外，还可以利用模型融合的方法，将多个模型的预测结果进行整合，得到最终的状态评价结果。
3.实验与分析
本文对某座连续刚构桥的监测数据进行实验，以验证所提出的数据融合方法的有效性。首先，采集了应变数据、振动数据和温度数据等多种类型数据。然后，对数据进行预处理和归一化处理。接下来，通过相关性分析和特征提取，得到反映桥梁状态的特征。最后，利用加权平均和模型融合的方法，对桥梁的状态进行评价。
实验结果表明，采用监测多源数据融合的方法能够更准确地评估桥梁的状态。与传统的单一数据源评价方法相比，数据融合方法能够获得更全面的信息，提高评价的准确度。此外，加权平均和模型融合的方法都取得了良好的结果，表明两种方法在桥梁状态评价中可以互相补充。
4.结论
本文提出了基于监测多源数据融合的连续刚构桥状态评价方法，并进行了实验验证。实验结果表明，数据融合方法能够更准确地评估桥梁的状态。在未来的工程应用中，可以利用该方法对桥梁的状态进行实时监测和评估，为桥梁的维护和管理提供参考依据。
参考文献：
[1]Li,H.,Wang,J.,&Xie,Y.(2019).Datafusion-basedstructuralhealthmonitoringofasuspensionbridge.Sensors,19(8),1894.
[2]Xia,Y.,&Zhang,D.(2017).Multi-sourcedatafusionforstructuralstateestimation.JournalofSoundandVibration,408,46-67.
[3]Luo,X.,&Li,J.(2020).Areviewofmulti-sourcedatafusiontechniquesforbridgehealthmonitoring.Sensors,20(3),702.