中交路橋科技是從事工程檢測(cè)監(jiān)測(cè)、城市安全監(jiān)測(cè)預(yù)警與評(píng)價(jià)、數(shù)字智能化研發(fā)為一體的復(fù)合型高新技術(shù)集團(tuán)企業(yè)。
隨著智能傳感技術(shù)和橋梁健康監(jiān)測(cè)技術(shù)日臻成熟，橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)得到了較大規(guī)模應(yīng)用，尤其是中國(guó)、韓國(guó)等經(jīng)濟(jì)新興國(guó)家，借助大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)背景，橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)逐漸成為大型橋梁運(yùn)維的必備技術(shù)之一。
大型橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，如何有效利用這些數(shù)據(jù)，成為橋梁健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域面臨的重要問(wèn)題。
橋梁健康監(jiān)測(cè)從萌芽到完善
智能傳感技術(shù)
20世紀(jì)80年代末和90年代初，美國(guó)提出智能材料與結(jié)構(gòu)研究，智能感知技術(shù)與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)是其中重要的研究方向。90年代至本世紀(jì)初，國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究了大量智能感知材料和智能傳感技術(shù)，其中成功的案例之一是光纖光柵傳感器及解調(diào)儀，土木工程領(lǐng)域的學(xué)者主要研究了應(yīng)變光纖光柵傳感器和溫度光纖光柵傳感器的封裝工藝，以使其具有健壯性，適用于土木工程應(yīng)用，如圖1所示，目前已經(jīng)較廣泛應(yīng)用于我國(guó)橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。另一個(gè)非常成功的案例是無(wú)線傳感器，90年代中期美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校土木工程系和斯坦福大學(xué)土木工程系分別率先研究了無(wú)線傳感器，加州大學(xué)伯克利分校提出的智能灰塵（smart dust）勾畫(huà)了無(wú)線傳感器美好的前景。20世紀(jì)初期，美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校土木工程系對(duì)無(wú)線傳感器進(jìn)行了系統(tǒng)研究，解決了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)同步采集、信號(hào)遠(yuǎn)距離傳輸與實(shí)時(shí)傳輸、信號(hào)丟包、太陽(yáng)能電池供電等問(wèn)題，并在韓國(guó)新Jindo大橋以及迪拜摩天輪上得到應(yīng)用.
結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與模型修正技術(shù)
除智能傳感技術(shù)外,結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與模型修正技術(shù)是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的另一個(gè)重要內(nèi)容。基于振動(dòng)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與模型修正得到廣泛的研究，該方法的原理是結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)僅與結(jié)構(gòu)物理參數(shù)(例如剛度等)有關(guān),從監(jiān)測(cè)的結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)(加速度或動(dòng)位移)識(shí)別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù),再根據(jù)模態(tài)參數(shù)變化診斷結(jié)構(gòu)物理參數(shù)變化，從而識(shí)別結(jié)構(gòu)損傷并修正結(jié)構(gòu)分析模型,是典型的結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)反問(wèn)題?；谡駝?dòng)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與模型修正的研究，最早可追溯至20世紀(jì)50年代機(jī)械工程的故障診斷，并形成了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別、結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與模型修正理論。20世紀(jì)60年代在地震工程領(lǐng)域亦嘗試基于結(jié)構(gòu)自振頻率變化識(shí)別結(jié)構(gòu)地震損傷；80年代曾采用模態(tài)參數(shù)識(shí)別海洋平臺(tái)結(jié)構(gòu)損傷；但直到20世紀(jì)90年代初結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)興起后，基于振動(dòng)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與模型修正技術(shù)開(kāi)始在土木工程領(lǐng)域得到重視,并開(kāi)展了大量研究。但該方法在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，難以應(yīng)用于實(shí)際工程,主要存在結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)損傷不敏感、監(jiān)測(cè)信息不完備導(dǎo)致動(dòng)力學(xué)反問(wèn)題求解的不適定和解不唯一、結(jié)構(gòu)與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)均存在不確定性等問(wèn)題。
結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及工程應(yīng)用
結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用始于20世紀(jì)90年代中期，香港青馬大橋是早期結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用比較成功的案例。雖然當(dāng)時(shí)一些橋梁施工監(jiān)控傳感器亦用于橋梁建成之后一段時(shí)間橋梁性能的監(jiān)測(cè)，但傳感器數(shù)量少、系統(tǒng)集成程度低，自動(dòng)化、實(shí)時(shí)性和長(zhǎng)期耐久性等都不滿足結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的要求，不是真正意義的橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。本世紀(jì)初，隨著結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)始在大型橋梁上廣泛應(yīng)用和企業(yè)的參與，我國(guó)橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的建設(shè)技術(shù)水平與質(zhì)量得到較大提升，形成了一套較完整的橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、安裝與運(yùn)行維護(hù)方法。同時(shí)橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與電子巡檢系統(tǒng)逐漸融合為橋梁運(yùn)營(yíng)維護(hù)管理系統(tǒng)。為規(guī)范大型橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展，2016年中華人民共和國(guó)交通運(yùn)輸部制定了《公路橋梁結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)技術(shù)規(guī)程(JT/T1037-2016)》。
橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括大規(guī)模傳感器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)處理與分析模塊、預(yù)警模塊、可視化模塊等,上述系統(tǒng)與模塊通過(guò)軟件集成,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行。傳感器一般分為荷載與環(huán)境作用監(jiān)測(cè)傳感器，結(jié)構(gòu)整體響應(yīng)和局部響應(yīng)監(jiān)測(cè)傳感器,其中荷載與環(huán)境作用監(jiān)測(cè)變量包括車載、地震、風(fēng)、溫濕度、船撞、氯離子等；整體響應(yīng)包括靜動(dòng)態(tài)位移、加速度等；局部響應(yīng)包括應(yīng)變、索力、支座位移、沖刷、腐蝕等。目前一般采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)與建設(shè)橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。圖3是其中一個(gè)案例。
橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)按照功能有三種基本分類。其一是橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)僅包括傳感器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化模塊，不包括數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容；其二是橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括傳感器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化模塊，數(shù)據(jù)分析模塊、狀態(tài)評(píng)估模塊、安全評(píng)定模塊、可靠度預(yù)測(cè)模塊和預(yù)警模塊，但結(jié)構(gòu)狀態(tài)的變化僅僅是耐久性和長(zhǎng)期荷載作用導(dǎo)致的漸變損傷，不包括地震、強(qiáng)/臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害下橋梁狀態(tài)監(jiān)測(cè)；其三是橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括傳感器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化模塊，數(shù)據(jù)分析模塊、狀態(tài)評(píng)估模塊、安全評(píng)定模塊、可靠度預(yù)測(cè)模塊、地震災(zāi)害監(jiān)測(cè)模塊、強(qiáng)/臺(tái)風(fēng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)模塊、船撞突發(fā)事故監(jiān)測(cè)模塊、預(yù)警模塊等，應(yīng)是全科醫(yī)生：即應(yīng)對(duì)橋梁全壽命服役過(guò)程長(zhǎng)期漸變損傷導(dǎo)致的安全水平退化和極端災(zāi)害下安全性均應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估。目前我國(guó)橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用了第三種全科醫(yī)生的模式，健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在多次災(zāi)害和突發(fā)事件分析中提供了寶貴定量數(shù)據(jù)，極大發(fā)揮了健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的作用。
大數(shù)據(jù)與人工智能的誕生
如前所述，本世紀(jì)初期,結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的主要數(shù)據(jù)利用技術(shù)，是基于振動(dòng)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與模型修正技術(shù)。但該技術(shù)一般僅僅利用加速度振動(dòng)數(shù)據(jù),且因?yàn)闃蛄簽樾陆ńY(jié)構(gòu),一般沒(méi)有損傷或僅有小損傷。因此,基于振動(dòng)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與模型修正技術(shù)無(wú)法給出有價(jià)值的信息。另一方面,大量的數(shù)據(jù)僅僅利用了其峰值或者簡(jiǎn)單的頻次統(tǒng)計(jì)，而沒(méi)有挖掘數(shù)據(jù)隱含的結(jié)構(gòu)行為與性能,即使新建橋梁沒(méi)有損傷,結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相當(dāng)于現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)系統(tǒng)，可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析揭示結(jié)構(gòu)的荷載、響應(yīng)和行為及性能模式與規(guī)律,對(duì)驗(yàn)證結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)分析理論仍具有十分重要的意義。此外,僅采用結(jié)構(gòu)響應(yīng)峰值往往不能判斷結(jié)構(gòu)的狀態(tài),因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)的初始狀態(tài)、初始?xì)堄鄳?yīng)力、初始缺陷、腐蝕狀態(tài)等未知變量,將影響結(jié)構(gòu)的極限承載力和疲勞壽命。
橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集了大量數(shù)據(jù)，而應(yīng)用數(shù)學(xué)的最新進(jìn)展、人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)（統(tǒng)稱為機(jī)器學(xué)習(xí)），為解決上述問(wèn)題提供了嶄新的途徑。當(dāng)前的人工智能，尤其深度學(xué)習(xí)與20世紀(jì)70-80年代發(fā)展的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及專家系統(tǒng)不同。深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的優(yōu)化算法，即使針對(duì)非凸優(yōu)化問(wèn)題，仍能得到全局最優(yōu)解或近似全局最優(yōu)解，具有很好的泛化能力，即學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中隱含物理本質(zhì)的能力。其次，深度網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，使其具有強(qiáng)大的高維非線性表達(dá)能力和高維非線性空間抽象特征表達(dá)能力、高維非線性空間多尺度特征和多物理特征提取能力，從而具有發(fā)現(xiàn)人類在低維空間難以發(fā)現(xiàn)新知識(shí)的能力。除一般深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)外，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合圖像處理，自遞歸網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短程記憶網(wǎng)絡(luò)，比較適合時(shí)序信號(hào)的處理和動(dòng)力系統(tǒng)建模，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可用于從低維生成高維數(shù)據(jù)，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可用于優(yōu)化搜索求解，其中后兩類網(wǎng)絡(luò)是模擬人類行為構(gòu)建的.
橋梁健康監(jiān)測(cè)的稀疏性問(wèn)題
應(yīng)用數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)極大推動(dòng)了橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析、建模、狀態(tài)與安全評(píng)估能力。早在本世紀(jì)初期，我國(guó)相關(guān)學(xué)者即巧妙利用結(jié)構(gòu)振動(dòng)僅有少數(shù)模態(tài)參與、具有頻域稀疏性的特點(diǎn)，以及橋梁健康監(jiān)測(cè)許多問(wèn)題亦具有空間稀疏性的特征（重車在橋梁上分布具有空間稀疏性、結(jié)構(gòu)最終嚴(yán)重破壞階段具有空間稀疏性——即僅發(fā)生在某個(gè)位置），采用稀疏約束優(yōu)化算法，率先提出了橋梁監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮采集技術(shù)、無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)丟失恢復(fù)技術(shù)、重車荷載及其空間位置識(shí)別技術(shù)、以及結(jié)構(gòu)損傷定位技術(shù)等，在強(qiáng)不適定下以壓倒性概率獲得精確解。
橋梁健康監(jiān)測(cè)異常數(shù)據(jù)的
自動(dòng)深度學(xué)習(xí)診斷技術(shù)
其次，制約橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)難以自動(dòng)預(yù)警的因素是監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中存在異常數(shù)據(jù)，異常數(shù)據(jù)可能是結(jié)構(gòu)損傷導(dǎo)致的，亦可能是監(jiān)測(cè)系統(tǒng)異常產(chǎn)生的。但由于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)沒(méi)有明顯的規(guī)律，難以采用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)規(guī)則自動(dòng)識(shí)別診斷。我國(guó)學(xué)者率先提出橋梁健康監(jiān)測(cè)異常數(shù)據(jù)的基于人腦和視覺(jué)啟發(fā)的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)識(shí)別診斷技術(shù)，即將監(jiān)測(cè)時(shí)域數(shù)據(jù)和頻域轉(zhuǎn)化為圖像，采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)即具備了對(duì)橋梁監(jiān)測(cè)異常數(shù)據(jù)的自動(dòng)識(shí)別診斷能力。
基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的
橋梁模態(tài)參數(shù)自動(dòng)深度識(shí)別技術(shù)
橋梁模態(tài)參數(shù)識(shí)別是傳統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)的重要內(nèi)容，雖然其對(duì)橋梁小損傷難以識(shí)別，但對(duì)整體損傷和中等及以上程度損傷具有較好的識(shí)別能力。傳統(tǒng)模態(tài)參數(shù)一般采用頻域分解法（FDD）、隨機(jī)子空間方法（SSI）、自然環(huán)境激勵(lì)與特征值實(shí)現(xiàn)法（NExT+ERA）。由于需要剔除虛假模態(tài)，這些方法往往難以實(shí)現(xiàn)模態(tài)參數(shù)的自動(dòng)識(shí)別，識(shí)別過(guò)程需要人為干預(yù)。為此，我們提出結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法，即可對(duì)平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別，亦可對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻特征的自動(dòng)識(shí)別。
橋梁狀態(tài)的模式識(shí)別與評(píng)估
利用機(jī)器學(xué)習(xí)高維空間特征學(xué)習(xí)與提取能力，提出將橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)映射于高維空間，發(fā)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的聚類模式，并提出基于聚類模式的參數(shù)變異性進(jìn)行橋梁狀態(tài)評(píng)估。圖5給出了斜拉索索力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在高維空間的聚類模式，以及基于該聚類模式的斜拉索狀態(tài)評(píng)估結(jié)果。該方法不僅可用于斜拉索狀態(tài)評(píng)估，還可利用監(jiān)測(cè)應(yīng)變對(duì)橋梁主梁局部損傷進(jìn)行評(píng)估，利用監(jiān)測(cè)的變形對(duì)橋梁主梁和拉索狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。進(jìn)一步對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)上述高維空間的特征變量，實(shí)際是橋梁各個(gè)變量之間某種相關(guān)性的表達(dá)，表明該方法具有明確的力學(xué)物理意義。此外，還可以利用橋梁監(jiān)測(cè)變量的函數(shù)型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，揭示不同監(jiān)測(cè)變量的相關(guān)性，亦是橋梁狀態(tài)評(píng)估的一種方法。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)
在橋梁健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
計(jì)算機(jī)視覺(jué)是使計(jì)算機(jī)能看得懂的真實(shí)世界，因此，它是“看”傳感技術(shù)與“想”機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成融合。計(jì)算機(jī)視覺(jué)在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域得到了極其廣泛的研究，目前是人工智能應(yīng)用于土木工程領(lǐng)域發(fā)表論文最多的研究方向，這是由于大部分研究采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)型，由于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)運(yùn)算簡(jiǎn)單，易于學(xué)習(xí)掌握，加之該網(wǎng)絡(luò)處理學(xué)習(xí)圖像特征的能力很強(qiáng)。這些研究主要包括各類損傷識(shí)別（橋梁裂縫、路面開(kāi)裂、塌陷等）、振動(dòng)時(shí)程提取與識(shí)別（視頻）、3D重構(gòu)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的確為解決橋梁健康監(jiān)測(cè)難題提供了非常簡(jiǎn)單有效的方法，極大推動(dòng)了橋梁健康監(jiān)測(cè)的發(fā)展。具體包括：（1）基于振動(dòng)的橋梁損傷識(shí)別一直是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的難題，但計(jì)算機(jī)視覺(jué)僅采用攝像機(jī)（可以是無(wú)人機(jī)搭載、機(jī)器人搭載或其他人工或移動(dòng)機(jī)器搭載）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，就可以識(shí)別各類大量的表面損傷，即使很微小的損傷，亦可以較好識(shí)別出來(lái)。（2）橋梁振動(dòng)監(jiān)測(cè)傳統(tǒng)采用少量的加速度傳感器，僅能測(cè)量橋梁上幾個(gè)離散點(diǎn)上的振動(dòng)，難以得到振型，采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可以很容易得到像素級(jí)的橋梁振動(dòng)，從而可以得到更準(zhǔn)確振型，根據(jù)振型變化識(shí)別損傷亦變得相對(duì)容易。（3）3D重構(gòu)可以獲得結(jié)構(gòu)全場(chǎng)多尺度信息，甚至是局部細(xì)節(jié)的信息，對(duì)建立更為準(zhǔn)確的有限元模型奠定了基礎(chǔ)，也易于與BIM集成。其中一個(gè)橋梁3D重構(gòu)。
由于結(jié)構(gòu)內(nèi)部損傷難以監(jiān)測(cè)，可將結(jié)構(gòu)表面局部采用透明材料，使結(jié)構(gòu)靠近表面的內(nèi)部透明，再采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與識(shí)別。比如在斜拉索上局部采用透明材料形成透明窗，從而可采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)拉索腐蝕損傷并評(píng)估和預(yù)測(cè)疲勞壽命。
利用橋梁上用于交通管理的攝像機(jī)、以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，結(jié)合動(dòng)態(tài)地秤，可以識(shí)別任意時(shí)刻全橋上車輛荷載及其分布，從而進(jìn)一步研究重車及車隊(duì)的分布、模式及在橋梁上出現(xiàn)的概率。哈爾濱工業(yè)大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)和東南大學(xué)等相關(guān)團(tuán)隊(duì)均對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了研究。
除計(jì)算機(jī)視覺(jué)外，虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，在橋梁計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)、可視化與狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用研究也取得了很好的進(jìn)展。從事該方向研究的主要是美國(guó)Los Almos國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和新墨西哥州立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)。
橋梁風(fēng)效應(yīng)的數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別及預(yù)測(cè)
在強(qiáng)臺(tái)風(fēng)區(qū)大跨橋梁風(fēng)效應(yīng)是其頻繁遭受的自然災(zāi)害荷載。大跨橋梁在風(fēng)作用下可能產(chǎn)生渦激振動(dòng)、風(fēng)雨振、馳振與尾流馳振、抖振、顫振等，橋梁抗風(fēng)設(shè)計(jì)一般保障橋梁服役期內(nèi)不發(fā)生顫振。橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)自動(dòng)識(shí)別各類風(fēng)致振動(dòng)（區(qū)別不同風(fēng)致振動(dòng)、以風(fēng)致振動(dòng)與其他振動(dòng)）、發(fā)現(xiàn)風(fēng)致振動(dòng)的風(fēng)況條件以及風(fēng)致振動(dòng)的物理機(jī)制、預(yù)測(cè)各類風(fēng)致振動(dòng)，為交通管理和橋梁運(yùn)行管理提供預(yù)警等作用。傳統(tǒng)一般基于風(fēng)工程知識(shí)采用人工分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，但這種方式經(jīng)驗(yàn)性強(qiáng)且難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)行。此外，傳統(tǒng)風(fēng)工程理論往往基于風(fēng)洞試驗(yàn)獲得，其與現(xiàn)場(chǎng)原型橋梁所處環(huán)境條件和結(jié)構(gòu)特性相比，存在明顯差異。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)的聚類和分類方法可用于橋梁各類風(fēng)致振動(dòng)的自動(dòng)識(shí)別，機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸算法可用于橋梁各類風(fēng)致振動(dòng)的建模預(yù)測(cè)。
橋梁地震響應(yīng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析
地震也是強(qiáng)震設(shè)防區(qū)橋梁的主要荷載之一。采用橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的地震動(dòng)數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行反應(yīng)譜分析、結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)分析、結(jié)構(gòu)地震響應(yīng)幅值分析、結(jié)構(gòu)地震響應(yīng)之間的相關(guān)性分析、結(jié)構(gòu)地震響應(yīng)與地震動(dòng)輸入相關(guān)性分析、震前與震后結(jié)構(gòu)各類響應(yīng)及殘余變形分析等，以診斷結(jié)構(gòu)地震中是否發(fā)生損傷或破壞以及破壞等級(jí)，也可揭示結(jié)構(gòu)地震響應(yīng)行為等，同時(shí)還可進(jìn)行主震與余震之間關(guān)系的分析等。
新型傳感技術(shù)
移動(dòng)無(wú)線傳感器，分布式布里淵光纖傳感技術(shù)與導(dǎo)波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)在該時(shí)期得到了快速發(fā)展。
盡管橋梁健康監(jiān)測(cè)技術(shù)取得了飛速的發(fā)展，并展示了積極的作用。但尚有許多問(wèn)題需要進(jìn)一步解決，同時(shí)智慧社會(huì)和智慧技術(shù)的發(fā)展，對(duì)橋梁及橋梁群健康監(jiān)測(cè)技術(shù)、甚至橋梁形態(tài)都會(huì)發(fā)生革命性變化?，F(xiàn)簡(jiǎn)單總結(jié)如下：
（1）橋梁內(nèi)部損傷和狀態(tài)、水下?tīng)顟B(tài)的感知技術(shù)還較少，需要進(jìn)一步發(fā)展相關(guān)的感知技術(shù)或算法進(jìn)行解決。橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)極限承載力與疲勞壽命設(shè)計(jì)均涉及結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)，目前橋梁安全評(píng)定尤其是依賴有限元模型的橋梁安全評(píng)定十分困難（準(zhǔn)確的有限元建模極其困難：橋梁復(fù)雜構(gòu)造有限元精確建模很困難，初始?xì)堄鄳?yīng)力和缺陷信息未知，比例阻尼假設(shè)與實(shí)際橋梁阻尼物理機(jī)制相差甚遠(yuǎn)等）。
（2）橋梁智能檢測(cè)技術(shù)與健康監(jiān)測(cè)技術(shù)會(huì)高度融合為一體，智能群智感知（智能手機(jī)、無(wú)人駕駛汽車或智能汽車等）將提供更豐富的數(shù)據(jù)，橋梁及橋梁群感知更透明。
（3）隨著監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，天地空一體化監(jiān)測(cè)技術(shù)將在未來(lái)橋梁群重大自然災(zāi)害事件中發(fā)揮重要作用，但相關(guān)的數(shù)據(jù)處理算法還需要進(jìn)一步發(fā)展。
本文刊載 /《大橋養(yǎng)護(hù)與運(yùn)營(yíng)》雜志 2020年 第2期 總第10期
作者 / 李惠 鮑躍全 李順龍等
作者單位 / 哈爾濱工業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院
