CN105783856B - 可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁 - Google Patents

可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁 Download PDF

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Abstract

本发明公开了可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁，包括建筑物坡屋面梁结构本体和设置在建筑物坡屋面梁结构本体上的智能监测系统，所述系统包括监测模块、数据处理模块、安全状态评估模块、预警报警模块和仿真显示模块，其中监测模块包括无线传感器网络、应变传感器组件和位移传感器，数据处理模块包括采集中心站、信号调理器和信号传输装置，安全状态评估模块包括微处理器，预警报警模块包括分析处理器和报警器，仿真显示模块包括三维GIS仿真平台。本发明实现了对建筑物坡屋面梁结构健康的实时监控，并且能够根据监测数据预测建筑物坡屋面梁结构的剩余寿命，精确智能。

Description

可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁
技术领域
本发明涉及建筑物坡屋面梁结构设计领域，具体涉及可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁。
背景技术
相关技术中的建筑物坡屋面梁结构大多数无法根据传感器监测的数据预测其自身的剩余寿命。这一缺陷降低了对建筑物坡屋面梁结构稳定性监测的及时性，使维护人员不能及时对该建筑物坡屋面梁进行必要的修整维护。
发明内容
针对上述问题，本发明提供可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁，包括建筑物坡屋面梁结构本体和设置在建筑物坡屋面梁结构本体的智能监测系统，所述智能监测系统包括：
(1)监测模块，包括对建筑物坡屋面梁结构本体健康进行监测的无线传感器网络、用于监测建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位的应变传感器组件和位移传感器，所述无线传感器网络全覆盖对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构进行监测，同时，网络采用先进的物理信息融合系统，对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构的实时感知；所述位移传感器以用于监测危险部位位移变化的工作基点和用于校核工作基点稳定性的全局基准点为基础进行三维空间位移监测，所述建筑物坡屋面梁结构本体的各危险部位、工作基点和全局基准点通过对建筑物坡屋面梁结构本体进行有限元模拟分析确定；所述应变传感器组件包括参数性能及结构完全相同的工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器，所述工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器串联后设置于建筑物坡屋面梁结构本体的各个危险部位上；
(2)数据处理模块，其包括采集中心站、对采集中心站收集到的数据进行调理放大处理的信号调理器和对信号调理器处理的数据进行传送的信号传输装置；
(3)安全状态评估模块，所述安全状态评估模块包括连接信号传输装置的微处理器，所述微处理器将由信号传输装置传送的位移数据进行计算得到两个时间阶段t之间的平均位移差，由于建筑物坡屋面梁结构本体存在热胀冷缩现象因此先要对位移差进行补偿，然后将平均位移差与规定位移差阈值进行比较，判断所述平均位移差是否处于安全状态，并根据应变传感器组件24h的监测数据进行计算，得到应力幅谱，根据应力幅谱计算建筑物坡屋面梁结构本体的剩余疲劳寿命，并将所述剩余疲劳寿命与结构设计疲劳寿命进行比较，判断所述剩余疲劳寿命是否处于安全状态；
a、平均位移差Δsw(i)的计算公式为：
其中，取0.5h为采样时间间隔，max&min(i+t)为前一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，max&min(i+2t)为后一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，w(i+t)为前一时间阶段的位移数据，w(i+2t)为后一时间阶段的位移数据，N为采样次数；
b、设膨胀系数为α，修正后的平均位移差为：
其中，α1，α2，…，αn为各危险部位的材料温度膨胀系数，a1，a2，…，an为系数，T为选定时间段内平均温度，T0为建筑物坡屋面梁结构本体所在地年平均温度；
c、所述寿命安全评估的判断公式为：
当σx(i)≥σb时，
当σx(i)＜σb时，
其中，σb为结构疲劳极限，σx(i)σx为各监测点的热点应力幅，n表示监测点的个数，k为疲劳曲线的斜率倒数，pi为在热点应力幅下结构实际经历的应力循环系数，TB为结构设计疲劳寿命，在实际应用中，会受建筑物坡屋面梁结构本体过载影响，因此是动态变化的，且随着过载使用天数的变化是一个非线性的过程，TA为初始结构设计疲劳寿命，dz表示建筑物坡屋面梁结构本体总设计使用天数，dg表示建筑物坡屋面梁结构本体过载使用天数；当A大于0，判定结构寿命处于安全状态，当A小于或等于0时，输出报警信号；
(4)预警报警模块，其包括用于防止误报警的分析处理器、报警器和信息记录数据库，所述分析处理器的输入端连接所述微处理器，分析处理器的输出端连接所述报警器；
(5)仿真显示模块，包括与微处理器连接的三维GIS仿真平台，所述三维GIS仿真平台对安全状态评估模块的评估结果进行仿真显示，模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，仿真步骤为：
a、利用有限元软件进行建筑物坡屋面梁结构本体的建模后导入GIS平台，分别构建建筑物坡屋面梁结构本体不同构件的模型，在GIS平台上调整各建筑物坡屋面梁结构本体构件的空间位置；
b、通过不同的形状符号在GIS平台上模拟显示建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位、应变传感器组件和位移传感器；
c、根据安全状态模块评估的结果对不处于安全状态的危险部位用规定的颜色在GIS平台的界面上显示。
本发明的有益效果为：通过各个模块的构建连接，实现建筑物坡屋面梁结构的动态健康的全自动化监测，便于人员及早发现问题、解决问题；提出了用无线传感器网络进行建筑物坡屋面梁结构本体健康结构监测，覆盖广，实时性强；提出了疲劳寿命安全判断公式，减少了计算的工作量，提高了监测系统的工作效率；提出了平均位移的计算公式，并且对平均位移进行了修正，采用平均位移与位移阈值进行比较判断，减少了计算的工作量；对应变传感器进行温度补偿，提高了应变的测量精度，进而提高了系统的整体测量精度；利用GIS仿真平台模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，具有良好的与用户进行界面交互的效果。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构框图。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
实施例1：如图1所示的可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁，其包括建筑物坡屋面梁结构本体和设置在建筑物坡屋面梁结构本体的智能监测系统，所述智能监测系统包括：
(1)监测模块，包括对建筑物坡屋面梁结构本体健康进行监测的无线传感器网络、用于监测建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位的应变传感器组件和位移传感器，所述无线传感器网络全覆盖对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构进行监测，同时，网络采用先进的物理信息融合系统，对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构的实时感知；所述位移传感器以用于监测危险部位位移变化的工作基点和用于校核工作基点稳定性的全局基准点为基础进行三维空间位移监测，所述建筑物坡屋面梁结构本体的各危险部位、工作基点和全局基准点通过对建筑物坡屋面梁结构本体进行有限元模拟分析确定；所述应变传感器组件包括参数性能及结构完全相同的工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器，所述工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器串联后设置于建筑物坡屋面梁结构本体的各个危险部位上；
(2)数据处理模块，其包括采集中心站、对采集中心站收集到的数据进行调理放大处理的信号调理器和对信号调理器处理的数据进行传送的信号传输装置；
(3)安全状态评估模块；
(4)预警报警模块，其包括用于防止误报警的分析处理器、报警器和信息记录数据库，所述分析处理器的输入端连接所述微处理器，分析处理器的输出端连接所述报警器；
(5)仿真显示模块，包括与微处理器连接的三维GIS仿真平台，所述三维GIS仿真平台对安全状态评估模块的评估结果进行仿真显示，模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，仿真步骤为：
a、利用有限元软件进行建筑物坡屋面梁结构本体的建模后导入GIS平台，分别构建建筑物坡屋面梁结构本体不同构件的模型，在GIS平台上调整各建筑物坡屋面梁结构本体构件的空间位置；
b、通过不同的形状符号在GIS平台上模拟显示建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位、应变传感器组件和位移传感器；
c、根据安全状态模块评估的结果对不处于安全状态的危险部位用规定的颜色在GIS平台的界面上显示。
所述安全状态评估模块包括连接信号传输装置的微处理器，所述微处理器将由信号传输装置传送的位移数据进行计算得到两个时间阶段t之间的平均位移差，由于建筑物坡屋面梁结构本体存在热胀冷缩现象因此先要对位移差进行补偿，然后将平均位移差与规定位移差阈值进行比较，判断所述平均位移差是否处于安全状态，并根据应变传感器组件24h的监测数据进行计算，得到应力幅谱，根据应力幅谱计算建筑物坡屋面梁结构本体的剩余疲劳寿命，并将所述剩余疲劳寿命与结构设计疲劳寿命进行比较，判断所述剩余疲劳寿命是否处于安全状态；
a、平均位移差Δs的计算公式为：
其中，取0.5h为采样时间间隔，max&min(i+t)为前一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，max&min(i+2t)为后一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，w(i+t)为前一时间阶段的位移数据，w(i+2t)为后一时间阶段的位移数据，N为采样次数；
b、设膨胀系数为α，修正后的平均位移差为：
其中，α1，α2，…，αn为各危险部位的材料温度膨胀系数，a1，a2，…，an为系数，T为选定时间段内平均温度，T0为建筑物坡屋面梁结构本体所在地年平均温度；
c、所述寿命安全评估的判断公式为：
当σx(i)≥σb时，
当σx(i)＜σb时，
其中，σb为结构疲劳极限，σx(i)为各监测点的热点应力幅，n表示监测点的个数，k为疲劳曲线的斜率倒数，pi为在热点应力幅下结构实际经历的应力循环系数，TB为结构设计疲劳寿命，在实际应用中，＝-(T-T会受建筑物坡屋面梁结构本体过载影响，因此是动态变化的，且随着过载使用天数的变化是一个非线性的过程， TA为初始结构设计疲劳寿命，dz表示建筑物坡屋面梁结构本体总设计使用天数，dg表示建筑物坡屋面梁结构本体过载使用天数；当A大于0，判定结构寿命处于安全状态，当A小于或等于0时，输出报警信号。
在此实施例中，通过各个模块的构建连接，实现了建筑物坡屋面梁结构的动态健康的全自动化监测，便于人员及早发现问题、解决问题；提出了用无线传感器网络进行建筑物坡屋面梁结构本体健康结构监测，覆盖广，实时性强；提出了疲劳寿命安全判断公式，减少了计算的工作量，提高了监测系统的工作效率；提出了平均位移的计算公式，并且对平均位移进行了修正，采用平均位移与位移阈值进行比较判断，减少了计算的工作量；对应变传感器进行温度补偿，提高了应变的测量精度，进而提高了系统的整体测量精度；利用GIS仿真平台模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，具有良好的与用户进行界面交互的效果；时间阶段t＝24h，实现了建筑物坡屋面梁结构本体动态健康的全自动化监测，系统的整体测量精度提高了15％。
实施例2：如图1所示的可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁，其包括建筑物坡屋面梁结构本体和设置在建筑物坡屋面梁结构本体的智能监测系统，所述智能监测系统包括：
(1)监测模块，包括对建筑物坡屋面梁结构本体健康进行监测的无线传感器网络、用于监测建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位的应变传感器组件和位移传感器，所述无线传感器网络全覆盖对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构进行监测，同时，网络采用先进的物理信息融合系统，对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构的实时感知；所述位移传感器以用于监测危险部位位移变化的工作基点和用于校核工作基点稳定性的全局基准点为基础进行三维空间位移监测，所述建筑物坡屋面梁结构本体的各危险部位、工作基点和全局基准点通过对建筑物坡屋面梁结构本体进行有限元模拟分析确定；所述应变传感器组件包括参数性能及结构完全相同的工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器，所述工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器串联后设置于建筑物坡屋面梁结构本体的各个危险部位上；
(2)数据处理模块，其包括采集中心站、对采集中心站收集到的数据进行调理放大处理的信号调理器和对信号调理器处理的数据进行传送的信号传输装置；
(3)安全状态评估模块；
(4)预警报警模块，其包括用于防止误报警的分析处理器、报警器和信息记录数据库，所述分析处理器的输入端连接所述微处理器，分析处理器的输出端连接所述报警器；
(5)仿真显示模块，包括与微处理器连接的三维GIS仿真平台，所述三维GIS仿真平台对安全状态评估模块的评估结果进行仿真显示，模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，仿真步骤为：
a、利用有限元软件进行建筑物坡屋面梁结构本体的建模后导入GIS平台，分别构建建筑物坡屋面梁结构本体不同构件的模型，在GIS平台上调整各建筑物坡屋面梁结构本体构件的空间位置；
b、通过不同的形状符号在GIS平台上模拟显示建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位、应变传感器组件和位移传感器；
c、根据安全状态模块评估的结果对不处于安全状态的危险部位用规定的颜色在GIS平台的界面上显示。
所述安全状态评估模块包括连接信号传输装置的微处理器，所述微处理器将由信号传输装置传送的位移数据进行计算得到两个时间阶段t之间的平均位移差，由于建筑物坡屋面梁结构本体存在热胀冷缩现象因此先要对位移差进行补偿，然后将平均位移差与规定位移差阈值进行比较，判断所述平均位移差是否处于安全状态，并根据应变传感器组件24h的监测数据进行计算，得到应力幅谱，根据应力幅谱计算建筑物坡屋面梁结构本体的剩余疲劳寿命，并将所述剩余疲劳寿命与结构设计疲劳寿命进行比较，判断所述剩余疲劳寿命是否处于安全状态；
a、平均位移差Δs的计算公式为：
其中，取0.5h为采样时间间隔，max&min(i+t)为前一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，max&min(i+2t)为后一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，w(i+t)为前一时间阶段的位移数据，w(i+2t)为后一时间阶段的位移数据，N为采样次数；
b、设膨胀系数为α，修正后的平均位移差为：
其中，α1，α2，…，αn为各危险部位的材料温度膨胀系数，a1，a2，…，an为系数，T为选定时间段内平均温度，T0为建筑物坡屋面梁结构本体所在地年平均温度；
c、所述寿命安全评估的判断公式为：
当σx(i)≥σb时，
当σx(i)＜σb时，
其中，σb为结构疲劳极限，σx(i)为各监测点的热点应力幅，n表示监测点的个数，k为疲劳曲线的斜率倒数，pi为在热点应力幅下结构实际经历的应力循环系数，TB为结构设计疲劳寿命，在实际应用中，＝-(T-T会受建筑物坡屋面梁结构本体过载影响，因此是动态变化的，且随着过载使用天数的变化是一个非线性的过程， TA为初始结构设计疲劳寿命，dz表示建筑物坡屋面梁结构本体总设计使用天数，dg表示建筑物坡屋面梁结构本体过载使用天数；当A大于0，判定结构寿命处于安全状态，当A小于或等于0时，输出报警信号。
在此实施例中，通过各个模块的构建连接，实现了建筑物坡屋面梁结构的动态健康的全自动化监测，便于人员及早发现问题、解决问题；提出了用无线传感器网络进行建筑物坡屋面梁结构本体健康结构监测，覆盖广，实时性强；提出了疲劳寿命安全判断公式，减少了计算的工作量，提高了监测系统的工作效率；提出了平均位移的计算公式，并且对平均位移进行了修正，采用平均位移与位移阈值进行比较判断，减少了计算的工作量；对应变传感器进行温度补偿，提高了应变的测量精度，进而提高了系统的整体测量精度；利用GIS仿真平台模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，具有良好的与用户进行界面交互的效果；时间阶段t＝28h，实现了建筑物坡屋面梁结构本体动态健康的全自动化监测，系统的整体测量精度提高了17％。
实施例3：如图1所示的可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁，其包括建筑物坡屋面梁结构本体和设置在建筑物坡屋面梁结构本体的智能监测系统，所述智能监测系统包括：
(1)监测模块，包括对建筑物坡屋面梁结构本体健康进行监测的无线传感器网络、用于监测建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位的应变传感器组件和位移传感器，所述无线传感器网络全覆盖对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构进行监测，同时，网络采用先进的物理信息融合系统，对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构的实时感知；所述位移传感器以用于监测危险部位位移变化的工作基点和用于校核工作基点稳定性的全局基准点为基础进行三维空间位移监测，所述建筑物坡屋面梁结构本体的各危险部位、工作基点和全局基准点通过对建筑物坡屋面梁结构本体进行有限元模拟分析确定；所述应变传感器组件包括参数性能及结构完全相同的工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器，所述工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器串联后设置于建筑物坡屋面梁结构本体的各个危险部位上；
(2)数据处理模块，其包括采集中心站、对采集中心站收集到的数据进行调理放大处理的信号调理器和对信号调理器处理的数据进行传送的信号传输装置；
(3)安全状态评估模块；
(4)预警报警模块，其包括用于防止误报警的分析处理器、报警器和信息记录数据库，所述分析处理器的输入端连接所述微处理器，分析处理器的输出端连接所述报警器；
(5)仿真显示模块，包括与微处理器连接的三维GIS仿真平台，所述三维GIS仿真平台对安全状态评估模块的评估结果进行仿真显示，模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，仿真步骤为：
a、利用有限元软件进行建筑物坡屋面梁结构本体的建模后导入GIS平台，分别构建建筑物坡屋面梁结构本体不同构件的模型，在GIS平台上调整各建筑物坡屋面梁结构本体构件的空间位置；
b、通过不同的形状符号在GIS平台上模拟显示建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位、应变传感器组件和位移传感器；
c、根据安全状态模块评估的结果对不处于安全状态的危险部位用规定的颜色在GIS平台的界面上显示。
所述安全状态评估模块包括连接信号传输装置的微处理器，所述微处理器将由信号传输装置传送的位移数据进行计算得到两个时间阶段t之间的平均位移差，由于建筑物坡屋面梁结构本体存在热胀冷缩现象因此先要对位移差进行补偿，然后将平均位移差与规定位移差阈值进行比较，判断所述平均位移差是否处于安全状态，并根据应变传感器组件24h的监测数据进行计算，得到应力幅谱，根据应力幅谱计算建筑物坡屋面梁结构本体的剩余疲劳寿命，并将所述剩余疲劳寿命与结构设计疲劳寿命进行比较，判断所述剩余疲劳寿命是否处于安全状态；
a、平均位移差Δs的计算公式为：
其中，取0.5h为采样时间间隔，max&min(i+t)为前一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，max&min(i+2t)为后一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，w(i+t)为前一时间阶段的位移数据，w(i+2t)为后一时间阶段的位移数据，N为采样次数；
b、设膨胀系数为α，修正后的平均位移差为：
其中，α1，α2，…，αn为各危险部位的材料温度膨胀系数，a1，a2，…，an为系数，T为选定时间段内平均温度，T0为建筑物坡屋面梁结构本体所在地年平均温度；
c、所述寿命安全评估的判断公式为：
当σx(i)≥σb时，
当σx(i)＜σb时，
其中，σb为结构疲劳极限，σx(i)为各监测点的热点应力幅，n表示监测点的个数，k为疲劳曲线的斜率倒数，pi为在热点应力幅下结构实际经历的应力循环系数，TB为结构设计疲劳寿命，在实际应用中，＝-(T-T会受建筑物坡屋面梁结构本体过载影响，因此是动态变化的，且随着过载使用天数的变化是一个非线性的过程， TA为初始结构设计疲劳寿命，dz表示建筑物坡屋面梁结构本体总设计使用天数，dg表示建筑物坡屋面梁结构本体过载使用天数；当A大于0，判定结构寿命处于安全状态，当A小于或等于0时，输出报警信号。
在此实施例中，通过各个模块的构建连接，实现了建筑物坡屋面梁结构的动态健康的全自动化监测，便于人员及早发现问题、解决问题；提出了用无线传感器网络进行建筑物坡屋面梁结构本体健康结构监测，覆盖广，实时性强；提出了疲劳寿命安全判断公式，减少了计算的工作量，提高了监测系统的工作效率；提出了平均位移的计算公式，并且对平均位移进行了修正，采用平均位移与位移阈值进行比较判断，减少了计算的工作量；对应变传感器进行温度补偿，提高了应变的测量精度，进而提高了系统的整体测量精度；利用GIS仿真平台模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，具有良好的与用户进行界面交互的效果；时间阶段t＝32h，实现了建筑物坡屋面梁结构本体动态健康的全自动化监测，系统的整体测量精度提高了18％。
实施例4：如图1所示的可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁，其包括建筑物坡屋面梁结构本体和设置在建筑物坡屋面梁结构本体的智能监测系统，所述智能监测系统包括：
(1)监测模块，包括对建筑物坡屋面梁结构本体健康进行监测的无线传感器网络、用于监测建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位的应变传感器组件和位移传感器，所述无线传感器网络全覆盖对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构进行监测，同时，网络采用先进的物理信息融合系统，对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构的实时感知；所述位移传感器以用于监测危险部位位移变化的工作基点和用于校核工作基点稳定性的全局基准点为基础进行三维空间位移监测，所述建筑物坡屋面梁结构本体的各危险部位、工作基点和全局基准点通过对建筑物坡屋面梁结构本体进行有限元模拟分析确定；所述应变传感器组件包括参数性能及结构完全相同的工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器，所述工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器串联后设置于建筑物坡屋面梁结构本体的各个危险部位上；
(2)数据处理模块，其包括采集中心站、对采集中心站收集到的数据进行调理放大处理的信号调理器和对信号调理器处理的数据进行传送的信号传输装置；
(3)安全状态评估模块；
(4)预警报警模块，其包括用于防止误报警的分析处理器、报警器和信息记录数据库，所述分析处理器的输入端连接所述微处理器，分析处理器的输出端连接所述报警器；
(5)仿真显示模块，包括与微处理器连接的三维GIS仿真平台，所述三维GIS仿真平台对安全状态评估模块的评估结果进行仿真显示，模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，仿真步骤为：
a、利用有限元软件进行建筑物坡屋面梁结构本体的建模后导入GIS平台，分别构建建筑物坡屋面梁结构本体不同构件的模型，在GIS平台上调整各建筑物坡屋面梁结构本体构件的空间位置；
b、通过不同的形状符号在GIS平台上模拟显示建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位、应变传感器组件和位移传感器；
c、根据安全状态模块评估的结果对不处于安全状态的危险部位用规定的颜色在GIS平台的界面上显示。
所述安全状态评估模块包括连接信号传输装置的微处理器，所述微处理器将由信号传输装置传送的位移数据进行计算得到两个时间阶段t之间的平均位移差，由于建筑物坡屋面梁结构本体存在热胀冷缩现象因此先要对位移差进行补偿，然后将平均位移差与规定位移差阈值进行比较，判断所述平均位移差是否处于安全状态，并根据应变传感器组件24h的监测数据进行计算，得到应力幅谱，根据应力幅谱计算建筑物坡屋面梁结构本体的剩余疲劳寿命，并将所述剩余疲劳寿命与结构设计疲劳寿命进行比较，判断所述剩余疲劳寿命是否处于安全状态；
a、平均位移差Δs的计算公式为：
其中，取0.5h为采样时间间隔，max&min(i+t)为前一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，max&min(i+2t)为后一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，w(i+t)为前一时间阶段的位移数据，w(i+2t)为后一时间阶段的位移数据，N为采样次数；
b、设膨胀系数为α，修正后的平均位移差为：
其中，α1，α2，…，αn为各危险部位的材料温度膨胀系数，a1，a2，…，an为系数，T为选定时间段内平均温度，T0为建筑物坡屋面梁结构本体所在地年平均温度；
c、所述寿命安全评估的判断公式为：
当σx(i)≥σb时，
当σx(i)＜σb时，
其中，σb为结构疲劳极限，σx(i)为各监测点的热点应力幅，n表示监测点的个数，k为疲劳曲线的斜率倒数，pi为在热点应力幅下结构实际经历的应力循环系数，TB为结构设计疲劳寿命，在实际应用中，＝-(T-T会受建筑物坡屋面梁结构本体过载影响，因此是动态变化的，且随着过载使用天数的变化是一个非线性的过程， TA为初始结构设计疲劳寿命，dz表示建筑物坡屋面梁结构本体总设计使用天数，dg表示建筑物坡屋面梁结构本体过载使用天数；当A大于0，判定结构寿命处于安全状态，当A小于或等于0时，输出报警信号。
在此实施例中，通过各个模块的构建连接，实现了建筑物坡屋面梁结构的动态健康的全自动化监测，便于人员及早发现问题、解决问题；提出了用无线传感器网络进行建筑物坡屋面梁结构本体健康结构监测，覆盖广，实时性强；提出了疲劳寿命安全判断公式，减少了计算的工作量，提高了监测系统的工作效率；提出了平均位移的计算公式，并且对平均位移进行了修正，采用平均位移与位移阈值进行比较判断，减少了计算的工作量；对应变传感器进行温度补偿，提高了应变的测量精度，进而提高了系统的整体测量精度；利用GIS仿真平台模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，具有良好的与用户进行界面交互的效果；时间阶段t＝36h，实现了建筑物坡屋面梁结构本体动态健康的全自动化监测，系统的整体测量精度提高了20％。
实施例5：如图1所示的可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁，其包括建筑物坡屋面梁结构本体和设置在建筑物坡屋面梁结构本体的智能监测系统，所述智能监测系统包括：
(1)监测模块，包括对建筑物坡屋面梁结构本体健康进行监测的无线传感器网络、用于监测建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位的应变传感器组件和位移传感器，所述无线传感器网络全覆盖对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构进行监测，同时，网络采用先进的物理信息融合系统，对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构的实时感知；所述位移传感器以用于监测危险部位位移变化的工作基点和用于校核工作基点稳定性的全局基准点为基础进行三维空间位移监测，所述建筑物坡屋面梁结构本体的各危险部位、工作基点和全局基准点通过对建筑物坡屋面梁结构本体进行有限元模拟分析确定；所述应变传感器组件包括参数性能及结构完全相同的工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器，所述工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器串联后设置于建筑物坡屋面梁结构本体的各个危险部位上；
(2)数据处理模块，其包括采集中心站、对采集中心站收集到的数据进行调理放大处理的信号调理器和对信号调理器处理的数据进行传送的信号传输装置；
(3)安全状态评估模块；
(4)预警报警模块，其包括用于防止误报警的分析处理器、报警器和信息记录数据库，所述分析处理器的输入端连接所述微处理器，分析处理器的输出端连接所述报警器；
(5)仿真显示模块，包括与微处理器连接的三维GIS仿真平台，所述三维GIS仿真平台对安全状态评估模块的评估结果进行仿真显示，模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，仿真步骤为：
a、利用有限元软件进行建筑物坡屋面梁结构本体的建模后导入GIS平台，分别构建建筑物坡屋面梁结构本体不同构件的模型，在GIS平台上调整各建筑物坡屋面梁结构本体构件的空间位置；
b、通过不同的形状符号在GIS平台上模拟显示建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位、应变传感器组件和位移传感器；
c、根据安全状态模块评估的结果对不处于安全状态的危险部位用规定的颜色在GIS平台的界面上显示。
所述安全状态评估模块包括连接信号传输装置的微处理器，所述微处理器将由信号传输装置传送的位移数据进行计算得到两个时间阶段t之间的平均位移差，由于建筑物坡屋面梁结构本体存在热胀冷缩现象因此先要对位移差进行补偿，然后将平均位移差与规定位移差阈值进行比较，判断所述平均位移差是否处于安全状态，并根据应变传感器组件24h的监测数据进行计算，得到应力幅谱，根据应力幅谱计算建筑物坡屋面梁结构本体的剩余疲劳寿命，并将所述剩余疲劳寿命与结构设计疲劳寿命进行比较，判断所述剩余疲劳寿命是否处于安全状态；
a、平均位移差Δs的计算公式为：
其中，取0.5h为采样时间间隔，max&min(i+t)为前一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，max&min(i+2t)为后一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，w(i+t)为前一时间阶段的位移数据，w(i+2t)为后一时间阶段的位移数据，N为采样次数；
b、设膨胀系数为α，修正后的平均位移差为：
其中，α1，α2，…，αn为各危险部位的材料温度膨胀系数，a1，a2，…，an为系数，T为选定时间段内平均温度，T0为建筑物坡屋面梁结构本体所在地年平均温度；
c、所述寿命安全评估的判断公式为：
当σx(i)≥σb时，
当σx(i)＜σb时，
其中，σb为结构疲劳极限，σx(i)为各监测点的热点应力幅，n表示监测点的个数，k为疲劳曲线的斜率倒数，pi为在热点应力幅下结构实际经历的应力循环系数，TB为结构设计疲劳寿命，在实际应用中，＝-(T-T会受建筑物坡屋面梁结构本体过载影响，因此是动态变化的，且随着过载使用天数的变化是一个非线性的过程， TA为初始结构设计疲劳寿命，dz表示建筑物坡屋面梁结构本体总设计使用天数，dg表示建筑物坡屋面梁结构本体过载使用天数；当A大于0，判定结构寿命处于安全状态，当A小于或等于0时，输出报警信号。
在此实施例中，通过各个模块的构建连接，实现了建筑物坡屋面梁结构的动态健康的全自动化监测，便于人员及早发现问题、解决问题；提出了用无线传感器网络进行建筑物坡屋面梁结构本体健康结构监测，覆盖广，实时性强；提出了疲劳寿命安全判断公式，减少了计算的工作量，提高了监测系统的工作效率；提出了平均位移的计算公式，并且对平均位移进行了修正，采用平均位移与位移阈值进行比较判断，减少了计算的工作量；对应变传感器进行温度补偿，提高了应变的测量精度，进而提高了系统的整体测量精度；利用GIS仿真平台模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，具有良好的与用户进行界面交互的效果；时间阶段t＝40h，实现了建筑物坡屋面梁结构本体动态健康的全自动化监测，系统的整体测量精度提高了21％。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (1)

1.可实时预测自身寿命的建筑物坡屋面梁，其特征是，包括建筑物坡屋面梁结构本体和设置在建筑物坡屋面梁结构本体的智能监测系统，所述智能监测系统包括：
(1)监测模块，包括对建筑物坡屋面梁结构本体健康进行监测的无线传感器网络、用于监测建筑物坡屋面梁结构本体各危险部位的应变传感器组件和位移传感器，所述无线传感器网络全覆盖对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构进行监测，同时，网络采用先进的物理信息融合系统，对建筑物坡屋面梁结构本体健康结构的实时感知；所述位移传感器以用于监测危险部位位移变化的工作基点和用于校核工作基点稳定性的全局基准点为基础进行三维空间位移监测，所述建筑物坡屋面梁结构本体的各危险部位、工作基点和全局基准点通过对建筑物坡屋面梁结构本体进行有限元模拟分析确定；所述应变传感器组件包括参数性能及结构完全相同的工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器，所述工作用应变传感器和温度补偿用应变传感器串联后设置于建筑物坡屋面梁结构本体的各个危险部位上；
(2)数据处理模块，其包括采集中心站、对采集中心站收集到的数据进行调理放大处理的信号调理器和对信号调理器处理的数据进行传送的信号传输装置；
(3)安全状态评估模块，所述安全状态评估模块包括连接信号传输装置的微处理器，所述微处理器将由信号传输装置传送的位移数据进行计算得到两个时间阶段t之间的平均位移差，由于建筑物坡屋面梁结构本体存在热胀冷缩现象因此先要对位移差进行补偿，然后将平均位移差与规定位移差阈值进行比较，判断所述平均位移差是否处于安全状态，并根据应变传感器组件24h的监测数据进行计算，得到应力幅谱，根据应力幅谱计算建筑物坡屋面梁结构本体的剩余疲劳寿命，并将所述剩余疲劳寿命与结构设计疲劳寿命进行比较，判断所述剩余疲劳寿命是否处于安全状态；
a、平均位移差Δs的计算公式为：
其中，取0.5h为采样时间间隔，max&min(i+t)为前一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，max&min(i+2t)为后一时间阶段的位移数据中的极大值和极小值之和，w(i+t)为前一时间阶段的位移数据，w(i+2t)为后一时间阶段的位移数据，N为采样次数；
b、设膨胀系数为α，修正后的平均位移差为：
其中，α1，α2，…，αn为各危险部位的材料温度膨胀系数，a1，a2，…，an为系数，T为选定时间段内平均温度，T0为建筑物坡屋面梁结构本体所在地年平均温度；
c、所述寿命安全评估的判断公式为：
当σx(i)≥σb时，
当σx(i)＜σb时，
其中，σb为结构疲劳极限，σx(i)为各监测点i的热点应力幅，n表示监测点的个数，k为疲劳曲线的斜率倒数，pi为在热点应力幅下结构实际经历的应力循环系数，TB为结构设计疲劳寿命，在实际应用中，会受建筑物坡屋面梁结构本体过载影响，因此是动态变化的，且随着过载使用天数的变化是一个非线性的过程，为初始结构设计疲劳寿命，dz表示建筑物坡屋面梁结构本体总设计使用天数，dg表示建筑物坡屋面梁结构本体过载使用天数；当A大于0，判定结构寿命处于安全状态，当A小于或等于0时，输出报警信号；
(4)预警报警模块，其包括用于防止误报警的分析处理器、报警器和信息记录数据库，所述分析处理器的输入端连接所述微处理器，分析处理器的输出端连接所述报警器；
(5)仿真显示模块，包括与微处理器连接的三维GIS仿真平台，所述三维GIS仿真平台对安全状态评估模块的评估结果进行仿真显示，模拟建筑物坡屋面梁结构本体的健康状况，仿真步骤为：
a、利用有限元软件进行建筑物坡屋面梁结构本体的建模后导入GIS平台，分别构建建筑物坡屋面梁结构本体不同构件的模型，在GIS平台上调整各建筑物坡屋面梁结构本体构件的空间位置；
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c、根据安全状态模块评估的结果对不处于安全状态的危险部位用规定的颜色在GIS平台的界面上显示。
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