CN112362148B - 基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统 - Google Patents

基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112362148B
CN112362148B CN202010993788.6A CN202010993788A CN112362148B CN 112362148 B CN112362148 B CN 112362148B CN 202010993788 A CN202010993788 A CN 202010993788A CN 112362148 B CN112362148 B CN 112362148B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cable
cable force
bridge
load
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010993788.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112362148A (zh
Inventor
文望青
张晓江
李桂林
严爱国
瞿国钊
殷鹏程
严定国
姜洪劲
张�杰
王鹏宇
李靓亮
崔苗苗
周继
王志平
胡方杰
赵丹阳
许三平
张玲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Railway Siyuan Survey and Design Group Co Ltd
Original Assignee
China Railway Siyuan Survey and Design Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Railway Siyuan Survey and Design Group Co Ltd filed Critical China Railway Siyuan Survey and Design Group Co Ltd
Priority to CN202010993788.6A priority Critical patent/CN112362148B/zh
Publication of CN112362148A publication Critical patent/CN112362148A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112362148B publication Critical patent/CN112362148B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G19/00—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups
    • G01G19/02—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for weighing wheeled or rolling bodies, e.g. vehicles
    • G01G19/03—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for weighing wheeled or rolling bodies, e.g. vehicles for weighing during motion
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G23/00—Auxiliary devices for weighing apparatus
    • G01G23/18—Indicating devices, e.g. for remote indication; Recording devices; Scales, e.g. graduated
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Force Measurement Appropriate To Specific Purposes (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，包括：提取梁型类型及结构参数控制信息；提取斜拉索索力测量点索力影响面控制信息；斜拉桥静载试验结果修正影响面设计参数；设置触发车辆轴重识别系统对应斜拉索索力阀值；斜拉索索力车辆轴重识别系统识别车辆轴重；斜拉索索力触发斜拉桥安全风险预警系统。本发明集合大数据、机器学习、深度学习、安全监控、自动化控制、计算机技术、精密传感技术等综合应用，实现在提取结构自身特性参数及实时结构响应的基础上，基于结构动态荷载引起的斜拉索索力为识别参数，反向识别斜拉桥通行车辆荷载，实现新一代智能监控产品以智能计算为核心，以自感应、自适应、自学习和自决策为显著特征的识别方法。

Description

基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统
技术领域
本发明涉及的是车辆轴重识别技术领域,特别涉及一种基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统。
背景技术
目前桥梁监测管养主要依靠定期检定和人工巡检，传统的监测系统，数据采集端与结构响应未实现良好关联性，随着桥梁结构运行里程的不断增加，养护工作量不断加大，传统技术手段难以对所有桥梁实行有效管理，无法实时监测和有效评估。
在此条件下，桥梁监测迫切需要实现精细化识别各类型外部荷载，为更有效认识桥梁的受力状态及结构响应，为更深层次研判桥梁结构特性及受力状态提供可能，为结构精细化设计提供更强有力的技术性支撑，为构建、分析、应用大数据提供强有力的基础性支撑。真正意义上实现桥梁监测系统中，感知层与结构受力状态强关联，实现智能化监测及管理。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统。
本发明公开了基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，包括：
S100.提取梁型类型及结构参数控制信息,具体包括：获取需要的桥梁类型、桥梁跨度、桥面宽度、截面类型分布、截面惯性矩结构特性参数；
S200.提取斜拉索索力测量点索力影响面控制信息，具体包括：采用有限元计算分析，提取索力测量点索力影响线设计参数，包含沿横纵向预设间距的索力影响线数值，绘制出索力影响面；
S300.根据加载试验桥梁索力影响线结果修正索力影响面，具体包括：采用正则化解计算、最小二乘法解校核，提取试验桥梁控制点索力影响线，引入试验修正系数，建立试验桥梁控制点索力影响线与对应竖索力影响线数值解对应关系，采用相似比系数，形成试验修正索力影响面；
S400.设置触发识别车辆轴重识别对应索力阈值，具体包括：在提取的桥梁索力曲线值，通过自适应算法，过滤桥梁动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形，提取最大索力与索力阈值比对值，触发车辆轴重识别系统；
S500.斜拉索索力触发桥梁安全风险预警系统，具体包括：根据反算车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发桥梁安全风险等级，相应对应预警系统。
进一步地，还包括：S600.斜拉索索力触发斜拉桥安全风险预警系统：根据反向识别车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发斜拉桥安全风险等级，相应对应预警系统。
进一步地，还包括：S700.将斜拉桥动态荷载动态识别输出。
进一步地，S700具体为：三维视图输出时程关联识别车型、位置及荷载，三维视图输出超重车辆荷载等级、语音输出超重车辆荷载等级，表格输出时程关联识别车型、位置及荷载、超重车辆荷载等级。
进一步地，S100具体为：
S101、获取斜拉桥类型参数信息；
S102、获取斜拉桥跨度布置信息，划分纵桥向索力影响线网格，提取间隔及个数；
S103、获取桥面宽度布置信息，划分横桥向索力影响线网格，提取间隔及个数；
S104、获取截面类型分布信息，确定截面类型个数、提取斜拉桥高度、截面面积、截面惯性矩结构参数。
进一步地，S200具体为：
S201、根据提取梁型类型及结构参数控制信息，建立有限元模型；
S202、计算控制点沿斜拉桥跨度及斜拉桥宽度范围内影响面，其中计算控制点包含1/4或3/4跨度、1/2跨度斜拉索，所述计算控制点包含1/4或3/4跨度、1/2跨度，其中1/2跨度控制点用于车辆轴重系统反向识别，1/4(3/4)跨度控制点用于车辆轴重系统识别校核；
S203、提取斜拉索索力控制点索力影响面设计参数，包含沿纵向0.3m×横向0.3m间距的斜拉索索力影响线数值，采用(x，z)、(y，z)数组表示；
S204、沿x方向(纵桥向)、y方向(横桥向)绘制斜拉索索力影响线值，合成斜拉索索力影响面。
进一步地，S400具体为：
S401、安装于斜拉索的索力计，包含压力环索力计、磁通量传感索力计，识别斜拉桥斜拉索索力时程曲线；
S402、提取的斜拉桥斜拉索索力时程曲线值，自适应算法，过滤斜拉桥动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形；
S403、提取最大斜拉索索力值与斜拉索索力阈值比对，触发识别车辆轴重系统。
进一步地，S500具体为：
S501、提取斜拉桥结构特性参数识别结果；
S502、接收自适应算法滤波所得时程曲线；
S503、通过设置时间参数t带宽宽度来控制斜拉桥动态荷载识别时间区域范围△t；
S504、判别识别时间区域△t范围内荷载数量，确定参数计算数量；
S505、求解斜拉索索力影响线与车辆轴重识别关联方程，反向识别车辆轴重。
本发明还公开了一种基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重系统，包括：梁型类型及结构参数获取单元、斜拉索索力测量点索力影响面获取单元、修正索力影响面单元、触发识别车辆轴重系统单元、车辆轴重识别单元；其中：
梁型类型及结构参数获取单元，用于提取梁型类型及结构参数控制信息,具体包括：获取需要的桥梁类型、桥梁跨度、桥面宽度、截面类型分布、截面惯性矩结构特性参数；
斜拉索索力测量点索力影响面获取单元，用于提取斜拉索索力测量点索力影响面控制信息，具体包括：采用有限元计算分析，提取索力测量点索力影响线设计参数，包含沿横纵向预设间距的索力影响线数值，绘制出索力影响面；
修正索力影响面单元，用于根据加载试验桥梁索力影响线结果修正索力影响面，具体包括：采用正则化解计算、最小二乘法解校核，提取试验桥梁控制点索力影响线，引入试验修正系数，建立试验桥梁控制点索力影响线与对应竖索力影响线数值解对应关系，采用相似比系数，形成试验修正索力影响面；
触发识别车辆轴重系统单元，用于设置触发识别车辆轴重识别对应索力阈值，具体包括：在提取的桥梁索力曲线值，通过自适应算法，过滤桥梁动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形，提取最大索力与索力阈值比对值，触发车辆轴重识别系统；
车辆轴重识别单元，用于斜拉索索力触发桥梁安全风险预警系统，具体包括：根据反算车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发桥梁安全风险等级，相应对应预警系统。
进一步地，基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重系统，还包括：桥梁动态荷载动态识别输出单元，用于将桥梁动态荷载动态识别输出，具体为三维视图输出时程关联识别车型、位置及荷载，三维视图输出超重车辆荷载等级、语音输出超重车辆荷载等级，表格输出时程关联识别车型、位置及荷载、超重车辆荷载等级。
本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
本发明公开的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统，该方法和系统是集合大数据、机器学习、深度学习、安全监控、自动化控制、计算机技术、精密传感技术等综合应用，实现在提取结构自身特性参数及实时结构响应的基础上，基于结构动态荷载引起的斜拉索索力为识别参数，反向识别斜拉桥通行车辆荷载，实现新一代智能监控产品以智能计算为核心，以自感应、自适应、自学习和自决策为显著特征的识别方法及系统。该方法和系统适用于斜拉桥健康监测领域和城市斜拉桥车辆识别及车辆荷载识别，具有安全、经济、快速、便捷、地域适应性强、环境条件适应性好等突出优点，具有广泛的应用前景。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例1中，基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重的流程图；
图2为本发明实施例一中，S100步骤具体流程图；
图3为本发明实施例二中，S200步骤具体流程图；
图4为本发明实施例二中，S400步骤具体流程图；
图5为本发明实施例二中，S500步骤具体流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
实施例1
本实施例公开了一种基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，包括：
S100.提取梁型类型及结构参数控制信息,具体包括：获取需要的桥梁类型、桥梁跨度、桥面宽度、截面类型分布、截面惯性矩结构特性参数。
在一些优选实施例中，S100具体为：
S101、获取斜拉桥类型参数信息；
S102、获取斜拉桥跨度布置信息，划分纵桥向索力影响线网格，提取间隔及个数；
S103、获取桥面宽度布置信息，划分横桥向索力影响线网格，提取间隔及个数；
S104、获取截面类型分布信息，确定截面类型个数、提取斜拉桥高度、截面面积、截面惯性矩结构参数。
S200.提取斜拉索索力测量点索力影响面控制信息，具体包括：采用有限元计算分析，提取索力测量点索力影响线设计参数，包含沿横纵向预设间距的索力影响线数值，绘制出索力影响面。
在一些优选实施例中，S200具体为：
S201、根据提取梁型类型及结构参数控制信息，建立有限元模型；
S202、计算控制点沿斜拉桥跨度及斜拉桥宽度范围内影响面，其中计算控制点包含1/4或3/4跨度、1/2跨度斜拉索，所述计算控制点包含1/4或3/4跨度、1/2跨度，其中1/2跨度控制点用于车辆轴重系统反向识别，1/4(3/4)跨度控制点用于车辆轴重系统识别校核；
S203、提取斜拉索索力控制点索力影响面设计参数，包含沿纵向0.3m×横向0.3m间距的斜拉索索力影响线数值，采用(x，z)、(y，z)数组表示；
S204、沿纵桥向x方向、横桥向y方向绘制斜拉索索力影响线值，合成斜拉索索力影响面。
S300.根据加载试验桥梁索力影响线结果修正索力影响面，具体包括：采用正则化解计算、最小二乘法解校核，提取试验桥梁控制点索力影响线，引入试验修正系数，建立试验桥梁控制点索力影响线与对应竖索力影响线数值解对应关系，采用相似比系数，形成试验修正索力影响面。
S400.设置触发识别车辆轴重识别对应索力阈值，具体包括：在提取的桥梁索力曲线值，通过自适应算法，过滤桥梁动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形，提取最大索力与索力阈值比对值，触发车辆轴重识别系统。
在一些优选实施例中，S400具体为：
S401、安装于斜拉索的索力计，包含压力环索力计、磁通量传感索力计，识别斜拉桥斜拉索索力时程曲线；
S402、提取的斜拉桥斜拉索索力时程曲线值，自适应算法，过滤斜拉桥动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形；
S403、提取最大斜拉索索力值与斜拉索索力阈值比对，触发识别车辆轴重系统。
S500.斜拉索索力触发桥梁安全风险预警系统，具体包括：根据反算车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发桥梁安全风险等级，相应对应预警系统。
在一些优选实施例中，S500具体为：
S501、提取斜拉桥结构特性参数识别结果；
S502、接收自适应算法滤波所得时程曲线；
S503、通过设置时间参数t带宽宽度来控制斜拉桥动态荷载识别时间区域范围△t；
S504、判别识别时间区域△t范围内荷载数量，确定参数计算数量；
S505、求解斜拉索索力影响线与车辆轴重识别关联方程，反向识别车辆轴重。
在一些优选实施例中，基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，还包括：S600.斜拉索索力触发斜拉桥安全风险预警系统：根据反向识别车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发斜拉桥安全风险等级，相应对应预警系统。
在一些优选实施例中，基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，还包括：S700.将斜拉桥动态荷载动态识别输出。S700具体为：三维视图输出时程关联识别车型、位置及荷载，三维视图输出超重车辆荷载等级、语音输出超重车辆荷载等级，表格输出时程关联识别车型、位置及荷载、超重车辆荷载等级。
本实施例公开的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，该方法是集合大数据、机器学习、深度学习、安全监控、自动化控制、计算机技术、精密传感技术等综合应用，实现在提取结构自身特性参数及实时结构响应的基础上，基于结构动态荷载引起的斜拉索索力为识别参数，反向识别斜拉桥通行车辆荷载，实现新一代智能监控产品以智能计算为核心，以自感应、自适应、自学习和自决策为显著特征的识别方法及系统。该方法适用于斜拉桥健康监测领域和城市斜拉桥车辆识别及车辆荷载识别，具有安全、经济、快速、便捷、地域适应性强、环境条件适应性好等突出优点，具有广泛的应用前景。
实施例2
本实施例公开了一种基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重系统，包括：梁型类型及结构参数获取单元、斜拉索索力测量点索力影响面获取单元、修正索力影响面单元、触发识别车辆轴重系统单元、车辆轴重识别单元；其中：
梁型类型及结构参数获取单元，用于提取梁型类型及结构参数控制信息,具体包括：获取需要的桥梁类型、桥梁跨度、桥面宽度、截面类型分布、截面惯性矩结构特性参数；梁型类型及结构参数获取单元具体的工作方法已在实施例1中进行详细描述，在此不再进行赘述。
斜拉索索力测量点索力影响面获取单元，用于提取斜拉索索力测量点索力影响面控制信息，具体包括：采用有限元计算分析，提取索力测量点索力影响线设计参数，包含沿横纵向预设间距的索力影响线数值，绘制出索力影响面；斜拉索索力测量点索力影响面获取单元具体的工作方法已在实施例1中进行详细描述，在此不再进行赘述。
修正索力影响面单元，用于根据加载试验桥梁索力影响线结果修正索力影响面，具体包括：采用正则化解计算、最小二乘法解校核，提取试验桥梁控制点索力影响线，引入试验修正系数，建立试验桥梁控制点索力影响线与对应竖索力影响线数值解对应关系，采用相似比系数，形成试验修正索力影响面；修正索力影响面单元具体的工作方法已在实施例1中进行详细描述，在此不再进行赘述。
触发识别车辆轴重系统单元，用于设置触发识别车辆轴重识别对应索力阈值，具体包括：在提取的桥梁索力曲线值，通过自适应算法，过滤桥梁动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形，提取最大索力与索力阈值比对值，触发车辆轴重识别系统；触发识别车辆轴重系统单元具体的工作方法已在实施例1中进行详细描述，在此不再进行赘述。
车辆轴重识别单元，用于斜拉索索力触发桥梁安全风险预警系统，具体包括：根据反算车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发桥梁安全风险等级，相应对应预警系统。车辆轴重识别单元具体的工作方法已在实施例1中进行详细描述，在此不再进行赘述。
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。
结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该ASIC可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。
对于软件实现，本申请中描述的技术可用执行本申请所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

Claims (9)

1.基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，其特征在于，包括：
S100.提取梁型类型及结构参数控制信息,具体包括：获取需要的桥梁类型、桥梁跨度、桥面宽度、截面类型分布、截面惯性矩结构特性参数；
S200.提取斜拉索索力测量点索力影响面控制信息，具体包括：采用有限元计算分析，提取索力测量点索力影响线设计参数，包含沿横纵向预设间距的索力影响线数值，绘制出索力影响面；
S300.根据加载试验桥梁索力影响线结果修正索力影响面，具体包括：采用正则化解计算、最小二乘法解校核，提取试验桥梁控制点索力影响线，引入试验修正系数，建立试验桥梁控制点索力影响线与对应竖索力影响线数值解对应关系，采用相似比系数，形成试验修正索力影响面；
S400.设置触发识别车辆轴重识别对应索力阈值，具体包括：在提取的桥梁索力曲线值，通过自适应算法，过滤桥梁动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形，提取最大索力与索力阈值比对值，触发车辆轴重识别系统；
S500.斜拉索索力触发桥梁安全风险预警系统，具体包括：根据反算车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发桥梁安全风险等级，相应对应预警系统；S500具体为：
S501、提取斜拉桥结构特性参数识别结果；
S502、接收自适应算法滤波所得时程曲线；
S503、通过设置时间参数t带宽宽度来控制斜拉桥动态荷载识别时间区域范围△t；
S504、判别识别时间区域△t范围内荷载数量，确定参数计算数量；
S505、求解斜拉索索力影响线与车辆轴重识别关联方程，反向识别车辆轴重。
2.如权利要求1的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，其特征在于，还包括：S600.斜拉索索力触发斜拉桥安全风险预警系统：根据反向识别车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发斜拉桥安全风险等级，相应对应预警系统。
3.如权利要求1的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，其特征在于，还包括：S700.将斜拉桥动态荷载动态识别输出。
4.如权利要求3的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，其特征在于，S700具体为：三维视图输出时程关联识别车型、位置及荷载，三维视图输出超重车辆荷载等级、语音输出超重车辆荷载等级，表格输出时程关联识别车型、位置及荷载、超重车辆荷载等级。
5.如权利要求1的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，其特征在于，S100具体为：
S101、获取斜拉桥类型参数信息；
S102、获取斜拉桥跨度布置信息，划分纵桥向索力影响线网格，提取间隔及个数；
S103、获取桥面宽度布置信息，划分横桥向索力影响线网格，提取间隔及个数；
S104、获取截面类型分布信息，确定截面类型个数、提取斜拉桥高度、截面面积、截面惯性矩结构参数。
6.如权利要求1的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，其特征在于，S200具体为：
S201、根据提取梁型类型及结构参数控制信息，建立有限元模型；
S202、计算控制点沿斜拉桥跨度及斜拉桥宽度范围内影响面，其中计算控制点包含1/4或3/4跨度、1/2跨度斜拉索，所述计算控制点包含1/4或3/4跨度、1/2跨度，其中1/2跨度控制点用于车辆轴重系统反向识别，1/4或3/4跨度控制点用于车辆轴重系统识别校核；
S203、提取斜拉索索力控制点索力影响面设计参数，包含沿纵向0.3m×横向0.3m间距的斜拉索索力影响线数值，采用(x，z)、(y，z)数组表示；
S204、沿x方向、y方向绘制斜拉索索力影响线值，合成斜拉索索力影响面。
7.如权利要求1的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法，其特征在于，S400具体为：
S401、安装于斜拉索的索力计，包含压力环索力计、磁通量传感索力计，识别斜拉桥斜拉索索力时程曲线；
S402、提取的斜拉桥斜拉索索力时程曲线值，通过自适应算法，过滤斜拉桥动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形；
S403、提取最大斜拉索索力值与斜拉索索力阈值比对，触发识别车辆轴重系统。
8.基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重系统，其特征在于，包括：梁型类型及结构参数获取单元、斜拉索索力测量点索力影响面获取单元、修正索力影响面单元、触发识别车辆轴重系统单元、车辆轴重识别单元；其中：
梁型类型及结构参数获取单元，用于提取梁型类型及结构参数控制信息,具体包括：获取需要的桥梁类型、桥梁跨度、桥面宽度、截面类型分布、截面惯性矩结构特性参数；
斜拉索索力测量点索力影响面获取单元，用于提取斜拉索索力测量点索力影响面控制信息，具体包括：采用有限元计算分析，提取索力测量点索力影响线设计参数，包含沿横纵向预设间距的索力影响线数值，绘制出索力影响面；
修正索力影响面单元，用于根据加载试验桥梁索力影响线结果修正索力影响面，具体包括：采用正则化解计算、最小二乘法解校核，提取试验桥梁控制点索力影响线，引入试验修正系数，建立试验桥梁控制点索力影响线与对应竖索力影响线数值解对应关系，采用相似比系数，形成试验修正索力影响面；
触发识别车辆轴重系统单元，用于设置触发识别车辆轴重识别对应索力阈值，具体包括：在提取的桥梁索力曲线值，通过自适应算法，过滤桥梁动态荷载冲击效应及强迫振动，剔除相关干扰波形，提取最大索力与索力阈值比对值，触发车辆轴重识别系统；
车辆轴重识别单元，用于斜拉索索力触发桥梁安全风险预警系统，具体包括：根据反算车辆轴重，识别超重车辆，按照超重车辆荷载等级，确定触发桥梁安全风险等级，相应对应预警系统；车辆轴重识别单元工作的方法为：
S501、提取斜拉桥结构特性参数识别结果；
S502、接收自适应算法滤波所得时程曲线；
S503、通过设置时间参数t带宽宽度来控制斜拉桥动态荷载识别时间区域范围△t；
S504、判别识别时间区域△t范围内荷载数量，确定参数计算数量；
S505、求解斜拉索索力影响线与车辆轴重识别关联方程，反向识别车辆轴重。
9.如权利要求8的基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重系统，其特征在于，还包括：桥梁动态荷载动态识别输出单元，用于将桥梁动态荷载动态识别输出，具体为三维视图输出时程关联识别车型、位置及荷载，三维视图输出超重车辆荷载等级、语音输出超重车辆荷载等级，表格输出时程关联识别车型、位置及荷载、超重车辆荷载等级。
CN202010993788.6A 2020-09-21 2020-09-21 基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统 Active CN112362148B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010993788.6A CN112362148B (zh) 2020-09-21 2020-09-21 基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010993788.6A CN112362148B (zh) 2020-09-21 2020-09-21 基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112362148A CN112362148A (zh) 2021-02-12
CN112362148B true CN112362148B (zh) 2022-01-14

Family

ID=74516568

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010993788.6A Active CN112362148B (zh) 2020-09-21 2020-09-21 基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112362148B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114398712B (zh) * 2022-03-25 2022-07-01 西南交通大学 斜拉索实时索力的计算方法、装置、设备及可读存储介质
CN114818053B (zh) * 2022-03-29 2023-03-24 华南理工大学 大跨度斜拉桥结构体系传力时间分析方法、系统及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101763053A (zh) * 2008-12-26 2010-06-30 上海交技发展股份有限公司 一种移动式桥梁安全检测分析管理系统
CN106441530A (zh) * 2016-08-31 2017-02-22 东南大学 一种基于长标距光纤光栅传感技术的桥梁动态称重方法及动态称重系统
CN108508481A (zh) * 2018-05-17 2018-09-07 中国石油天然气集团有限公司 一种纵波转换波地震数据时间匹配的方法、装置及系统
CN111062080A (zh) * 2019-12-20 2020-04-24 哈尔滨工业大学 斜拉索索力与主梁竖向位移时空相关深度学习建模方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE602007012477D1 (de) * 2006-12-28 2011-03-24 Timken Co Dreiwelliger reibungsantrieb
US8007204B2 (en) * 2008-10-03 2011-08-30 The Seasteading Institute Floating structure for support of mixed use facilities

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101763053A (zh) * 2008-12-26 2010-06-30 上海交技发展股份有限公司 一种移动式桥梁安全检测分析管理系统
CN106441530A (zh) * 2016-08-31 2017-02-22 东南大学 一种基于长标距光纤光栅传感技术的桥梁动态称重方法及动态称重系统
CN108508481A (zh) * 2018-05-17 2018-09-07 中国石油天然气集团有限公司 一种纵波转换波地震数据时间匹配的方法、装置及系统
CN111062080A (zh) * 2019-12-20 2020-04-24 哈尔滨工业大学 斜拉索索力与主梁竖向位移时空相关深度学习建模方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112362148A (zh) 2021-02-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112362149B (zh) 基于竖向位移影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统
CN112347535B (zh) 基于拱桥吊杆力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统
CN101476989B (zh) 基于混合监测的索结构中索系统的递进式健康监测方法
CN112362148B (zh) 基于斜拉索索力影响面加载动态识别车辆轴重方法和系统
CN110704801B (zh) 桥梁集群结构运营安全智能监测与快速检测成套方法
CN108775993B (zh) 一种桥梁损伤检测方法
CN101476990B (zh) 基于角度监测的索结构中索系统的递进式健康监测方法
CN101504333B (zh) 基于应变监测的索结构中索系统的递进式健康监测方法
CN106092623B (zh) 一种基于长标距刚度系数的桥梁损伤识别评估方法
CN101477340B (zh) 基于索力监测的索结构中索系统的递进式健康监测方法
CN112765881B (zh) 基于神经网络的可扩展至多桥的动态称重方法及系统
CN111581867A (zh) 一种桥梁损伤快速检测方法
CN113295310A (zh) 一种基于应变刚度代表值的桥梁损伤判定方法
CN111709664A (zh) 一种基于大数据的桥梁结构安全监测管理系统
CN110926735A (zh) 基于多维动态参数的桥梁结构快速诊断方法
CN110955928A (zh) 混凝土桥梁恒载应力测试系统及方法、信息数据处理终端
CN106446384B (zh) 一种桥式起重机主梁结构的损伤识别方法
EP3951344A1 (en) Methods and systems for damage evaluation of structural assets
CN112307888B (zh) 一种基于机器视觉定位识别桥梁动态荷载方法和系统
CN115270238A (zh) 基于动载的桥梁静力行为预测方法
CN101482434B (zh) 基于空间坐标监测的索结构中索系统的递进式健康监测方法
CN112697249A (zh) 一种动态车辆超限判定方法及判定系统
CN116311150B (zh) 一种基于特定车辆挠度监测的桥梁损伤评定及预警方法
CN116645446A (zh) 一种道路桥梁安全检测系统及检测方法
CN114722858A (zh) 一种预应力混凝土结构的安全评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant