CN117554006A - 一种基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法和系统，方法包括：基于桥梁的测试断面的弯矩影响线以及第一车辆的机车和不同编组的各个车厢的物理参数，分别得到第一车辆的机车和不同编组的各个车厢通过最不利位置时的第一弯矩最大值和第二弯矩最大值以及第一比值；基于应变监测数据，分别得到第二车辆的机车和各个车厢通过最不利位置时的第一应变峰值和第二应变峰值以及第二比值，第二车辆的机车和第一车辆的机车的物理参数相同；确定与第二比值的数值接近的第一比值，并将该第一车辆的各个车厢的物理参数作为第二车辆的各个车厢的第一基本参数，因此能够为桥梁的健康评估提供数据支撑，以精准地诊断结构内部病害，缩短测试周期。
Description
技术领域
本申请涉及桥梁技术领域，具体地涉及一种基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法和系统。
背景技术
伴随着近年来铁路列车的不断提速与重载，部分铁路桥梁超负荷使用，加剧了铁路桥梁的结构损伤，这对铁路桥梁的安全性能提出了更高的要求，桥梁内部钢结构病害隐蔽性强、不易察觉，极易造成难以预见的结构破坏，因此如何提出与时俱进的桥梁病害检测与分析方法及治理措施成为现今铁路安全运营中亟待解决的问题。如何实现内部病害的及时检测和精准诊断，成为亟待解决的重大难题。
目前桥梁结构状态检测和安全性评估方法主要包括：整体与局部检测、静态与动态检测。整体与局部检测方法通过目视、拍照或仪器测量的方式获取结构表观病害。静态与动态检测通过对桥梁开展静动载试验，测量出桥梁结构性能的变形程度、挠度、应变和裂缝等主要参数信息，从而为了解桥梁结构的承载力刚度、抗裂性能、判断桥梁承载能力提供重要参数支持。但是，整体与局部检测过程带有一定的主观性，静、动态检测整体实施成本高，二者均难以诊断结构内部病害。对于老、旧铁路桥梁，往往缺乏完整的设计图纸，导致难以进行准确地结构变形检算。还包括超声法，超声法是国内目前普遍采用的现场混凝土结构质量检测方法，首先测出超声波在混凝土构件各段的传播速度，再比较所测速度值的差异，找出有突变的地方，进行分析，从而判断缺陷的形态、范围等。结构内部的开裂情况。但是，超声法受众多因素的影响，包括布点原则、边界条件、测点平整度、钢筋密度、数据判别等，从而造成测试过程出现误判和漏判。
因此现有的桥梁结构状态检测和安全性评估方法存在成本高、周期长、难以诊断结构内部病害和可能涉及封锁的技术问题。
发明内容
提供了本申请以解决现有技术中存在的上述问题。
旨在提供一种基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法和系统，在无需对桥梁进行封锁，也无需依赖桥梁的配筋设计图纸的情况下，为桥梁的健康评估提供数据支撑，避免受到测试因素的影响，以精准地诊断结构内部病害，缩短测试周期。
根据本申请的第一方案，提供了一种基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法，所述方法包括如下步骤。基于桥梁的测试断面的弯矩影响线以及第一车辆的机车和不同编组的各个车厢的物理参数，得到第一车辆的机车通过最不利位置时的第一弯矩最大值，以及第一车辆的不同编组的各个车厢通过最不利位置时的第二弯矩最大值，得到与不同编组的各个车厢相对应的第一弯矩最大值和第二弯矩最大值的第一比值。基于测试断面的应变传感器的应变监测数据，得到第二车辆的机车通过最不利位置时的第一应变峰值，以及第二车辆的各个车厢通过最不利位置时的第二应变峰值，得到第二车辆的各个车厢相对应的第一应变峰值与第二应变峰值的第二比值，所述第二车辆的机车和所述第一车辆的机车的物理参数相同。确定与各个车厢相对应的所述第二比值的数值均接近的第一车辆的各个车厢的第一比值，并将该第一车辆的各个车厢的物理参数作为第二车辆的各个车厢的第一基本参数。
根据本申请的第二方案，提供一种基于动态应变监测的桥梁健康评估的系统，所述系统包括接口和处理器。接口配置为：接收车辆经过桥梁过程中采集到的所述桥梁的应变监测数据。处理器配置为：执行本申请任一实施例所述的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法。
利用根据本申请各个实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法和系统，基于桥梁的测试断面的弯矩影响线以及第一车辆的物理参数，能够得到第一车辆的弯矩最大值，进而得到第一比值，然后基于应变监测数据所对应的第二车辆的应变峰值，进而得到第二比值，基于应变正比于弯矩最大值，能够得到与第二车辆相对应的第一车辆的各个车厢的第一基本参数，进而可以在较短的时间内得到动态应变监测数据中所经过的各个第二车辆的荷载情况和经过桥梁的次数，对桥梁的健康评估和预测提供数据支撑，避免受到桥梁结构和设置参数等测试因素的影响，以便精准地得到桥梁结构的内部病害，且基于第一车辆得到第一比值和基于动态应变监测数据得到第二比值的过程中无需封锁桥梁，不影响桥梁的正常使用。
附图说明
在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
图1示出根据本申请第一实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法的流程图；
图2示出根据本申请第二实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法的流程图；
图3示出根据本申请第三实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法的流程图；
图4示出根据本申请实施例的中性轴位置的计算示意图；以及
图5示出根据本申请实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的系统的结构图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好的理解本申请的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作详细说明。下面结合附图和具体实施例对本申请的实施例作进一步详细描述，但不作为对本申请的限定。
本申请中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指在该词前的要素涵盖在该词后列举的要素，并不排除也涵盖其他要素的可能。本申请中使用的“A以上”包含A及比A大的数，使用的“B以下”不包含B而仅包含比B小的数。本申请中结合附图所描述的方法中各个步骤的执行顺序并不作为限定。只要不影响各个步骤之间的逻辑关系，可以将数个步骤整合为单个步骤，可以将单个步骤分解为多个步骤，也可以按照具体需求调换各个步骤的执行次序。
图1示出根据本申请第一实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法的流程图。在步骤101，基于桥梁的测试断面的弯矩影响线以及第一车辆的机车和不同编组的各个车厢的物理参数，得到第一车辆的机车通过最不利位置时的第一弯矩最大值M0，以及第一车辆的不同编组的各个车厢通过最不利位置时的第二弯矩最大值Mi（i表示各节车厢），得到与不同编组的各个车厢相对应的第一弯矩最大值和第二弯矩最大值的第一比值N1=Mi/M0（i表示各节车厢）。机车也被称为火车头。测试断面可以为跨中断面或支点断面等需要进行测试的断面位置。可以在桥梁不同的使用阶段，通过计算方法预先得到不同桥梁的测试断面的弯矩影响线，桥梁可以是铁路或公路上的多个不同形式的桥跨结构（例如简支梁或连续梁等），车辆可以是铁路上运行的货车还可以是公路上运行的货车等。可以通过能量法、图解法、数值法和公式法等方法来得到桥梁不同截面的弯矩影响线，例如，可根据公式法推导出简支梁弯矩影响线的公式：M=x（L-x）/L，其中L为桥梁跨径，x为截面距离一端支座的距离。弯矩影响线能够反映单位集中荷载对测试断面的受力效果的变化规律。在已知第一车辆的机车和各个车厢的物理参数的情况下，结合弯矩影响线就能够计算得到机车和各个车厢经过桥梁的各个位置时对测试断面的弯矩，且当机车或车厢经过最不利位置时能够得到弯矩最大值，最不利位置是使得桥梁的测试断面产生最大弯矩的位置，对于不同的测试断面，最不利位置可能是不同的，对于跨中断面，当车辆行驶到跨中位置时，能够得到最大弯矩。在一些实施例中，基于机车或车厢的物理参数和弯矩影响线，可以通过有限元软件来计算弯矩最大值。
在一些实施例中，所述第一车辆的机车的物理参数包括机车的轴距和轴重，不同编组的各个车厢的物理参数包括每个编组所对应的各个车厢的转向架间距、轴距、轴重和第一车厢数量。
轴重为额定载重的情况下，每根车轴分担的重量，一般可以通过额定载重除以车轴的数量来得到轴重。轴距为前轴中心到后轴中心的距离。例如，第一车辆的第一编组各个车厢：60吨载重的第一节车厢-64吨载重的第二节车厢-70吨载重的第三节车厢；第二编组各个车厢：60吨载重的第一节车厢车厢-70吨载重的第二节车厢车厢-64吨载重的第三节车厢；第三编组各个车厢：60吨载重的第一节车厢车厢-64吨载重的第二节车厢车厢-70吨载重的第三节车厢-80吨载重的第四节车厢，不同载重车厢的经过桥梁时，对桥梁的荷载作用不同，每个编组的第一车辆对应多个第一比值，所以，不同编组的第一车辆对应的第一比值N1的数量、数值和顺序可能是不同的。
在步骤102，基于测试断面的应变传感器的应变监测数据，得到第二车辆的机车通过最不利位置时的第一应变峰值e0，以及第二车辆的各个车厢通过最不利位置时的第二应变峰值ei（i表示各节车厢），得到第二车辆的各个车厢相对应的第一应变峰值与第二应变峰值的第二比值N2=ei/e0（i表示各节车厢），所述第二车辆的机车和所述第一车辆的机车的物理参数相同。通过应变传感器能够得到车辆经过桥梁时，桥梁的测试断面产生的应变情况，通过应变监测数据的应变曲线能够得到波峰和波谷的数值，机车和各个车厢经过最不利位置时会使应变传感器产生最大的应变响应，例如，机车可能对应第一车辆经过桥梁时间段的应变曲线的第一个波谷的应变峰值，第一个车厢对应应变曲线的第二个波谷的应变峰值，第二个车厢对应应变曲线的第三个波谷的应变峰值...。其中第一车辆和第二车辆的机车的物理参数相同，以便得到第二比值和第一比值接近的情况下，第二车辆和第一车辆的车厢的编组情况相同。
在步骤103，确定与各个车厢相对应的所述第二比值的数值均接近的第一车辆的各个车厢的第一比值，并将该第一车辆的各个车厢的物理参数作为第二车辆的各个车厢的第一基本参数。
抗弯刚度=EI，其中E表示弹性模量，I表示惯性矩。应力σ =Eε=My/I，ε表示应变，得到ε=My/EI，应变正比于弯矩。进一步得到，ε车厢/ε机车=M车厢/M机车。第一车辆的车厢和第二车辆的车厢的物理参数相同时，对应的N1与N2会相近或相同，在各个车厢对应的N1与N2均相近或相同时，可以将第一车辆的对应编组的第一节车厢的物理参数作为第二车辆的第一节车厢的第一基本参数...，这样就可以得到第二车辆的各个车厢的第一基本参数。
因此，只需要接收桥梁上的应变传感器的应变监测数据，就能够判断出经过该桥梁的车辆的编组情况，进而统计出桥梁经受的荷载情况，帮助快速建立AI（人工智能）大样本，为桥梁的短期健康评估和长期健康预测提供数据支撑。数据的获取过程无需封锁桥梁，不影响桥梁的正常使用。对于第一比值和第二比值的获得，也不会受到桥梁结构和设置参数的影响，以便精准诊断结构内部的病害，且测试周期短，只需要日常运营列车和少量的应变测点即可。还可以灵活选取测试断面，多断面测试结果可为有限元模型修正和结构变形检算提供数据支撑。另外测试过程快速便捷、经济效益显著。
在一些实施例中，确定与各个车厢相对应的所述第二比值的数值均接近的第一车辆的各个车厢的第一比值具体包括：计算各个车厢所对应的第一比值和第二比值的偏差率，选择各个车厢所对应的偏差率最小的第一车辆，并将该第一车辆的物理参数作为第二车辆的各个车厢的第一基本参数。例如，第一车辆的第一编组的第一节车厢对应的N1=1.35，第二编组的第一节车厢对应的N1=1.38，第二车辆的第一节车厢的N2=1.36，那么第一编组的第一节车厢更接近于第二车辆的第一节车厢，如果第一车辆的第一编组的其它车厢的所对应的第一比值和第二车辆的其他车厢的第二比值的偏差率也最小，可以确定该第一车辆的第一编组的车厢物理参数为第二车辆的车厢的第一基本参数，即第二车辆与该第一车辆的第一编组的各个车厢的载重、轴距和车厢顺序等相同。因此，可以较为精准地找到对应的第二车辆和第一车辆。
在一些实施例中，所述方法进一步包括如下步骤。基于所述第二车辆经过所述桥梁的应变监测数据，得到所述第二车辆的第二基本参数，所述第二基本参数包括第二车辆经过桥梁过程中的过车时间、车速、应变监测数据中的波峰和/或波谷的数量以及波峰和/或波谷的峰值。结合所述第二基本参数和所述第二车辆的第一基本参数，得到所述第二车辆的物理参数。与第二车辆经过桥梁的时间段内的应变监测数据中，能够得到第二车辆经过桥梁的起始时间以及波形中的波峰和/或波谷的数量以及峰值，不同长度的第二车辆过桥的速度和时间可能是不同的，每个车厢对应一个波谷，所以波谷的数量也是不同的，各个车辆的载重情况不同，所以出现的峰值也是不同的，因此第二基本参数结合第一基本参数，能够更加确定该时间段经过的第二车辆的物理参数是第一车辆的对应编组的物理参数，提高可靠性。
进一步，基于所述第二车辆的第二基本参数得到第二车辆的第二车厢数量和各个车厢所对应的波峰和/或波谷的变化情况。基于第二车厢数量和所述波峰和/或波谷的变化情况，与所述第二车辆的各个车厢的轴重和第一车厢数量进行比对，在所述第一车厢数量与第二车厢数量一致，且所述第二车辆的各个车厢的轴重与所述波峰和/或波谷的变化情况一致的情况下，将对应的所述第一车辆的各个车厢的物理参数作为第二车辆的各个车厢的物理参数。例如，通过过车时间和波谷数量得到车厢数量应该与第一基本参数中的车厢数量一致；如果波谷的峰值变化情况是逐渐变大的，对应第一基本参数中的载重情况应该是逐渐增加的。因此能够进一步验证第二车辆的第一基本参数与实际的编组情况相同，以提高可靠性。
图2示出根据本申请第二实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法的流程图。在第三车辆的机车与第一车辆的机车的物理参数不相同的情况下，所述方法进一步包括如下步骤。在步骤201，基于所述第三车辆的各个车厢经过桥梁时应变监测数据中对应的第三应变峰值，以及所述第一车辆的不同编组的各个车厢的物理参数、第二弯矩最大值和相对应的应变监测数据，得到所述第三车辆的各个车厢通过最不利位置时的第三弯矩最大值。第一车辆的不同编组的车厢物理参数是已知的，通过第一车辆的车厢的弯矩最大值和相对应的应变监测数据之间的对应关系，有助于第三车辆的车厢通过这种对应关系得到对应的弯矩最大值。
在步骤202，基于所述第三车辆经过桥梁时的应变监测数据中的机车经过最不利位置时的第四应变峰值与车厢经过最不利位置时的第三应变峰值的第三比值和第三弯矩最大值，得到所述第三车辆的机车通过最不利位置时的第四弯矩最大值。根据ε车厢/ε机车=M车厢/M机车，得到第三车辆的机车的第四弯矩最大值。
在步骤203，基于所述第三车辆的机车的第四弯矩最大值和桥梁的测试断面的弯矩影响线，得到第三车辆的机车的物理参数。根据弯矩最大值和已知的弯矩影响线得到对应的机车的物理参数。这样就可以得到与第一车辆的车厢的编组相同的第三车辆的机车的物理参数，便于基于应变监测数据准确地统计出桥梁经受的荷载情况，为桥梁的短期健康评估和长期健康预测提供更加准确的数据支撑。
图3示出根据本申请第三实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法的流程图。对于步骤201具体包括如下步骤。步骤301，基于所述第一车辆的不同编组的各个车厢所对应的第二弯矩最大值，得到第一车辆的不同编组的各个车厢分别与弯矩最大值的第一对应关系。例如，第一车辆的第一车厢编组为：60吨载重的第一节车厢-64吨载重的第二节车厢-70吨载重的第三节车厢，第一车辆的第一车厢编组的各个车厢对应的第二弯矩最大值分别为A1、A2和A3，那么就可以得到各个车厢的物理参数[C60,C64,C70]分别与弯矩最大值的组合[A1,A2,A3]对应关系，对于不同编组的车厢就会分别对应不同的弯矩最大值组合。
步骤302，基于所述第一车辆经过桥梁过程中的测试断面的应变传感器的应变监测数据，得到第一车辆的各个车厢通过最不利位置时的第五应变峰值，得到第一车辆的不同编组的各个车厢与应变峰值的第二对应关系。例如，第一车辆的第一车厢编组为：60吨载重的第一节车厢-64吨载重的第二节车厢-70吨载重的第三节车厢，第一车辆的第一车厢编组的各个车厢对应的第五应变峰值分别为B1、B2和B3，那么就可以得到各个车厢的物理参数[C60,C64,C70]分别与应变峰值组合[B1,B2,B3]的对应关系，对于不同编组的车厢就会分别对应不同的应变峰值组合。
步骤303，基于所述第一对应关系和第二对应关系，得到第一车辆的不同编组的各个车厢的应变峰值与弯矩最大值的第三对应关系。如上所述，相同的车厢编组，应变峰值与弯矩最大值之间具有对应关系，例如，[A1,A2,A3]-[B1,B2,B3]，不同的车厢编组会有不同的第三对应关系。
步骤304，基于第三对应关系和第三车辆的各个车厢经过桥梁时应变监测数据中对应的第三应变峰值，得到第三车辆的各个车厢所对应的第三弯矩最大值。基于第三关系，如果第三车辆的各个车厢对应[B1,B2,B3]，就可以得到各个车厢对应的弯矩最大值组合为[A1,A2,A3]。因此，对于与第一车辆的机车的物理参数不同，但是与第一车辆的某个编组的各个车厢的物理参数相同的情况下，能够基于第三对应关系，得到第三车辆的各个车厢的第三弯矩最大值。
在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述第一车辆所对应的第一弯矩最大值或第三车辆的机车所对应的第四弯矩最大值、所述第一车辆的机车的第一应变峰值或第三车辆的机车的第四应变峰值、测试断面与中性轴的距离y和混凝土受压弹性模量E，通过弯曲变形公式，输出包括截面有效惯性矩I、混凝土开裂高度h、结构挠度和/或纵向受拉钢筋面积As的评估参数。基于弯曲变形公式ε=My/EI，如上所述能够得到机车的弯矩最大值M和机车的应变峰值ε，在已知中心轴位置的情况下，能够得到测试断面与中性轴的距离y，通过回弹仪能够得到混凝土受压弹性模量E，因此能够得到截面有效惯性矩I。在这里选择机车的弯矩和应变峰值来得到有效惯性矩，是因为机车相比于车厢种类较少，类型固定，有利于提高结果的准确性。进一步，可以根据同一机车多次经过桥梁的数据分别得到有效惯性矩I，然后可以通过求平均的方法得到最后的有效惯性矩I，提高有效惯性矩I的准确性。
还可以根据结构设计原理中关于截面有效惯性矩的计算方法，计算得到混凝土开裂高度h。以T形梁为例，假定受压区高度x在T梁的腹板中，可求得受压区混凝土的贡献的截面惯性矩I受压为：
，
其中：bf为受压区翼缘板计算宽度；b为腹板宽度；hf为翼缘板上缘距离中性轴的距离；h为翼缘板下缘距离中性轴的距离。
易求得受拉区混凝土的贡献的截面惯性矩I受拉为：
I受拉=I有效-I受压。
则受拉区混凝土下缘距离中性轴的高度h受拉为：
。
则受拉区混凝土开裂高度h受拉为：
h开裂=y中性轴-h受拉，
其中，y中性轴为中性轴距离梁底的距离。
通过测试断面的参数截面有效惯性矩I、混凝土开裂高度h，有助于精准地诊断结构内部病害。对于跨径相当、定检评级相近桥梁，通过代表桥跨测试结果为同类桥跨的截面刚度、裂缝长度等参数预测提供参考。
在一些实施例中，所述方法还包括确定所述中性轴位置，具体包括如下步骤：基于测试断面顶部的应变传感器和测试断面的底部的应变传感器分别得到顶部应变数据和底部应变数据，基于顶部应变数据和底部应变数据得到第一比例关系。基于第一比例关系以及顶部应变传感器和底部应变传感器的安装位置，得到所述桥梁的中性轴的位置。图4示出根据本申请实施例的中性轴位置的计算示意图。先得到垂直于中性轴的第一线段，第一线段的两端分别位于桥梁的顶部和底部，顶部应变传感器和底部应变传感器分别位于第一线段的两侧的第一位置点和第二位置点，顶部应变传感器和底部应变传感器的连线与第一线段具有第一交点（中性轴与第一线段的交点），第一位置点和第二位置点分别与第一线段连接，形成第二线段和第三线段，第二线段和第三线段分别垂直于第一线段，且垂足分别为第一垂足A和第二垂足B，例如第一比例为5/2，能够得到第二线段和第三线段的比为5/2，基于第一位置点和第二位置点的高度差H，这样就能得到线段AB上的第一交点的位置，即能够确定中性轴的位置。另外，第一位置点和第二位置点是可变的，第一位置点和第二位置点可以分别设置在第二线段和第三线段的延伸方向上的不同位置，但是与第一线段的第一交点的位置不变。以便计算有效惯性矩I等其它参数的数值。
图5示出根据本申请实施例的基于动态应变监测的桥梁健康评估的系统的结构图。所述系统500包括接口501和处理器502。接口501配置为接收车辆经过桥梁过程中采集到的所述桥梁的应变监测数据。处理器502配置为执行根据本申请任一实施例所述的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法。只需要接收桥梁上的应变传感器的应变监测数据，就能够判断出经过该桥梁的车辆的编组情况，进而统计出桥梁经受的荷载情况，为桥梁的短期健康评估和长期健康预测提供数据支撑。数据的获取过程无需封锁桥梁，不影响桥梁的正常使用。对于第一比值和第二比值的获得，也不会受到桥梁结构和设置参数的影响，以便精准诊断结构内部的病害，且测试周期短，只需要日常运营列车和少量的应变测点即可。还可以灵活选取测试断面，多断面测试结果可为有限元模型修正和结构变形检算提供数据支撑。
本申请中的处理器502 可以是包括一个以上通用处理设备的处理设备，诸如微处理器、中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）等。更具体地，该处理器可以是复杂指令集计算（CISC）微处理器、精简指令集计算（RISC）微处理器、超长指令字（VLIW）微处理器、运行其他指令集的处理器或运行指令集的组合的处理器。该处理器还可以是一个以上专用处理设备，诸如专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、数字信号处理器（DSP）、片上系统（SoC）等。处理器可以通信地耦合到存储器并且被配置为执行存储在其上的计算机可执行指令。
此外，尽管已经在本文中描述了示例性实施例，其范围包括任何和所有基于本申请的具有等同元件、修改、省略、组合（例如，各种实施例交叉的方案）、改编或改变的实施例。权利要求书中的元件将被基于权利要求中采用的语言宽泛地解释，并不限于在本说明书中或本申请的实施期间所描述的示例，其示例将被解释为非排他性的。因此，本说明书和示例旨在仅被认为是示例，真正的范围和精神由权利要求以及其等同物的全部范围所指示。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例（或其一个或更多方案）可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外，在上述具体实施方式中，各种特征可以被分组在一起以简单化本申请。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反，本申请的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。从而，权利要求书作为示例或实施例在此并入具体实施方式中，其中每个权利要求独立地作为单独的实施例，并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本发明的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。
以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于桥梁的测试断面的弯矩影响线以及第一车辆的机车和不同编组的各个车厢的物理参数，得到第一车辆的机车通过最不利位置时的第一弯矩最大值，以及第一车辆的不同编组的各个车厢通过最不利位置时的第二弯矩最大值，得到与不同编组的各个车厢相对应的第一弯矩最大值和第二弯矩最大值的第一比值；
基于测试断面的应变传感器的应变监测数据，得到第二车辆的机车通过最不利位置时的第一应变峰值，以及第二车辆的各个车厢通过最不利位置时的第二应变峰值，得到第二车辆的各个车厢相对应的第一应变峰值与第二应变峰值的第二比值，所述第二车辆的机车和所述第一车辆的机车的物理参数相同；
确定与各个车厢相对应的所述第二比值的数值均接近的第一车辆的各个车厢的第一比值，并将该第一车辆的各个车厢的物理参数作为第二车辆的各个车厢的第一基本参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与各个车厢相对应的所述第二比值的数值均接近的第一车辆的各个车厢的第一比值具体包括：
计算各个车厢所对应的第一比值和第二比值的偏差率，选择各个车厢所对应的偏差率最小的第一车辆，并将该第一车辆的物理参数作为第二车辆的各个车厢的第一基本参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一车辆的机车的物理参数包括机车的轴距和轴重，不同编组的各个车厢的物理参数包括每个编组所对应的各个车厢的转向架间距、轴距、轴重和第一车厢数量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：基于所述第二车辆经过所述桥梁的应变监测数据，得到所述第二车辆的第二基本参数，所述第二基本参数包括第二车辆经过桥梁过程中的过车时间、车速、应变监测数据中的波峰和/或波谷的数量以及波峰和/或波谷的峰值；
结合所述第二基本参数和所述第二车辆的第一基本参数，得到所述第二车辆的物理参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，结合所述第二基本参数和所述第二车辆的第一基本参数，得到所述第二车辆的物理参数具体包括：
基于所述第二车辆的第二基本参数得到第二车辆的第二车厢数量和各个车厢所对应的波峰和/或波谷的变化情况；
基于第二车厢数量和所述波峰和/或波谷的变化情况，与所述第二车辆的各个车厢的轴重和第一车厢数量进行比对，在所述第一车厢数量与第二车厢数量一致，且所述第二车辆的各个车厢的轴重与所述波峰和/或波谷的变化情况一致的情况下，将对应的所述第一车辆的各个车厢的物理参数作为第二车辆的各个车厢的物理参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在第三车辆的机车与第一车辆的机车的物理参数不相同的情况下，
基于所述第三车辆的各个车厢经过桥梁时应变监测数据中对应的第三应变峰值，以及所述第一车辆的不同编组的各个车厢的物理参数、第二弯矩最大值和相对应的应变监测数据，得到所述第三车辆的各个车厢通过最不利位置时的第三弯矩最大值；
基于所述第三车辆经过桥梁时的应变监测数据中的机车经过最不利位置时的第四应变峰值与车厢经过最不利位置时的第三应变峰值的第三比值和第三弯矩最大值，得到所述第三车辆的机车通过最不利位置时的第四弯矩最大值；
基于所述第三车辆的机车的第四弯矩最大值和桥梁的测试断面的弯矩影响线，得到第三车辆的机车的物理参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述第三车辆的各个车厢经过桥梁时应变监测数据中对应的第三应变峰值，和所述第一车辆的不同编组的各个车厢的第二弯矩最大值，得到所述第三车辆的各个车厢通过最不利位置时的第三弯矩最大值具体包括：
基于所述第一车辆的不同编组的各个车厢所对应的第二弯矩最大值，得到第一车辆的不同编组的各个车厢分别与弯矩最大值的第一对应关系；
基于所述第一车辆经过桥梁过程中的测试断面的应变传感器的应变监测数据，得到第一车辆的各个车厢通过最不利位置时的第五应变峰值，得到第一车辆的不同编组的各个车厢与应变峰值的第二对应关系；
基于所述第一对应关系和第二对应关系，得到第一车辆的不同编组的各个车厢的应变峰值与弯矩最大值的第三对应关系；
基于第三对应关系和第三车辆的各个车厢经过桥梁时应变监测数据中对应的第三应变峰值，得到第三车辆的各个车厢所对应的第三弯矩最大值。
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述第一车辆所对应的第一弯矩最大值或第三车辆的机车所对应的第四弯矩最大值、所述第一车辆的机车的第一应变峰值或第三车辆的机车的第四应变峰值、测试断面与中性轴的距离和混凝土受压弹性模量，通过弯曲变形公式，输出包括截面有效惯性矩、混凝土开裂高度、结构挠度和/或纵向受拉钢筋面积的评估参数。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括确定所述中性轴位置：
基于测试断面顶部的应变传感器和测试断面的底部的应变传感器分别得到顶部应变数据和底部应变数据，基于顶部应变数据和底部应变数据得到第一比例关系；
基于第一比例关系以及顶部应变传感器和底部应变传感器的安装位置，得到所述桥梁的中性轴的位置。
10.一种基于动态应变监测的桥梁健康评估的系统，其特征在于，所述系统包括：
接口，其配置为：接收车辆经过所述桥梁过程中采集到的所述桥梁的应变监测数据；
处理器，其配置为：执行根据权利要求1-9中任何一项所述的基于动态应变监测的桥梁健康评估的方法。
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Also Published As
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