基于分布式宏应变传感技术的铁路桥梁监测与评估方法

第1章绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 铁路桥梁结构健康状况监测研究现状
1.2.2 信号降噪处理研究现状
1.2.3 桥梁移动荷载识别技术研究现状
1.2.4 长标距传感技术的运用与研究现状
1.2.5 基于机器学习的移动荷载识别研究现状
1.3 既有研究存在的问题
1.4 本专著主要内容
第2章温度对BFRP纤维封装的长标距FBG传感器的影响研究
2.1 引言
2.2 光纤光栅温度传感原理
2.3 长标距FBG传感器的环境温度试验及结果分析
2.3.1 长标距FBG传感器的环境温度试验
2.3.2 试验结果分析
2.4 长标距FBG传感器温度补偿方法
2.5 本章小结
第3章 BFRP纤维封装的长标距FBG传感器的抗疲劳性研究
3.1 引言
3.2 灵敏度分析及标定实验
3.2.1 灵敏度分析
3.2.2 标定实验
3.2.3 固定连接长度L，和规长L。对应变系数的影响
3.3 疲劳试验
3.3.1 疲劳试验设计
3.3.2 疲劳试验结果与讨论
3.4 列车循环加载后的标定实验及微界面观测
3.4.1 列车循环加载后的标定实验
3.4.2 列车循环加载后FBG传感器微界面观察
3.5 本章小结
第4章列车-轨道-桥梁耦合振动下桥梁动态宏应变求解及验证
4.1 列车-轨道-桥梁耦合振动系统的动力学建模
4.1.1 列车-轨道-桥梁耦合振动系统的建模思路
4.1.2 车辆运动方程
4.1.3 轨道运动方程
4.1.4 桥梁运动方程
4.1.5 轨道与轨道板的耦合处理及验证
4.1.6 轮轨相互作用模型
4.1.7 轨道不平顺
4.1.8 长标距应变提取方法
4.2 列车一轨道一桥梁耦合振动系统模型验证
4.3 有限元模型与桥梁健康监测系统动态宏应变对比验证
4.4 本章小结
第5章列车荷载下桥梁宏应变信号动静态分离方法研究
5.1 引言
5.2 FBG传感器工作原理及信号评价指标
5.2.1 基于小波分解的宏应变信号处理方法
5.2.2 基于EMD的宏应变信号处理方法
5.2.3 基于改进EMD的宏应变信号处理方法
5.3 实测宏应变信号处理对比分析
5.4 本章小结
第6章列车-轨道-桥梁耦合振动下基于分布式宏应变的桥梁健康状况评估研究
6.1 引言
6.2 理论背景
6.2.1 应变影响线理论
6.2.2 宏应变影响线理论
6.2.3 基于高速铁路列车荷载的宏应变影响线理论
6.3 列车荷载参数统计分析方法
6.3.1 列车车厢质量特征参数
6.3.2 列车车速特征参数
6.3.3 构造随机列车荷载模型
6.4 基于宏应变影响线的梁体局部刚度退化评估
6.5 基于宏应变影响线的梁体整体刚度退化评估
6.6 主梁抗弯刚度退化程度量化分析
6.7 基于健康监测系统的某跨高速铁路简支梁主梁抗弯刚度评估
6.8 本章小结
第7章基于分布式长标距FBG传感器的某高铁线简支梁桥健康监测研究
7.1 引言
7.2 工程概况与健康监测系统布置
7.2.1 工程概况
7.2.2 长标距FBG传感器的结构健康监测系统布置
7.3 动静态长标距应变分离方法
7.3.1 小波分解原理
7.3.2 长标距静态应变分离结果
7.4 桥梁刚度退化分析
7.5 本章小结
第8章基于分布式宏应变传感技术与机器学习的列车运行参数识别仿真模拟研究
8.1 列车参数统计分析
8.1.1 列车车厢质量特征参数
8.1.2 列车车速特征参数
8.2 机器学习算法
8.2.1 BP神经网络(BPNN)
8.2.2 支持向量机(SVM)
8.2.3 随机森林(RF)
8.2.4 机器学习识别精度评价
8.3 机器学习样本库构建
8.3.1 样本集预处理
8.3.2 样本集数量选择
8.4 列车轴距和速度识别
8.5 列车轴重识别
8.5.1 宏应变影响线理论
8.5.2 基于宏应变影响线理论的列车轴重识别
8.5.3 机器学习识别结果
8.6 桥梁跨中最大挠度识别
8.6.1 输入参数确定
8.6.2 机器学习识别结果
8.7 软件开发
8.7.1 软件介绍
8.7.2 软件结构
8.7.3 分步识别精度
8.7.4 实桥识别结果
8.8 本章小结
第9章基于分布式宏应变传感技术与机器学习的列车运行参数识别试验研究
9.1 试验概况
9.1.1 车桥模型概况
9.1.2 传感器测点布置和数据采集
9.1.3 试验方案
9.2 动静态应变分离
9.2.1 基于小波分解的信号处理方法
9.2.2 信号处理结果
9.3 有限元建模
9.3.1 有限元模型概况
9.3.2 模型验证
9.4 机器学习识别结果
9.4.1 车速识别结果
9.4.2 轴重识别结果
9.5 本章小结
第10章总结
10.1 主要工作回顾
10.2 展望
参考文献