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桥梁车辆荷载识别的贝叶斯方法研究

振动工程学报 2023年第2期36卷 467-476页

作者：茅建校庞振浩王浩王飞球东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室江苏南京211189 中铁二十四局集团江苏工程有限公司江苏南京210038

基于贝叶斯推理提出了一种可实现误差模式选择的桥梁车辆荷载识别方法。该方法通过静力影响线构建车辆荷载与实测响应的关系表达式,并建立修正曲面以消除动力效应造成的识别误差。引入与结构响应大小和车速相关的五种误差模式。根据假... 详细信息

基于贝叶斯推理提出了一种可实现误差模式选择的桥梁车辆荷载识别方法。该方法通过静力影响线构建车辆荷载与实测响应的关系表达式,并建立修正曲面以消除动力效应造成的识别误差。引入与结构响应大小和车速相关的五种误差模式。根据假设的先验分布推导车辆轴重参数的后验分布,以获得车辆荷载的最优估计值和置信区间,并计算各误差模式的后验概率。分别采用简支梁数值算例和某连续梁桥动载试验,对该方法在不同车速工况下的识别精度和可靠性进行了验证。结果表明,修正曲面可以有效消除车辆动力冲击的影响,提高了荷载识别精度;荷载识别结果以置信区间形式呈现,可量化荷载识别结果的不确定性;贝叶斯方法能够识别出最佳误差模式,进一步提升了荷载识别的鲁棒性。

关键词：车辆荷载识别贝叶斯推理不确定性量化模式选择动力响应消除

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基于荷载等效与小波变换的车辆荷载识别研究

基于荷载等效与小波变换的车辆荷载识别研究

作者：刘磊华中科技大学

学位级别：硕士

近年来由超重车辆引发的桥梁安全事故屡见不鲜,严重危害了桥梁的正常运营。各国学者对如何识别车辆荷载进行了大量研究,非路面式的桥梁动态称重作为一种较新的称重方法,拥有不中断交通、隐蔽性好等优点,已经在欧洲、美国和日本等国家有... 详细信息

近年来由超重车辆引发的桥梁安全事故屡见不鲜,严重危害了桥梁的正常运营。各国学者对如何识别车辆荷载进行了大量研究,非路面式的桥梁动态称重作为一种较新的称重方法,拥有不中断交通、隐蔽性好等优点,已经在欧洲、美国和日本等国家有了具体应用,但国内尚在起步阶段。本文基于武汉市城市智慧桥梁项目(二期),采用理论推导、数值模拟和现场试验的方式,研究了基于荷载等效原理的车辆荷载识别方法,并应用于智慧桥梁监测系统中,主要内容如下:(1)提出了基于荷载等效原理的单车荷载识别方法。依据圣维南原理,推导了将多轴车荷载转化为单一荷载的等效方法。在车型一定的情况下,采用不同的计算标准,推导了直接识别车辆总重的峰值法和应变面积法识别公式。基于单车道的桥梁模型验证了两种方法在不同车速、不同车辆形式工况下的识别精度。(2)提出了基于小波变换的双车荷载识别方法。采用小波变换处理动应变传感器的实测数据,通过提取小波系数局部极大值,分别得到双车荷载经过传感器截面的时间信息。推导了基于小波变换和荷载等效思想的峰值法与应变面积法双车荷载识别公式。基于双车道桥梁模型验证了双车荷载识别方法在不同车速、车道、车型以及采样频率工况下的识别精度。基于实桥实验,验证了双车荷载识别方法在实际工况中的识别精度。(3)提出了基于逆向荷载等效思想的多车荷载识别方法。依据圣维南原理,将车辆轴重逆向等效为位置固定的多个荷载,通过传感器的点阵式排列,将车辆荷载识别问题转化为识别等效荷载点的受力大小和时间分布。通过计算相邻等效荷载点的荷载总和得到实际车重。结合双车道桥梁模型,对比了基于逆向荷载等效原理与基于正向荷载等效原理的多车荷载识别方法的优缺点。(4)建立了武汉智慧桥梁管养平台。编写了车辆荷载识别的峰值法和应变面积法自动化识别程序,开发了车辆荷载在线监测模块,提升了车辆荷载识别的即时性。

关键词：桥梁动态称重系统影响线车辆荷载识别小波变换

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基于桥梁结构响应的车辆荷载识别方法研究

基于桥梁结构响应的车辆荷载识别方法研究

作者：邹谭重庆交通大学

学位级别：硕士

车辆荷载是桥梁结构承受的最主要的动荷载,是导致桥梁结构产生疲劳破坏以及结构可靠性降低的主要因素。准确掌握桥梁结构在运营状态下实际承受的动荷载水平是当下最紧迫且意义重大的环节。本文基于剪切应变影响线提出了两种识别单一车... 详细信息

车辆荷载是桥梁结构承受的最主要的动荷载,是导致桥梁结构产生疲劳破坏以及结构可靠性降低的主要因素。准确掌握桥梁结构在运营状态下实际承受的动荷载水平是当下最紧迫且意义重大的环节。本文基于剪切应变影响线提出了两种识别单一车辆荷载的新方法,并都考虑了荷载横向分布。根据剪切应变影响线的特征不仅能识别车辆轴重和总重,还能识别车速和轴距。第一种方法利用剪力影响线突变值与荷载大小成正比的原理对移动荷载进行识别,该方法需要各主梁剪切应变影响线突变值来计算车重;第二种方法是利用简支梁的剪力影响线为线性的特性,荷载大小与影响线斜率成正比的原理,推导出在时域中识别移动荷载的公式,该方法需要估算车速和各主梁剪切应变影响线的斜率来计算车辆荷载。为了验证两种方法理论的正确性及可行性,主要利用ANSYS软件建立简支梁桥实体模型进行数值分析。将车辆荷载简化为多个集中力荷载,分析了多种车辆工况在多种车道工况上行驶的识别效果。对基于剪切应变影响线斜率的方法进行了桥面不平整度工况及抗噪性等分析。主要得到以下结论:(1)不论何种车辆工况在任意车道位置上行驶时,两种方法对车辆总重的识别都有较高的精度。(2)利用剪切应变影响线突变值识别车辆轴重时,前轴重的识别值一般都比真实值偏小;后轴重的识别误差比较精确。该方法在无外在干扰的情况下识别精度较高,对车辆信息识别有一定的参考价值。(3)利用剪切应变影响线斜率的方法识别车辆总重时,在不同车速工况、桥面不平顺工况及抗噪性等情况都有较高的识别精度。该方法具有较强的抗干扰能力,各种工况下对单一车辆荷载的识别效果都很好,可行性较高。

关键词：剪切应变影响线车辆荷载识别 B-WIM

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基于拉索振动监测的车辆荷载识别研究

土木工程与管理学报 2013年第1期30卷 1-5页

作者：张福俭李惠哈尔滨工业大学土木工程学院黑龙江哈尔滨150090

车辆荷载是桥梁上最重要的活荷载,监测、研究车辆荷载对于桥梁的设计、运营、维护以及安全评估都具有非常重要的意义。移动荷载的识别问题已经吸引了国内外的很多研究者,并且已有很多相关文章发表,但对于斜拉桥的荷载识别问题目前研究... 详细信息

车辆荷载是桥梁上最重要的活荷载,监测、研究车辆荷载对于桥梁的设计、运营、维护以及安全评估都具有非常重要的意义。移动荷载的识别问题已经吸引了国内外的很多研究者,并且已有很多相关文章发表,但对于斜拉桥的荷载识别问题目前研究还很少。本文提出了一种基于斜拉索振动监测的斜拉桥上车辆荷载及其参数识别方法。首先推导了考虑时变索力的斜拉索横向振动的运动方程,并以此为依据,结合斜拉索索力的影响线(可以通过有限元模型计算或现场实验得到)采用扩展卡尔曼滤波方法,提出了已知车辆速度和上桥时间的车重识别方法;同时识别车辆的车速、上桥时间和车重的方法。以南京长江三桥为背景,通过数值仿真验证了所提出方法在一定噪声水平下的有效性。

关键词：车辆荷载识别斜拉索斜拉桥卡尔曼滤波

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基于多目标跟踪的桥梁车辆荷载动态监测方法

公路 2024年第6期69卷 107-116页

作者：张建功龚凯郭翠翠湖北交投郧楚建设管理有限公司十堰市442000 湖北交投智能检测股份有限公司武汉市430000 中铁大桥科学研究院有限公司武汉市430000

桥梁车辆荷载的动态分布对桥梁健康状态的监测和分析具有重要意义,传统的车辆荷载监测方法难以适用于跨度大、结构复杂的桥梁,并且不能实时监测。因此,针对传统车辆荷载监测方法的局限性,在利用动态称重系统的基础上,提出一种基于机器... 详细信息

桥梁车辆荷载的动态分布对桥梁健康状态的监测和分析具有重要意义,传统的车辆荷载监测方法难以适用于跨度大、结构复杂的桥梁,并且不能实时监测。因此,针对传统车辆荷载监测方法的局限性,在利用动态称重系统的基础上,提出一种基于机器视觉的车辆荷载动态监测方法,能够应用于大跨度桥梁。首先在桥头布置动态称重系统对经过的车辆采集重量数据,同时利用计算机视觉系统同步采集称重车辆的图像并分配ID;车辆在沿桥行驶的过程中,为了计算车辆在桥面的位置,首先进行图像透视畸变校正,建立图像坐标与真实桥面坐标的映射关系,然后通过布置在桥梁上的视觉检测系统采用SSD算法识别沿桥相机视野内的车辆,并记录车辆在桥面上的位置信息;再根据多目标跟踪算法实现车辆目标在相邻时刻的ID关联;如此迭代,即可获取车辆在全桥的移动轨迹,并可根据车辆ID追溯其重量信息,以此达到实时监测桥梁车辆荷载的目的。为了验证所提出方法的可靠性,在武汉鹦鹉洲长江大桥进行了实验验证,结果显示,在不同天气下车辆识别的精确度为96.3%,多目标跟踪结果的ID跳变率为3.4%。实验结果表明监测效果稳定、可靠,能够满足大跨桥梁全桥面车辆荷载动态分布情况监测与记录的要求。

关键词：桥梁监测车辆荷载识别计算机视觉深度学习多目标跟踪

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新型高精度桥梁动态称重算法研究

新型高精度桥梁动态称重算法研究

作者：张斌湖南大学

学位级别：硕士

桥梁动态称重(Bridge Weigh-in-motion,BWIM)系统是一种基于桥梁实测响应进而反算过桥车辆轴重及总重量的技术,是一种具有重大潜力的交通荷载监测手段。传统的BWIM系统大多依赖于车轴探测器来确定过桥车辆的时空位置,并且称重传感器大... 详细信息

桥梁动态称重(Bridge Weigh-in-motion,BWIM)系统是一种基于桥梁实测响应进而反算过桥车辆轴重及总重量的技术,是一种具有重大潜力的交通荷载监测手段。传统的BWIM系统大多依赖于车轴探测器来确定过桥车辆的时空位置,并且称重传感器大多数均为接触式传感器。针对其存在的车轴探测器仅适用部分桥型和接触式传感器安装困难等不足之处,提出了一种基于改进虚拟轴算法和数字图像相关技术的无接触式桥梁动态称重系统。此外,当BWIM系统应用于正交异性钢桥面时,其车轮横向位置会严重影响轴重识别精度。基于此,提出了一种适用于正交异性钢桥面的车轮横向位置识别方法。本文主要从以下几个方面展开研究:(1)提出了一种基于正则化技术和速度迭代模型的改进虚拟轴算法,该算法完全摒弃了桥梁动态称重系统对车轴探测器的需求。在改进虚拟轴算法中,将车辆的虚拟轴和速度均作为算法的迭代变量,引入正则化技术并基于最小二乘法建立桥梁实测响应和理论响应的误差方程,使用最小轴重约束和最小轴距约束筛选出真实车轴可能存在的位置。最后,遍历求解不同假定速度下的误差函数以识别过桥车辆信息(车速、轴数、轴距、轴重及总重)。随后,基于实桥试验(标定试验和随机车流试验)验证了该方法的有效性,并探究了车辆速度、虚拟轴间距和正则化参数对算法识别精度的影响。实桥试验结果表明:改进虚拟轴算法可以提供与使用车轴探测器的Moses算法相接近的车辆信息识别精度。(2)提出了一种基于改进虚拟轴算法和数字图像相关技术(Digital Image Correlation,DIC)的无接触式桥梁动态称重系统。系统地推导了主流DIC技术的像素搜索算法,并验证了DIC技术室内/外位移测试精度。利用DIC技术测量得到的桥梁位移响应,基于改进虚拟轴算法识别过桥车辆信息,并通过缩尺模型试验验证了该方法的有效性。该方法在识别过桥车辆信息的过程中,仅使用到数字图像采集设备,实现了完全无接触式的桥梁动态称重系统。(3)提出了一种适用于正交异性钢桥面的车轮横向位置识别方法。该方法利用BWIM系统中称重传感器的响应信号来识别过桥车辆横向位置。通过建立正交异性钢桥面桥梁的有限元模型,提取其纵肋横向分布影响线,并基于横向分布影响线和最小二乘法,建立纵肋理论响应与实测响应的误差方程以识别车轮横向位置。随后,通过数值模拟和实桥试验验证了该方法的有效性。试验结果表明,提出的方法能有效识别过桥车辆的横向位置,且识别精度较高,适用范围广。

关键词：桥梁动态称重车辆荷载识别车轴探测桥梁安全评估数字图像相关技术无接触式桥梁动态秤重正交异性钢桥面车轮横向位置

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交通视频辅助的桥梁动态称重方法研究

中国公路学报 2021年第12期34卷 104-114页

作者：夏烨简旭东邓露孙利民同济大学土木工程学院上海200092 上海期智研究院上海200232 同济大学土木工程防灾国家重点实验室上海200092 湖南大学土木工程学院湖南长沙410082 湖南大学工程结构损伤诊断湖南省重点实验室湖南长沙410082

为了进一步提升既有的桥梁动态称重技术,提出一种交通视频辅助的新型桥梁动态称重方法。首先介绍基于深度神经网络的计算机视觉目标检测技术和一种计算机视觉坐标转换方法,实现从交通监控视频中实时地探测与定位桥上行驶的车辆和车轴。... 详细信息

为了进一步提升既有的桥梁动态称重技术,提出一种交通视频辅助的新型桥梁动态称重方法。首先介绍基于深度神经网络的计算机视觉目标检测技术和一种计算机视觉坐标转换方法,实现从交通监控视频中实时地探测与定位桥上行驶的车辆和车轴。然后引入桥梁应变分解方法和应变影响面识别方法,建立车重、车辆位置与桥梁应变之间的映射关系,从而建立一种综合利用时间和空间冗余信息对车辆进行称重的方法。该方法构建超定的影响面加载方程组,使用最小二乘法求解该方程组以得到桥上行驶车辆的轴重和总重。最后总结出一套交通视频辅助的桥梁动态称重方法框架。为验证以上方法,在某连续大箱梁桥的缩尺模型以及实桥上进行试验。试验包含单车、双车、跟车、并行、直行、变道、匀速、变速等复杂交通工况。模型试验结果表明:该方法的车辆总重识别误差均值为-2.02%,标准差为4.77%;车辆轴重的识别误差均值为4.77%,标准差为17.50%。实桥试验结果表明:该方法的车辆总重识别误差均值为0.21%,标准差为1.53%;车辆轴重的识别误差均值为-3.59%,标准差为42.67%。除此以外,所提出的方法还可用于识别桥上车辆的数量、类型、轴数、实时位置、运动轨迹、行驶速度等多粒度交通信息。

关键词：桥梁工程桥梁动态称重计算机视觉车辆荷载识别深度学习数据融合桥梁影响面

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基于监测响应的斜拉桥车重车速识别

公路交通科技 2019年第12期36卷 87-93页

作者：陶兴旺孙宗光陈一飞大连海事大学交通运输工程学院

针对超载超速车辆的长期非正常运营引起桥梁损伤破坏现象,考虑桥面不平度的影响,通过车桥耦合计算,应用神经网络方法对通过斜拉桥的重车荷载识别进行了初步探讨。首先基于相似公路上实测车流统计模型拟定车流荷载,通过车桥耦合响应分析... 详细信息

针对超载超速车辆的长期非正常运营引起桥梁损伤破坏现象,考虑桥面不平度的影响,通过车桥耦合计算,应用神经网络方法对通过斜拉桥的重车荷载识别进行了初步探讨。首先基于相似公路上实测车流统计模型拟定车流荷载,通过车桥耦合响应分析,运用数值模拟数据建立网络的训练和精度检验样本,并加入5%的随机噪声,通过检验组(车重和车速)数据识别结果的误差分布来评价网络训练精度,车重与车速输出误差在5%以内,表明网络训练精度较高。然后,依据斜拉桥健康监测系统,采用斜拉桥实际运营状态下的监测响应(索力和应变)提取车辆荷载作用特征参数并组成网络的输入向量,运用满足精度要求的神经网络来识别车重和车速结果较好。其中,车速分布近似均值65 km/h的正态分布,车重大多分布在10~70 t的范围内,10 t以下小型车辆识别误差较高。车速车重总体呈现负相关,分布具有一定离散性,以上特征与实际情况基本吻合。表明将BP神经网络法与斜拉桥监测系统相结合的方式进行重车车速车重识别是可行的。

关键词：桥梁工程车辆荷载识别神经网络斜拉桥监测响应

基于深度学习理论和机器视觉技术的桥梁上车载识别研究

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基于深度学习理论和机器视觉技术的桥梁上车载识别研究

作者：裴熠麟湖南大学

学位级别：硕士

作为工程结构振动领域中的反问题研究,有效识别车辆荷载对于评估桥梁结构的性能状态具有重要意义。现有测试技术大多依赖于桥梁动态称重系统(Bridge weigh-in-motion,BWIM)开展。针对其所存在的硬件设施成本较高及安装维护过程需全面或... 详细信息

作为工程结构振动领域中的反问题研究,有效识别车辆荷载对于评估桥梁结构的性能状态具有重要意义。现有测试技术大多依赖于桥梁动态称重系统(Bridge weigh-in-motion,BWIM)开展。针对其所存在的硬件设施成本较高及安装维护过程需全面或部分封闭交通等不足之处,提出了一种基于深度学习理论及机器视觉技术的桥梁上车辆荷载识别技术,为无需BWIM系统支撑的中小型桥梁结构性能监测研究提供新思路。本文主要从以下几方面展开研究:(1)提出了一种基于深度学习理论及结构特征响应提取的车辆荷载辨识方法。针对由车辆荷载所引起的桥梁结构动态加速度响应,在经时-频分析技术对其中的特征信息进行提取后,将其转化为二维平面图像输入至卷积神经网络模型中进行自主学习,用以挖掘不同激励源作用下结构响应中所隐含的分布规律及模式,从而完成对外部车载信息的判断识别。即实现了一种利用深度学习网络代替结构系统建模、仅利用输出响应便可获取输入信息的反问题识别技术。(2)通过开展数值模拟分析、实验室模型试验及野外现场测试,对所提出的车辆荷载识别方法的有效性进行验证。结果表明,训练后的神经网络模型可较好地实现对车辆荷载的辨识工作,且基于图像变换技术的数据增强训练方式可有效提高神经网络的辨识精度。同时,经大型自然图像集Image Net预训练过的Alex Net模型对于数字信号图像分类工作仍具有较强的迁移学习适用性。除此之外,针对某野外试验获得了97.21%的测试精度,表明该方法可较好地应用于对实际桥梁结构上车辆荷载的识别研究。(3)建立了一种基于非接触式机器视觉技术的车辆荷载信息识别系统。在对常见车辆进行粗分类的基础上,通过统计相关物理参数,建立了车辆类型与载重情况之间的映射关系。基于所建立的大型车辆外观图像HNU-Vehicle Dataset数据集,利用Faster-RCNN模型进行迭代训练,并结合压缩感知技术,实现了直接从视频图像中识别车辆目标、预测载重区间、检测实时位置及跟踪运动状态等功能。通过分别开展实验室试验及野外试验测试,对所提方法的有效性进行了验证。(4)实现了一种基于非接触式摄影测量方式的车辆时空定位识别技术。通过以运营状态下的车辆目标作为参照物,利用基于平行坐标系的级联霍夫变换方法对所形成的正交消失点进行检测,完成了无需标靶的相机自标定过程。通过开展试验测试,利用相机模型对车辆荷载在桥面上的真实位置进行了识别,取得了较为满意的测试结果。除此之外,对该系统在不同测试条件下的稳定性进行了评估。

关键词：深度学习机器视觉摄影测量车辆荷载识别车辆时空定位卷积神经网络压缩感知级联霍夫变换