土木工程|结构健康监测-概论

李惠教授讲课,20160229。

结构健康监测(Structural Health Monitoring),相比结构工程,是一个非传统学科。

起源

90年代初,美国NASA首次提出智能结构,定义三大特性:

  • 感知
  • 决策(自决策)
  • 控制(自修复)

国外研究机构:

  • NASA,太空土木工程
  • Standford University
  • Rice University

发展

SHM的主要发展阶段有:

  • 传感技术
  • 数据管理
  • 模型修正
  • 损伤识别

传感技术

SHM首先要感知结构的响应与状态,因此最初阶段由土木学者发展了传感技术。

传统传感技术

即一般实验室的传感仪器设备,主要的不足:

  • 点式检测,只能获取局部信息;
  • 耐久性差,不能长期持久;

光纤传感技术

光纤传感技术,模拟生物的神经系统,感知结构状态。能够实现分布式测量,优势有:

  • 光纤很细;
  • 分布/准分布式测量;
  • 传感与信号传输一体化;

无线传感技术

无限传输数据,解决大型桥梁的数据传输问题,避免很长的数据线。
目前尚未成熟,未来趋势。

面状、立体传感

纳米材料制造smartskin,导电材料溶于有机材料,量子隧道效应产生电流,灵敏度很高。
物理信息必须转换成呢个光、电信号,才能数字化采集。

曾经遇到信号读出问题,现已结局。

小结

传感技术的研发需要高效和企业结合

  • 高校研究原理方法;
  • 企业将技术做成产品,推广工程界;

数据管理

通过传感技术获取结构响应之后,需要一系列的数据管理过程,从结构响应获取我们关注的信息:

  • 传感器,光纤光栅、加速度传感器、风速仪
  • 数据采集,软件+硬件,分布式采集系统
  • 数据传输,有线、无线传输技术
  • 数据管理,数据的存储
  • 数据分析,max,min,mean,std,freq
  • 深度挖掘,大数据机器学习
  • 状态评定
  • 预警决策

其中涉及传感科学和数据科学技术。

模型修正

有限元理论模型一般不能反映真实的结构,结构的边界、连接,在有限元中很难真实模拟。有限元模型需要实测数据的修正,更新,这一过程称为模型修正,其关键技术为参数的识别。在本校,段忠东教授最早研究。

常见的参数识别方法:

  • 频域分析;
  • 随机减量法;
  • 随机子空间方法;
  • 环境激励法NEXT;

参数识别的数学困难在于不适定,测点和数据很少,需要识别的参数很多,因此参数识别遇到多解问题,如虚假频率、模态。

损伤识别

结构的响应不能直接判定损伤,原因

  • 环境、荷载的影响很难分离;
  • 传感器的覆盖有限,很多位置没有直接的数据;

损伤判断的依据不是结构的响应,而是结构的固有参数--模态特征$\omega,\phi,\zeta$(频率、振型,阻尼比),对应于结构动力学的参数矩阵$M,C,K$。

困难

损伤识别的方法,源于机械工程的故障诊断。引入土木工程领域,遇到一定的困难:

  • 海洋平台

损伤识别方法最早进入海洋平台,试验失败。由于海洋环境下,平台与海水振动耦合,相当于增加了未知的附加质量,结构损伤难以评定。

  • 温度影响

试验发现(Australia),简支梁的模态参数识别,对温度变化非常敏感。敏感程度大大超过损伤的影响,难以准确识别模态参数。

未来

现场试验

现代的结构健康监测,在真实的结构,真实的荷载下获得结构响应输出,其实质相当于现场试验(欧进萍院士提出)。

现场试验与传统试验的差别:

  • 试验对象,真实结构vs模型构件
  • 试验荷载,真实的车辆荷载、风荷载、温度荷载,及荷载效应的耦合vs 实验室理想荷载
  • 数据处理,海量数据,大数据方法处理 vs 小量数据,人工处理

结构监测实现的现场试验在内涵上与传统试验完全不同。现场试验将成为与理论、模拟、试验平行的研究手段。

大数据方法

大数据的实质是机器学习方法,在数据中选定特征空间/变量,对数据投影,分类识别

主要的算法:

  • 分类算法
  • 回归模型
  • 神经网络
  • 支持向量机SVM

未来的研究是人工智能深度机器学习

工程应用

国内的工程应用:

  • 苏通长江大桥

  • 南京长江三桥

2008年雪灾,桥梁单侧限行,导致桥梁横向扭转,监测发现偏移过大,决策双向同行。

问题与质疑

问题

  • 有哪些关键的期刊和研究机构?
  • 同济大学的SHM研究方向是什么?
  • 成功的工程应用有哪些?解决了哪些问题?

质疑

  • 智能结构与健康监测由航天领域提出,这样的高端技术真的适合粗线条的土木工程领域吗?
  • 美国最早提出健康监测,号召全球一起做。那么健康监测究竟是全球都有的需要,还是美国的需求。发展中国国家是否有必要研究这个领域?
  • 美国人出题,中国人做题是否是真实的情况?
  • 美国人为何热衷于健康监测?
  • 健康监测研究方向能否成为集中全校科技力量的重点方向?

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