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楊   超¹  ,  劉   凱² ,  劉亞紅¹  ,  孫建鵬²

 

( 1 .  陜西高速公路工程試驗檢測有限公司 ，陜西 西安 710086 ;  2.  西安建筑科技大學 ，陜西 西安 710086)

摘   要 ：頻率作為一種測量方法簡單且精度較高的動力特性參數，在損傷識別領域得到廣泛應用，但現有的頻率變化參數存在非唯一性的問題。為此，提出了基于有載頻率指標和深度學習理論的橋梁損傷識別網絡， 利用損傷前后有載頻率數據，構建損傷識別指標參數來識別橋梁的損傷狀態。結果表明：識別網絡能夠有效地  進行橋梁結構的損傷定位，頻率數據克服了對稱結構頻率變化的非唯一性限制，增強了參數的表達能力，提高了橋梁損傷定位的有效性和抗噪性能。

關鍵詞：橋梁損傷識別 ；有載頻率 ；深度學習 ；抗噪性

中圖分類號：U446           

文獻標志碼：A            

文章編號： 1005- 8249   (2024)  04- 0123- 06 

DOI:10. 19860/j.cnki.issn1005 - 8249.2024.04.022

 

YANG Chao¹  ,  LIU Kai² ,  LIU Yahong¹  ,  SUN Jianpeng²

( 1 . Shaanxi Expressway Engineering Test and Inspection Co. ，LTD. ，Xi ’an 710086 ,  China;

2. Xi ’an University of Architecture and Technology ,  Xi ’an 710086 ,  China)

Abstract:As a dynamic characteristic parameter with simple measurement method and high accuracy, frequency has been widely used in the field of damage identification, but the existing frequency variation parameters have the problem of non-uniqueness. Therefore, a bridge damage identification network based on the on-load frequency index and deep learning theory is proposed, and the damage identification index parameters are constructed to identify the damage state of the bridge by using the on-load frequency data before and after the damage. The results show that the identification network can effectively locate the damage of bridge structure, and the frequency data overcomes the non-uniqueness limitation of the frequency change of symmetrical structure, enhances the expression ability of parameters, and improves the effectiveness and anti-noise performance of bridge damage location.

Keywords: bridge damage identification; loaded frequency; deep learning; identification network

*基金項目 ： 陜西省自然科學基礎研究計劃面上項目 (2020JM -  475 ) ;  西安市科技創新人才服務企業項目(2020KJRC0047) 。

作者簡介： 楊超  (1981 —) ,   男，碩士，高級工程師，研究方向：橋梁工程 、土建工程智能監測 、公路交通信息化。

通信作者： 劉亞紅  (1994—) ,  女 ，碩士，工程師 ，研究方向：橋梁工程 、土建工程智能監測。

收稿日期：2023- 03- 01