大跨径连续刚构桥缩尺模型工作状态时域信号段智能化选取方法研究的开题报告

大跨径连续刚构桥缩尺模型工作状态时域信号段智能化选取方法研究的开题报告【摘要】在大跨径连续刚构桥缩尺模型试验中，时域信号段的选取对于结构的损伤诊断与寿命评估至关重要。但传统的选取方法无法很好地适应不同工况下的信号特征变化。因此，本文提出了一种智能化选取方法，利用机器学习算法从大量数据中学习结构工作状态的特征变化规律，并根据当前工况自动选取合适的信号段。该方法在实际试验中得到了验证。【关键词】连续刚构桥；缩尺模型；时域信号；智能化选取；机器学习【Abstract】Inthescaledmodeltestoflarge-spancontinuousrigidframebridge,theselectionoftime-domainsignalsegmentsiscrucialfordamagediagnosisandlifeassessmentofthestructure.However,traditionalselectionmethodscannotwelladapttothechangesinsignalcharacteristicsunderdifferentworkingconditions.Therefore,thispaperproposesanintelligentselectionmethod,whichusesmachinelearningalgorithmstolearntherulesoffeaturechangesinstructuralworkingstatesfromalargeamountofdata,andautomaticallyselectsappropriatesignalsegmentsaccordingtothecurrentworkingconditions.Thismethodhasbeenvalidatedinactualexperiments.【Keywords】Continuousrigidframebridge;scaledmodel;time-domainsignal;intelligentselection;machinelearning【正文】一、研究背景和意义大跨径连续刚构桥是公路、高速公路和铁路等大型交通工程中常见的桥梁类型。由于其结构特点复杂，加之工况、环境等因素多变，为确保其正常和安全运行，需要进行定期巡检和评估。然而，传统的巡检和评估方法费时费力，且效率低下。因此，缩尺模型试验成为了结构损伤和寿命评估的重要手段之一。在缩尺模型试验中，通过在模型上添加传感器和采集设备，可以实时监测结构的工作状态，获得各种信号数据。其中，时域信号是最基础、最常用的一种信号类型，常用于判断结构是否发生损伤、损伤程度等。因此，在试验中选取合适的时域信号段对于损伤诊断和寿命评估具有关键意义。然而，由于结构工作状态的变化以及工况、环境等因素的影响，时域信号的特征也会有所变化。传统的信号段选取方法常常是基于经验或定量分析得出的，无法很好地适应不同工况下信号特征变化的情况，因此需要一种更加智能化的选取方法。二、研究内容和方法本文旨在研究大跨径连续刚构桥缩尺模型工作状态时域信号段智能化选取方法，具体内容和方法如下：（1）搜集大量结构工作状态监测数据。在试验中，通过添加传感器和采集设备实时监测结构工作状态，并采集各种信号数据。将这些数据记录下来，作为机器学习算法的数据集。（2）建立基于机器学习的信号段智能化选取模型。首先对数据集进行预处理，包括数据清洗和特征提取等操作，然后采用支持向量机、神经网络等机器学习算法进行训练，学习结构工作状态特征变化的规律。在实际应用中，根据当前工况输入算法，自动选取合适的信号段。（3）实验验证。在大跨径连续刚构桥缩尺模型试验中，应用所提出的方法进行信号段选取，并将结果与传统方法进行对比，验证其有效性和实用性。三、预期结果