【摘 要】
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为进一步提高利用非接触式影像监测大型桥梁安全状态的精度与效率,实现结构健康监测系统兼有经济、可信且全息的技术理论优势,提出依据结构全息影像序列数据的非接触式机器视
【机 构】
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重庆交通大学土木工程学院; 重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51778094,51708068,51608080);重庆交通大学研究生教育创新基金项目(2019S0141)
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为进一步提高利用非接触式影像监测大型桥梁安全状态的精度与效率,实现结构健康监测系统兼有经济、可信且全息的技术理论优势,提出依据结构全息影像序列数据的非接触式机器视觉远程智能感知进行桥梁结构全息几何形态监测的方法。通过单机自动巡转桥梁立面动静影像全息监测系统试验装置获取试验桥在各损伤/作用工况下的原始动静影像数据,根据序列数据在时间、空间上具有强关联信息的特性,分别构建降噪及抗扰动单元、欧拉运动放大单元及运动信息提取单元进行全息几何形态测量,以历次试验监测数据为样本数据集,利用分层思想依次建立数据抽样和结构几何信息间映射的数学网络模型,经结构设计不断训练、调试与优化桥梁力学行为智能感知网络,最后获取试验桥在试验过程中的全息变形、全息变形包络谱、全息位移时程曲线。研究结果表明:该方法获得的数据与传统的常规接触式传感器实测值基本吻合,试验桥在各工况下的曲线变化趋势基本一致,全息变形测量值平均误差12.21%,全息变形包络谱测量值平均误差9.06%,全息位移时程曲线测量值平均误差8.55%,对环境规律噪声信号筛除效率为81.9%,基于非接触远程智能感知的桥梁形态监测真实、连续、敏感、较为准确地反映了结构在各损伤/作用工况下的真实形态变化,可为后续进一步研究结构状态演绎以及损伤智能化识别方法奠定基础。
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