工程系畢業(yè)論文摘要范文一.摘要

隨著現(xiàn)代工程技術(shù)的快速發(fā)展，橋梁結(jié)構(gòu)在城市建設(shè)與交通運(yùn)輸領(lǐng)域的重要性日益凸顯。然而，傳統(tǒng)橋梁設(shè)計(jì)方法往往依賴于經(jīng)驗(yàn)公式和靜態(tài)分析，難以有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的動(dòng)態(tài)荷載與材料老化問題。本研究以某跨海大橋?yàn)楣こ瘫尘埃Y(jié)合有限元分析與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，探討了基于多物理場(chǎng)耦合的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與智能診斷方法。研究首先建立了考慮流固耦合、溫度場(chǎng)變化及材料疲勞效應(yīng)的橋梁精細(xì)化數(shù)值模型，通過引入隨機(jī)振動(dòng)理論對(duì)橋梁在不同風(fēng)速、車流密度及地震波作用下的響應(yīng)進(jìn)行模擬。其次，利用分布式光纖傳感技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)橋梁關(guān)鍵部位的溫度、應(yīng)變及振動(dòng)特性，并與數(shù)值模型進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn)，溫度梯度對(duì)橋梁撓度的影響可達(dá)15%，而疲勞累積效應(yīng)導(dǎo)致主梁裂紋擴(kuò)展速率增加約22%；通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，成功實(shí)現(xiàn)了橋梁損傷的早期預(yù)警與定位。研究結(jié)果表明，多物理場(chǎng)耦合模型能夠顯著提高橋梁結(jié)構(gòu)分析的精度，而智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可為橋梁全生命周期管理提供可靠依據(jù)。結(jié)論指出，該綜合方法不僅適用于大型橋梁工程，也為類似結(jié)構(gòu)物的安全評(píng)估提供了新的技術(shù)路徑。

二.關(guān)鍵詞

橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)；多物理場(chǎng)耦合；有限元分析；分布式光纖傳感；智能診斷

三.引言

現(xiàn)代工程體系的規(guī)模與復(fù)雜性不斷攀升，橋梁作為國家基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)安全與服役性能直接關(guān)系到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和公眾生命財(cái)產(chǎn)安全。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球范圍內(nèi)每年約有數(shù)以萬計(jì)的橋梁受到不同程度的損傷，其中不乏因監(jiān)測(cè)不足或診斷滯后導(dǎo)致的嚴(yán)重事故。傳統(tǒng)橋梁設(shè)計(jì)方法多基于材料力學(xué)與結(jié)構(gòu)力學(xué)的基本原理，通過簡(jiǎn)化的計(jì)算模型預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)行為。然而，實(shí)際橋梁結(jié)構(gòu)長期暴露于動(dòng)態(tài)、非線性和多變的工程環(huán)境中，風(fēng)荷載、地震作用、車流沖擊、溫度波動(dòng)以及材料老化等耦合因素的疊加效應(yīng)，使得結(jié)構(gòu)響應(yīng)遠(yuǎn)超理論預(yù)測(cè)范疇。特別是在極端天氣事件頻發(fā)和重載交通日益普遍的背景下，橋梁結(jié)構(gòu)的疲勞損傷累積、局部失穩(wěn)乃至整體破壞風(fēng)險(xiǎn)顯著增加?，F(xiàn)有研究多集中于單一物理場(chǎng)（如僅考慮靜力荷載或僅關(guān)注溫度效應(yīng)）對(duì)橋梁性能的影響，或采用經(jīng)驗(yàn)性損傷識(shí)別方法，這些研究在處理多因素耦合作用及早期損傷預(yù)警方面存在明顯局限性。工程實(shí)踐表明，缺乏系統(tǒng)、實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的健康監(jiān)測(cè)手段，使得橋梁維護(hù)決策往往帶有滯后性和盲目性，不僅增加了運(yùn)維成本，更埋下了安全隱患。

橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（StructuralHealthMonitoring,SHM）技術(shù)作為近年來發(fā)展迅速的交叉學(xué)科領(lǐng)域，旨在通過部署各類傳感器陣列，實(shí)時(shí)采集橋梁結(jié)構(gòu)在服役環(huán)境中的物理響應(yīng)數(shù)據(jù)，并結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析、信號(hào)處理與智能診斷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)損傷的識(shí)別、定位、評(píng)估與預(yù)測(cè)。近年來，隨著傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和技術(shù)的突破性進(jìn)展，SHM系統(tǒng)在監(jiān)測(cè)范圍、數(shù)據(jù)精度和智能化水平上均取得了長足進(jìn)步。然而，現(xiàn)有監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)的考慮上仍顯不足。例如，溫度變化不僅會(huì)引起材料膨脹、應(yīng)力重分布，還會(huì)顯著影響橋梁模態(tài)參數(shù)和動(dòng)力響應(yīng)特性；風(fēng)荷載作用下的氣動(dòng)彈性穩(wěn)定性問題，涉及流固耦合振動(dòng)、渦激振動(dòng)及馳振等多重復(fù)雜現(xiàn)象；而材料疲勞則是一個(gè)隨時(shí)間累積的漸進(jìn)過程，其演化規(guī)律與應(yīng)力幅值、循環(huán)次數(shù)、環(huán)境溫濕度等因素密切相關(guān)。這些物理場(chǎng)之間并非孤立存在，而是相互交織、動(dòng)態(tài)耦合，共同作用于橋梁結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致其損傷模式與演化機(jī)制呈現(xiàn)高度復(fù)雜性。因此，如何構(gòu)建能夠綜合考慮溫度場(chǎng)、應(yīng)力場(chǎng)、位移場(chǎng)、振動(dòng)場(chǎng)以及材料疲勞等多物理場(chǎng)耦合作用的橋梁結(jié)構(gòu)分析模型，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)高效、準(zhǔn)確的智能診斷方法，已成為當(dāng)前橋梁工程領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問題與技術(shù)挑戰(zhàn)。

本研究聚焦于上述工程問題，以某典型跨海大橋?yàn)榫唧w案例，旨在探索一種基于多物理場(chǎng)耦合理論的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與智能診斷綜合方法。研究的核心問題在于：如何建立能夠準(zhǔn)確反映溫度梯度、風(fēng)荷載、地震動(dòng)、車流荷載以及材料疲勞等多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)的橋梁精細(xì)化數(shù)值模型？如何利用分布式光纖傳感等先進(jìn)監(jiān)測(cè)技術(shù)獲取全面、可靠的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)？如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)等智能算法，對(duì)多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合與分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)損傷的早期識(shí)別、精準(zhǔn)定位與演化預(yù)測(cè)？本研究的假設(shè)是：通過耦合多物理場(chǎng)效應(yīng)的有限元模型能夠有效模擬復(fù)雜環(huán)境下橋梁的實(shí)際響應(yīng)行為，而結(jié)合分布式光纖傳感技術(shù)與智能診斷算法的系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確評(píng)估。研究將首先通過理論分析明確多物理場(chǎng)耦合的關(guān)鍵機(jī)制與影響參數(shù)，然后利用商業(yè)有限元軟件建立包含幾何非線性、材料非線性及幾何非線性的精細(xì)化橋梁模型，并引入溫度場(chǎng)、流固耦合模塊及疲勞損傷累積模型。接著，設(shè)計(jì)并優(yōu)化分布式光纖傳感系統(tǒng)的布設(shè)方案，選取橋梁關(guān)鍵部位進(jìn)行長期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集。最后，基于采集到的應(yīng)變、溫度、振動(dòng)等時(shí)程數(shù)據(jù)，運(yùn)用小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解以及深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行特征提取與模式識(shí)別，構(gòu)建智能診斷模型，驗(yàn)證假設(shè)并揭示橋梁損傷的演化規(guī)律。本研究的預(yù)期成果不僅包括一套適用于復(fù)雜環(huán)境下橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與智能診斷的技術(shù)流程，還將為橋梁全生命周期管理提供重要的理論依據(jù)和技術(shù)支撐，對(duì)于提升大型橋梁結(jié)構(gòu)的安全性與耐久性具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。

四.文獻(xiàn)綜述

橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）領(lǐng)域的研究起步于20世紀(jì)70年代，早期工作主要集中在單一物理量的監(jiān)測(cè)技術(shù)，如應(yīng)變片、加速度計(jì)等傳感器的應(yīng)用以及基于振動(dòng)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法。Kaneko等（1985）首次嘗試?yán)脩?yīng)變數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)判斷橋梁結(jié)構(gòu)損傷，開啟了基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)損傷診斷的研究序幕。隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，光纖傳感器因其抗電磁干擾、耐腐蝕、可彎曲、分布式測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)，在橋梁SHM中得到了廣泛應(yīng)用。Hawes等（1997）將分布式光纖溫度傳感器應(yīng)用于橋梁結(jié)構(gòu)，驗(yàn)證了溫度場(chǎng)對(duì)結(jié)構(gòu)行為影響的重要性。進(jìn)入21世紀(jì)，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）的發(fā)展為橋梁SHM系統(tǒng)帶來了便捷性，但能量供應(yīng)和數(shù)據(jù)處理問題限制了其大規(guī)模應(yīng)用。同時(shí)，基于模型的方法，如有限元模型修正（FEMUpdating），成為結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的主流技術(shù)之一。Carretal.（2000）提出利用實(shí)測(cè)模態(tài)參數(shù)修正有限元模型，以識(shí)別結(jié)構(gòu)損傷位置和程度，并取得了初步成功。然而，模型修正方法對(duì)初始模型的精度要求較高，且易受測(cè)量噪聲和環(huán)境影響。

多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)在橋梁結(jié)構(gòu)行為中的研究日益受到重視。溫度場(chǎng)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)的影響研究較為深入，研究表明，溫度變化可導(dǎo)致橋梁跨中撓度變化達(dá)10%-20%，并顯著影響結(jié)構(gòu)自振頻率（Zhangetal.,2003）。流固耦合振動(dòng)研究則主要關(guān)注風(fēng)致橋梁振動(dòng)問題，Dongetal.(2007)通過風(fēng)洞試驗(yàn)和數(shù)值模擬研究了橋梁的渦激振動(dòng)和馳振現(xiàn)象，指出氣動(dòng)參數(shù)的隨機(jī)性對(duì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的關(guān)鍵作用。然而，將風(fēng)荷載與地震動(dòng)、溫度效應(yīng)等多場(chǎng)耦合進(jìn)行綜合分析的研究相對(duì)較少。材料疲勞作為橋梁結(jié)構(gòu)長期服役的主要損傷機(jī)制，其研究歷史較為悠久。SidiandMahin(1994)提出了基于荷載譜的橋梁疲勞壽命預(yù)測(cè)方法，但該方法難以考慮環(huán)境因素（如溫度）對(duì)疲勞裂紋擴(kuò)展速率的影響。近年來，考慮多因素耦合的疲勞模型得到發(fā)展，如基于溫度-應(yīng)力耦合的Paris公式修正模型，但實(shí)際應(yīng)用中仍面臨數(shù)據(jù)獲取和模型驗(yàn)證的困難。

橋梁結(jié)構(gòu)智能診斷方法的研究是當(dāng)前SHM領(lǐng)域的熱點(diǎn)。基于信號(hào)處理的方法，如小波變換（WT）和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD），在提取結(jié)構(gòu)損傷敏感特征方面表現(xiàn)出色。Xiaetal.(2005)利用WT分析橋梁振動(dòng)信號(hào)，成功識(shí)別了損傷位置。EMD及其改進(jìn)算法（如EEMD、CEEMDAN）能夠有效處理非平穩(wěn)信號(hào)，在橋梁損傷識(shí)別中展現(xiàn)出良好潛力（Wuetal.,2011）。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在橋梁SHM中的應(yīng)用也取得了顯著進(jìn)展。支持向量機(jī)（SVM）因其對(duì)小樣本學(xué)習(xí)和非線性問題的處理能力，被廣泛應(yīng)用于結(jié)構(gòu)損傷分類與識(shí)別（Lietal.,2008）。近年來，深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），憑借其強(qiáng)大的特征自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，在處理大規(guī)模SHM數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出優(yōu)越性能（Lietal.,2020）。然而，現(xiàn)有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷方法大多依賴于標(biāo)定階段的損傷樣本數(shù)據(jù)，而在實(shí)際工程中，損傷樣本的獲取極為困難，導(dǎo)致診斷模型的泛化能力受限。

盡管上述研究在單一物理場(chǎng)監(jiān)測(cè)、多物理場(chǎng)耦合分析以及智能診斷方法等方面取得了長足進(jìn)步，但仍存在一些研究空白和爭(zhēng)議點(diǎn)。首先，現(xiàn)有多物理場(chǎng)耦合模型在考慮因素完整性上仍有不足，特別是流固耦合、溫度場(chǎng)、材料疲勞以及地震動(dòng)等多場(chǎng)耦合的綜合效應(yīng)研究尚不深入，難以完全反映實(shí)際工程環(huán)境的復(fù)雜性。其次，現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中普遍存在的噪聲干擾、傳感器漂移等問題，對(duì)基于模型的損傷識(shí)別和診斷方法構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取技術(shù)仍需改進(jìn)。再次，多數(shù)智能診斷方法依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而實(shí)際橋梁SHM系統(tǒng)往往難以獲取足夠的損傷樣本，導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性和泛化能力不足。此外，現(xiàn)有研究在多物理場(chǎng)耦合模型與智能診斷模型的有機(jī)融合方面仍顯薄弱，缺乏能夠端到端處理多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)損傷智能診斷的集成化系統(tǒng)。最后，關(guān)于多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)對(duì)橋梁長期性能演化規(guī)律的影響機(jī)制，尚缺乏系統(tǒng)性的理論闡釋和實(shí)證研究。這些研究空白和爭(zhēng)議點(diǎn)表明，進(jìn)一步探索基于多物理場(chǎng)耦合理論的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與智能診斷方法，對(duì)于提升橋梁結(jié)構(gòu)安全性和服役性能具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)需求。

五.正文

5.1研究區(qū)域概況與工程背景

本研究選取的某跨海大橋?yàn)榈湫偷囊蛔A(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)剛構(gòu)橋，橋跨布置為（80+160+80）米，主橋總長320米，橋面寬度23米，雙向四車道。橋梁位于風(fēng)荷載和溫度變化劇烈的海岸區(qū)域，主跨跨中最大撓度約為3.5米。該橋建成于十年前，近年來隨著交通量增加和海洋環(huán)境侵蝕，結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了一些早期損傷跡象，如部分主梁底部出現(xiàn)微裂縫，橋墩混凝土出現(xiàn)風(fēng)化現(xiàn)象。為評(píng)估橋梁當(dāng)前結(jié)構(gòu)狀態(tài)并預(yù)測(cè)其未來健康壽命，開展本研究具有迫切的工程需求。

5.2多物理場(chǎng)耦合有限元模型的建立

5.2.1模型幾何與材料參數(shù)

采用midasCivil軟件建立橋梁三維精細(xì)化有限元模型。模型包含主梁、橫隔梁、橋墩和基礎(chǔ)，共劃分了12萬個(gè)單元。主梁采用C50混凝土，彈性模量為45GPa，泊松比為0.2，密度為2500kg/m3。預(yù)應(yīng)力鋼束采用高強(qiáng)度低松弛鋼絞線，彈性模量為195GPa，截面積為1400mm2。橋墩采用C40混凝土，材料參數(shù)與主梁相同?；A(chǔ)采用樁筏基礎(chǔ)，樁長25米，樁徑1.5米。模型邊界條件根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，主梁兩端設(shè)置固定約束，橋墩底部設(shè)置固結(jié)約束。

5.2.2多物理場(chǎng)耦合模塊的集成

1)溫度場(chǎng)模塊：考慮環(huán)境溫度變化對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)的影響，建立了溫度場(chǎng)-結(jié)構(gòu)耦合分析模塊。溫度場(chǎng)模型基于有限元方法，將橋梁結(jié)構(gòu)離散為有限個(gè)單元，單元內(nèi)溫度分布采用線性插值。環(huán)境溫度數(shù)據(jù)來源于當(dāng)?shù)貧庀笳臼隁v史數(shù)據(jù)，包括日平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫。通過溫度場(chǎng)模塊計(jì)算得到橋梁各部位的溫度分布，進(jìn)而計(jì)算溫度引起的結(jié)構(gòu)變形和內(nèi)力。

2)流固耦合模塊：采用流固耦合邊界元法模擬風(fēng)荷載對(duì)橋梁的作用。將橋梁結(jié)構(gòu)劃分為若干控制體，每個(gè)控制體對(duì)應(yīng)一個(gè)邊界元。風(fēng)速剖面采用ITD剖面模型，風(fēng)速隨高度變化表達(dá)式為：

$$u(z)=u_{ref}\left(\frac{z}{z_{ref}}\right)^α$$

其中$u(z)$為高度z處的風(fēng)速，$u_{ref}$為參考高度$z_{ref}$處的風(fēng)速，α為風(fēng)速剖面指數(shù)，取值為0.143。通過流固耦合模塊計(jì)算得到橋梁各部位的氣動(dòng)力，進(jìn)而計(jì)算風(fēng)荷載引起的結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)。

3)材料疲勞模塊：考慮循環(huán)荷載作用下材料疲勞損傷的累積效應(yīng)，建立了疲勞損傷累積模型。采用雨流計(jì)數(shù)法對(duì)荷載譜進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算得到應(yīng)力幅值和循環(huán)次數(shù)。疲勞損傷累積采用Paris公式描述裂紋擴(kuò)展速率：

$$da/dN=C(ΔK)^m$$

其中$da/dN$為裂紋擴(kuò)展速率，ΔK為應(yīng)力強(qiáng)度因子范圍，C和m為材料常數(shù)。通過疲勞損傷累積模型計(jì)算得到橋梁各部位的疲勞損傷累積程度。

5.3分布式光纖傳感系統(tǒng)的布設(shè)

5.3.1傳感方案設(shè)計(jì)

采用分布式光纖傳感技術(shù)對(duì)橋梁關(guān)鍵部位進(jìn)行溫度和應(yīng)變監(jiān)測(cè)。傳感系統(tǒng)由光纖光柵（FBG）、光纖放大器（EDFA）、數(shù)據(jù)采集器和上位機(jī)組成。光纖沿橋梁主梁、橫隔梁和橋墩表面布設(shè)，共計(jì)布設(shè)了321個(gè)FBG傳感器，其中148個(gè)用于監(jiān)測(cè)應(yīng)變，173個(gè)用于監(jiān)測(cè)溫度。傳感器間距根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和應(yīng)力梯度分布確定，主梁部分為0.5米，橋墩部分為1米。

5.3.2現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試與數(shù)據(jù)采集

測(cè)試時(shí)間跨度為一年，包括不同季節(jié)的環(huán)境溫度變化和典型車流、風(fēng)速條件。測(cè)試數(shù)據(jù)包括每個(gè)FBG傳感器的瞬時(shí)應(yīng)變和溫度值，采樣頻率為1Hz。測(cè)試數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集器實(shí)時(shí)采集，并存儲(chǔ)在上位機(jī)中。測(cè)試過程中，同時(shí)記錄了氣象站的環(huán)境溫度、風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù)，以及橋梁附近的交通流量數(shù)據(jù)。

5.4智能診斷模型的構(gòu)建

5.4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)采集到的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、濾波和歸一化。去噪采用小波變換去噪方法，濾波采用巴特沃斯低通濾波器，歸一化采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化方法。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)用于后續(xù)的智能診斷模型訓(xùn)練和測(cè)試。

5.4.2特征提取

從預(yù)處理后的測(cè)試數(shù)據(jù)中提取損傷敏感特征，包括：

1)應(yīng)變時(shí)域特征：均值、方差、峰峰值、峭度、偏度等。

2)溫度時(shí)域特征：均值、方差、最大值、最小值、溫度梯度等。

3)振動(dòng)時(shí)域特征：自功率譜密度、互功率譜密度、模態(tài)參數(shù)等。

4)多源數(shù)據(jù)融合特征：應(yīng)變與溫度的耦合特征、應(yīng)變與振動(dòng)的耦合特征等。

5.4.3智能診斷模型訓(xùn)練

采用支持向量機(jī)（SVM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）構(gòu)建智能診斷模型。SVM模型采用徑向基函數(shù)（RBF）核函數(shù)，CNN模型采用多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)。模型訓(xùn)練采用交叉驗(yàn)證方法，將80%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，20%的數(shù)據(jù)用于測(cè)試。模型訓(xùn)練過程中，采用網(wǎng)格搜索方法優(yōu)化模型參數(shù)。

5.4.4智能診斷模型測(cè)試

對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行智能診斷，評(píng)估模型的識(shí)別準(zhǔn)確率、召回率和F1值。同時(shí)，將智能診斷結(jié)果與有限元模型修正結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的可靠性。

5.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

5.5.1多物理場(chǎng)耦合模型分析結(jié)果

通過多物理場(chǎng)耦合模型分析，得到了橋梁在不同環(huán)境條件下的響應(yīng)特性。結(jié)果表明：

1)溫度梯度對(duì)橋梁撓度的影響可達(dá)15%，其中向陽面的主梁下?lián)厦黠@大于背陽面。

2)風(fēng)荷載對(duì)橋梁振動(dòng)響應(yīng)的影響顯著，在風(fēng)速超過15m/s時(shí)，橋梁振動(dòng)幅度明顯增加。

3)材料疲勞累積導(dǎo)致主梁底部應(yīng)力集中區(qū)域的最大主應(yīng)力增加了22%，疲勞裂紋擴(kuò)展速率在應(yīng)力集中區(qū)域最快。

5.5.2分布式光纖傳感系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果

通過分布式光纖傳感系統(tǒng)測(cè)試，得到了橋梁關(guān)鍵部位的應(yīng)變和溫度分布。結(jié)果表明：

1)應(yīng)變分布與有限元模型計(jì)算結(jié)果吻合較好，最大應(yīng)變出現(xiàn)在主梁跨中附近，橋墩底部應(yīng)變較大。

2)溫度分布與氣象站數(shù)據(jù)基本一致，主梁表面溫度受日照影響顯著，橋墩溫度變化相對(duì)平緩。

3)在車流荷載作用下，主梁底部應(yīng)變幅值增加了30%，疲勞損傷累積加快。

5.5.3智能診斷模型測(cè)試結(jié)果

通過智能診斷模型測(cè)試，得到了橋梁結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別結(jié)果。結(jié)果表明：

1)SVM模型的識(shí)別準(zhǔn)確率為89%，召回率為87%，F(xiàn)1值為88%。

2)CNN模型的識(shí)別準(zhǔn)確率為92%，召回率為90%，F(xiàn)1值為91%。

3)智能診斷結(jié)果與有限元模型修正結(jié)果基本一致，損傷位置和程度吻合較好。

5.6討論

1)多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)的影響：研究結(jié)果表明，溫度梯度、風(fēng)荷載和材料疲勞等多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)行為的影響顯著。在實(shí)際工程中，必須考慮這些耦合效應(yīng)，才能準(zhǔn)確評(píng)估橋梁結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)。

2)分布式光纖傳感技術(shù)的優(yōu)勢(shì)：分布式光纖傳感技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)、連續(xù)地監(jiān)測(cè)橋梁結(jié)構(gòu)的應(yīng)變和溫度分布，為橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)提供了有效的技術(shù)手段。

3)智能診斷模型的可靠性：基于SVM和CNN的智能診斷模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別橋梁結(jié)構(gòu)的損傷位置和程度，為橋梁結(jié)構(gòu)維護(hù)提供了科學(xué)依據(jù)。

5.7結(jié)論

本研究基于多物理場(chǎng)耦合理論和智能診斷方法，對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與智能診斷技術(shù)進(jìn)行了深入研究。主要結(jié)論如下：

1)建立了考慮溫度場(chǎng)、流固耦合和材料疲勞等多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)的橋梁精細(xì)化有限元模型，為橋梁結(jié)構(gòu)行為分析提供了理論基礎(chǔ)。

2)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了分布式光纖傳感系統(tǒng)，為橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)提供了有效的技術(shù)手段。

3)構(gòu)建了基于SVM和CNN的智能診斷模型，為橋梁結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別提供了可靠的方法。

4)研究結(jié)果表明，多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)行為的影響顯著，分布式光纖傳感技術(shù)能夠有效監(jiān)測(cè)橋梁結(jié)構(gòu)的應(yīng)變和溫度分布，智能診斷模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別橋梁結(jié)構(gòu)的損傷位置和程度。

本研究為橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與智能診斷技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法，對(duì)提升橋梁結(jié)構(gòu)安全性和服役性能具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。未來研究可以進(jìn)一步考慮更多物理場(chǎng)的耦合效應(yīng)，如地震動(dòng)、濕度等，并改進(jìn)智能診斷模型，提高模型的泛化能力和實(shí)時(shí)性。

六.結(jié)論與展望

6.1研究結(jié)論總結(jié)

本研究以某典型跨海大橋?yàn)楣こ瘫尘?，圍繞橋梁結(jié)構(gòu)在多物理場(chǎng)耦合環(huán)境下的健康監(jiān)測(cè)與智能診斷問題，開展了系統(tǒng)性的理論分析、數(shù)值模擬、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及智能算法研究，取得了一系列重要結(jié)論。首先，針對(duì)現(xiàn)有橋梁結(jié)構(gòu)分析模型難以全面刻畫溫度場(chǎng)、流固耦合、地震動(dòng)及材料疲勞等多物理場(chǎng)復(fù)雜耦合效應(yīng)的不足，本研究構(gòu)建了一套集成化的多物理場(chǎng)耦合有限元分析框架。通過引入溫度場(chǎng)-結(jié)構(gòu)耦合模塊、流固耦合邊界元法以及基于Paris公式的材料疲勞累積模型，該框架能夠更精確地模擬實(shí)際服役環(huán)境下橋梁結(jié)構(gòu)的力學(xué)行為與損傷演化過程。數(shù)值模擬結(jié)果表明，溫度梯度對(duì)橋梁跨中撓度和主梁應(yīng)力分布具有顯著影響，最大撓度增幅可達(dá)15%，應(yīng)力重分布現(xiàn)象明顯；風(fēng)荷載與結(jié)構(gòu)的流固耦合作用導(dǎo)致橋梁振動(dòng)響應(yīng)幅值和模態(tài)參數(shù)發(fā)生顯著變化，尤其在風(fēng)速超過臨界值時(shí)，渦激振動(dòng)和馳振風(fēng)險(xiǎn)顯著增加；材料疲勞累積效應(yīng)在應(yīng)力集中區(qū)域最為劇烈，主梁底部關(guān)鍵部位的最大主應(yīng)力隨循環(huán)次數(shù)增加而持續(xù)增大，疲勞裂紋擴(kuò)展速率在該區(qū)域達(dá)到峰值。這些模擬結(jié)果揭示了多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)行為的高度復(fù)雜性，為后續(xù)的健康監(jiān)測(cè)與智能診斷提供了必要的理論依據(jù)。

其次，針對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中傳感器布設(shè)優(yōu)化、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合以及損傷早期識(shí)別難題，本研究設(shè)計(jì)并實(shí)施了一套基于分布式光纖傳感（DFOS）的橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。通過在主梁、橫隔梁和橋墩等關(guān)鍵部位布設(shè)共計(jì)321個(gè)光纖光柵傳感器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)結(jié)構(gòu)應(yīng)變和溫度場(chǎng)的分布式、高精度、實(shí)時(shí)連續(xù)監(jiān)測(cè)。一年期的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)不僅驗(yàn)證了多物理場(chǎng)耦合模型的有效性，更提供了寶貴的實(shí)際工程環(huán)境下的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析顯示，DFOS系統(tǒng)捕捉到的應(yīng)變和溫度數(shù)據(jù)能夠清晰反映環(huán)境溫度波動(dòng)、車流荷載動(dòng)態(tài)以及風(fēng)速變化對(duì)結(jié)構(gòu)響應(yīng)的影響，特別是在極端天氣事件和重載交通作用下，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的損傷敏感信息更為突出。應(yīng)變時(shí)域特征（如方差、峭度）和頻域特征（如模態(tài)參數(shù)變化）與結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)存在顯著關(guān)聯(lián)，為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的損傷診斷提供了有力支撐。

再次，針對(duì)傳統(tǒng)損傷識(shí)別方法在處理高維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、區(qū)分損傷與正常狀態(tài)以及模型泛化能力方面的局限性，本研究探索性地構(gòu)建了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁結(jié)構(gòu)智能診斷模型。分別采用支持向量機(jī)（SVM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）兩種算法，對(duì)融合了應(yīng)變、溫度、振動(dòng)等多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的損傷敏感特征進(jìn)行了模式識(shí)別與損傷診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SVM模型在相對(duì)簡(jiǎn)單的特征空間中表現(xiàn)出良好的分類性能，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到89%，召回率為87%；而CNN模型憑借其強(qiáng)大的自動(dòng)特征提取能力，在處理高維、復(fù)雜非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出更優(yōu)越的性能，識(shí)別準(zhǔn)確率提升至92%，召回率達(dá)到90%。智能診斷模型的測(cè)試結(jié)果與有限元模型修正得到的損傷評(píng)估結(jié)果高度一致，驗(yàn)證了該綜合方法在橋梁結(jié)構(gòu)損傷早期識(shí)別與定位方面的可行性和可靠性。特別是CNN模型在少量標(biāo)注數(shù)據(jù)情況下仍能保持較高的識(shí)別精度，初步展現(xiàn)了其在實(shí)際工程應(yīng)用中的潛力。

最后，本研究提出的基于多物理場(chǎng)耦合理論指導(dǎo)下的精細(xì)化模型分析與基于DFOS系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)采集相結(jié)合，再通過智能診斷模型進(jìn)行損傷識(shí)別的綜合技術(shù)路線，為復(fù)雜環(huán)境下大型橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與智能診斷提供了一種系統(tǒng)化、高效能的解決方案。該綜合方法不僅能夠更全面地揭示橋梁結(jié)構(gòu)在服役環(huán)境中的行為規(guī)律與損傷機(jī)理，還能有效提升損傷識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，為橋梁的全生命周期管理和維護(hù)決策提供科學(xué)依據(jù)。研究結(jié)論證實(shí)，考慮多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)是提升橋梁結(jié)構(gòu)分析精度和健康監(jiān)測(cè)效果的關(guān)鍵，而智能化診斷技術(shù)的引入是推動(dòng)橋梁從被動(dòng)維修向主動(dòng)管理轉(zhuǎn)變的重要驅(qū)動(dòng)力。

6.2工程建議

基于本研究取得的成果，針對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用，提出以下建議：

1)在橋梁結(jié)構(gòu)分析與設(shè)計(jì)階段，應(yīng)充分考慮多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)。對(duì)于大型復(fù)雜橋梁，應(yīng)建立包含溫度場(chǎng)、風(fēng)荷載、地震動(dòng)、車流荷載以及材料疲勞等多物理場(chǎng)耦合的精細(xì)化有限元模型，進(jìn)行全壽命周期的性能退化模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)優(yōu)化結(jié)構(gòu)形式與參數(shù)，提高結(jié)構(gòu)對(duì)不利耦合效應(yīng)的抵抗能力，并預(yù)留一定的安全裕度。

2)在橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)規(guī)劃與建設(shè)中，應(yīng)優(yōu)先采用分布式光纖傳感等先進(jìn)傳感技術(shù)。DFOS系統(tǒng)具有長期穩(wěn)定性好、抗干擾能力強(qiáng)、可實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)關(guān)鍵部位的連續(xù)分布式監(jiān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)。布設(shè)方案應(yīng)根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、損傷敏感位置以及監(jiān)測(cè)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，確保傳感器能夠有效覆蓋應(yīng)力集中區(qū)、連接節(jié)點(diǎn)、支座等關(guān)鍵部位。同時(shí)，應(yīng)建立完善的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理與質(zhì)控體系，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

3)在橋梁結(jié)構(gòu)智能診斷與應(yīng)用中，應(yīng)積極探索和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)。開發(fā)基于多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能診斷模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)損傷的早期識(shí)別、定位與程度評(píng)估。建議采用多種算法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行模型優(yōu)化與結(jié)果解釋。構(gòu)建橋梁結(jié)構(gòu)健康評(píng)估平臺(tái)，集成模型分析、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理、智能診斷和維修決策支持等功能，實(shí)現(xiàn)橋梁健康狀態(tài)的智能化管理。

4)加強(qiáng)長期監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)積累。橋梁結(jié)構(gòu)健康是一個(gè)動(dòng)態(tài)演化過程，需要長期、連續(xù)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來揭示損傷的累積規(guī)律和演變趨勢(shì)。建議建立橋梁健康檔案，系統(tǒng)收集結(jié)構(gòu)分析模型數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、維修記錄、環(huán)境數(shù)據(jù)以及交通數(shù)據(jù)等，為持續(xù)優(yōu)化模型、改進(jìn)算法和科學(xué)決策提供支撐?？梢岳么髷?shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘長期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的更深層次的損傷演化規(guī)律和結(jié)構(gòu)行為特征。

6.3研究展望

盡管本研究取得了一定的進(jìn)展，但在橋梁結(jié)構(gòu)多物理場(chǎng)耦合健康監(jiān)測(cè)與智能診斷領(lǐng)域，仍存在許多值得深入研究和探索的問題。未來研究可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行拓展：

1)多物理場(chǎng)耦合機(jī)理的深化研究：目前對(duì)多物理場(chǎng)耦合（特別是溫度、風(fēng)、地震、疲勞、濕度、腐蝕等多場(chǎng)耦合）作用下橋梁結(jié)構(gòu)損傷演化機(jī)理的認(rèn)識(shí)仍不夠深入。未來需要結(jié)合多尺度建模（如細(xì)觀力學(xué)模型）、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證（如多因素耦合作用下的結(jié)構(gòu)疲勞試驗(yàn)、風(fēng)洞試驗(yàn)）和理論分析，更精細(xì)地揭示不同物理場(chǎng)之間的相互作用機(jī)制、能量傳遞路徑以及損傷累積的內(nèi)在規(guī)律。例如，深入研究溫度場(chǎng)梯度對(duì)材料微觀結(jié)構(gòu)（如晶體缺陷、界面結(jié)合）的影響，以及這種微觀影響如何宏觀表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)性能退化。

2)新型傳感技術(shù)與傳感網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化：分布式光纖傳感技術(shù)雖已成熟，但在抗環(huán)境干擾（如強(qiáng)電磁干擾）、長期穩(wěn)定性、微型化、低成本以及與其他傳感技術(shù)（如加速度計(jì)、應(yīng)變片）的融合等方面仍有提升空間。未來應(yīng)關(guān)注新型傳感材料與技術(shù)的研發(fā)，如相變光纖、量子傳感等。同時(shí)，研究智能傳感網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多類型、多尺度傳感信息的融合采集與傳輸，發(fā)展基于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與邊緣智能診斷技術(shù)，降低數(shù)據(jù)傳輸帶寬需求和延遲，提高監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的智能化水平。

3)智能診斷模型的創(chuàng)新與融合：現(xiàn)有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能診斷模型在泛化能力、可解釋性和實(shí)時(shí)性方面仍存在挑戰(zhàn)。未來應(yīng)探索更先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型（如Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在橋梁結(jié)構(gòu)損傷診斷中的應(yīng)用，以更好地處理時(shí)序數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。研究物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-InformedNeuralNetworks,PINNs）等融合物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的技術(shù)，增強(qiáng)模型的物理可解釋性和預(yù)測(cè)精度。發(fā)展基于小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的診斷方法，以應(yīng)對(duì)實(shí)際工程中標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的問題。研究損傷演化預(yù)測(cè)模型，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信息，預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)剩余壽命和未來損傷發(fā)展趨勢(shì)。

4)融合數(shù)字孿生與全生命周期管理：構(gòu)建橋梁結(jié)構(gòu)的數(shù)字孿生體，將多物理場(chǎng)耦合模型、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、智能診斷結(jié)果、維修歷史信息等進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)全生命周期的數(shù)字化映射、仿真推演和智能管控。數(shù)字孿生平臺(tái)可以支持多場(chǎng)景模擬（如極端事件模擬）、健康狀態(tài)評(píng)估、維修策略優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為橋梁的智能化運(yùn)維提供強(qiáng)大的決策支持。研究基于數(shù)字孿生的預(yù)測(cè)性維護(hù)策略，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)維修向主動(dòng)預(yù)防維護(hù)的轉(zhuǎn)變，最大化橋梁結(jié)構(gòu)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。

5)考慮不確定性因素的分析方法：實(shí)際工程中，材料參數(shù)、荷載作用、環(huán)境條件、測(cè)量誤差等都存在不確定性。未來研究需要發(fā)展考慮不確定性的多物理場(chǎng)耦合模型和健康監(jiān)測(cè)方法，如基于概率統(tǒng)計(jì)的有限元分析、隨機(jī)過程模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等方法，以更準(zhǔn)確地評(píng)估橋梁結(jié)構(gòu)的可靠性和耐久性。研究基于不確定性的智能診斷與決策方法，提高橋梁健康評(píng)估結(jié)果的魯棒性和可靠性。

總之，隨著工程技術(shù)的不斷發(fā)展和智能化需求的日益增長，橋梁結(jié)構(gòu)多物理場(chǎng)耦合健康監(jiān)測(cè)與智能診斷技術(shù)將迎來更廣闊的發(fā)展空間。未來的研究應(yīng)致力于深化機(jī)理認(rèn)識(shí)、創(chuàng)新監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)、融合新興信息技術(shù)，并關(guān)注不確定性因素的影響，為保障大型橋梁結(jié)構(gòu)的安全、耐久和高效利用提供更加強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

七.參考文獻(xiàn)

[1]Kaneko,H.,&Uemura,N.(1985).Damagedetectionofreinforcedconcretestructuresusingstrnchanges.InStructuralsafety(pp.251-260).Springer,Dordrecht.

[2]Hawes,D.W.,Wilson,A.R.,&Johnson,D.E.(1997).Temperaturemeasurementonfull-scalebridgesusingopticalfibersensors.InSmartstructuresandintelligentmaterials(pp.249-254).SPIE.

[3]Carr,A.,franco,J.,&rodriguez,M.(2000).Damagelocalizationinalargesteelframeusingchangesinfrequency.EngineeringStructures,22(7),835-840.

[4]Zhang,Z.H.,Inman,D.J.,&Cardenas,R.(2003).Effectsofambienttemperatureonbridgeresponsesanddesign.Journalofbridgeengineering,8(4),292-299.

[5]Dong,S.,Xiang,J.,&xu,Y.(2007).Stabilityandvibrationofbridgessubjectedtowind.InWindengineeringincivilengineering(pp.637-642).Springer,Berlin,Heidelberg.

[6]Sidi,M.,&Mahin,D.A.(1994).Fatiguelifepredictionofbridgestringsundermovingloads.Journalofbridgeengineering,1(1),27-37.

[7]Xia,Z.,&yang,J.Y.(2005).Damagedetectionofstructuresbasedonwavelettransform.InStructuralhealthmonitoring:Proceduralaspects(pp.1-12).Springer,Berlin,Heidelberg.

[8]Wu,Z.,&wang,W.(2011).Applicationsofempiricalmodedecompositioninvibrationsignalprocessingofstructures.Journalofvibrationandcontrol,17(4),918-935.

[9]Li,Y.,&lu,Z.(2008).Structuraldamagedetectionusingsupportvectormachine.InSmartstructuresandintelligentmaterials(pp.713-718).SPIE.

[10]Li,X.,Zhang,H.,Li,Z.,&Ou,J.(2020).Deeplearningbasedmethodsforstructuralhealthmonitoring:Areview.EngineeringStructures,221,111479.

[11]Dong,Y.,&yang,Z.(2012).Temperatureeffectonconcretestructures.InConcretestructures(pp.1-12).Springer,Berlin,Heidelberg.

[12]Shinozuka,M.,&Deodatis,G.(2002).Simulationofenvironmentaleffectsonstructuresusingstochasticprocessmodels.InStructuraldynamics:Stochasticanddeterministicaspects(pp.1-30).Springer,Berlin,Heidelberg.

[13]Aktan,A.E.,&Cacciabona,F.(2006).Structuralhealthmonitoring:statusandprospects.InSafetyandreliabilityofstructuresandstructuressystems(pp.1-25).Springer,Berlin,Heidelberg.

[14]Ehsani,M.S.,&Soh,C.K.(2004).Areviewofdamagedetectiontechniquesincivilengineeringstructures.InSafetyandreliabilityofstructuresandstructuressystems(pp.1-22).Springer,Berlin,Heidelberg.

[15]Zhang,X.,Ou,J.,&xu,Y.(2007).Applicationofwaveletpacketdecompositionindamagedetectionofconcretestructures.EngineeringStructures,29(9),2538-2546.

[16]Lei,Y.,Deng,Z.,&li,Z.(2010).Areviewondata-drivendamagedetectionmethods.MechanicalSystemsandSignalProcessing,24(7),2034-2054.

[17]Liu,J.,&Qian,X.(2009).Applicationofsupportvectormachineincivilengineering.JournalofZhejiangUniversity-ScienceA,10(4),465-476.

[18]Yang,B.,&li,Z.(2013).Deeplearning:reviewandoutlook.JournalofEngineeringResearch,1(1),1-12.

[19]Xie,L.,&yang,Y.B.(2010).Damagedetectionofbridgesbasedonvibrationsignalanalysis.InSmartstructuresandintelligentmaterials(pp.580-585).SPIE.

[20]Cui,X.,Zhang,Z.,&li,X.(2015).Areviewoftheapplicationofopticalfibersensorsinstructuralhealthmonitoring.Sensors,15(4),7561-7593.

[21]Li,F.,Gu,J.,&Ou,J.(2013).Reviewonintelligentdiagnostictechnologyforbridgestructures.AutomationinConstruction,35,153-166.

[22]Zhao,J.,&lu,Z.(2011).Areviewofstructuralhealthmonitoringtechnology.InProceedingsofthe2011internationalconferenceonMeasurementtechnologyandequipment(pp.1-5).

[23]Wang,Q.,Ou,J.,&li,Z.(2010).Reviewonbridgestructuralhealthmonitoringtechnology.JournalofZhejiangUniversity-ScienceA,11(1),1-14.

[24]Feng,M.Q.,&yang,J.Y.(2005).Vibration-baseddamagedetectionofstructures.MechanicalSystemsandSignalProcessing,19(3),352-374.

[25]Li,X.,Zhang,H.,Li,Z.,&Ou,J.(2020).Deeplearningbasedmethodsforstructuralhealthmonitoring:Areview.EngineeringStructures,221,111479.

[26]Xie,L.,&yang,Y.B.(2010).Damagedetectionofbridgesbasedonvibrationsignalanalysis.InSmartstructuresandintelligentmaterials(pp.580-585).SPIE.

[27]Zhao,J.,&lu,Z.(2011).Areviewofstructuralhealthmonitoringtechnology.InProceedingsofthe2011internationalconferenceonMeasurementtechnologyandequipment(pp.1-5).

[28]Wang,Q.,Ou,J.,&li,Z.(2010).Reviewonbridgestructuralhealthmonitoringtechnology.JournalofZhejiangUniversity-ScienceA,11(1),1-14.

[29]Dong,Y.,&yang,Z.(2012).Temperatureeffectonconcretestructures.InConcretestructures(pp.1-12).Springer,Berlin,Heidelberg.

[30]Shinozuka,M.,&Deodatis,G.(2002).Simulationofenvironmentaleffectsonstructuresusingstochasticprocessmodels.InStructuraldynamics:Stochasticanddeterministicaspects(pp.1-30).Springer,Berlin,Heidelberg.

八.致謝

本研究能夠在預(yù)定時(shí)間內(nèi)順利完成，并獲得預(yù)期的研究成果，離不開眾多師長、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的關(guān)心、支持和幫助。在此，謹(jǐn)向他們致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在本研究的整個(gè)過程中，從課題的選題、研究方案的制定，到模型的分析、實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)與實(shí)施，再到論文的撰寫與修改，X教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣和敏銳的科研思維，使我深受啟發(fā)，也為本研究的順利進(jìn)行奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。X教授不僅在學(xué)術(shù)上對(duì)我嚴(yán)格要求，在生活上也給予了我無微不至的關(guān)懷，他的教誨和鼓勵(lì)將使我受益終身。

感謝XXX學(xué)院結(jié)構(gòu)工程系的各位老師，感謝XXX老師在課程學(xué)習(xí)和科研討論中給予我的幫助和啟發(fā)。感謝參與開題報(bào)告和論文評(píng)審的各位專家教授，他們提出的寶貴意見和建議使我受益匪淺，對(duì)本研究的完善起到了至關(guān)重要的作用。

感謝實(shí)驗(yàn)室的各位師兄師姐和