基于卷积神经网络和多变量递归图的斜拉桥拉索损伤识别

作者：刘鹏飞; 段元锋^*; 段政腾

来源：结构工程师, 2023, 39(05): 25-32.

DOI：10.15935/j.cnki.jggcs.2023.05.019

• 斜拉桥
• 损伤识别
• 健康监测
• 递归图
• 卷积神经网络

大跨索承桥梁在实际运营中除了承受自重和车辆荷载外，还易受到地震、强风和车辆超载等威胁，结构构件容易发生损伤。传统的损伤识别方法具有精度低和鲁棒性差等问题，具有一定的局限性。针对斜拉桥中的易损构件斜拉索，采用多变量递归图分析方法对包含非平稳和非线性成分的主梁加速度信号生成递归图，将其作为卷积神经网络的输入样本，实现了斜拉索损伤位置和程度的识别。模型斜拉桥数值模拟研究结果表明，在拉索单处损伤程度达15%时识别的召回率超过90%，准确率超过88%，损伤识别效果良好，具有较为广阔的应用前景。

• 单位
  建筑工程学院; 浙江大学