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移动荷载激励下基于时空信息融合技术的弯桥损伤识别
摘要
本文针对基于移动荷载激励下的弯桥损伤识别问题，提出了基于时空信息融合技术的解决方案。该解决方案采用了多种传感器进行数据采集，通过数据融合算法进行处理，进而计算出结构体系的相关诊断特征。实验表明，该方法具有较好的损伤识别能力。
关键词：移动荷载；弯桥；损伤识别；时空信息融合
引言
弯桥是一种常见的结构形式，由于其具有较高的工程效益和广泛的使用领域，相关研究一直备受关注。由于弯桥结构长期受到外界荷载的作用，存在大量隐蔽的损伤，这对弯桥的安全性和结构稳定性都具有较大的影响，因此弯桥损伤识别问题也成为了重要的研究方向。
移动荷载是一种弯桥常见的外界荷载，常常会导致结构发生振动和损伤。因此，本文选取移动荷载作为激励，针对弯桥损伤识别问题，提出了一种基于时空信息融合技术的解决方案。
方法
本文采用了多种传感器进行数据采集，包括钢丝绳应变计、加速度计和风力计等。通过对数据进行预处理和滤波，获取到准确的传感器数据，并进行归一化处理和特征提取。然后，在时空信息融合算法的基础上，分析提取出结构体系的相关诊断特征，进而进行弯桥的损伤识别。
具体地，我们采用时空信息融合算法（STIF）来处理传感器数据。该算法通过时间维度和空间维度对数据进行整合，进而提高了损伤识别的准确性和鲁棒性。我们还使用了支持向量机（SVM）等机器学习算法，对所得到的特征进行分类学习，最终得到对应的损伤模型。为了进一步提高损伤识别的准确性，我们使用了交叉验证技术和Bootstrap采样方法对模型进行验证和评估。
实验结果表明，该方法在弯桥损伤识别方面具有较高的准确性和鲁棒性。在实验数据集中，我们能够成功识别出结构体系的异常和损伤，得到了较好的结果。同时，该方法还具有较高的实用性和普适性，能够适应不同类型和规模的弯桥结构，具有重要的工程应用价值。
结论
本文提出了一种基于时空信息融合技术的弯桥损伤识别方法，该方法采用了多种传感器进行数据采集，并通过时空信息融合算法和机器学习技术进行数据处理和特征提取，实现了对弯桥结构的损伤识别。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，适用范围广泛，具有重要的工程应用价值。