Correlation model of deflection, vehicle load, and temperature for in‐service bridge using deep learning and structural health monitoring

结构健康监测 偏转(物理) 结构工程 相关系数 时域 相关性 工程类 计算机科学 统计 数学 几何学 计算机视觉 光学 物理
作者
Yang Deng,Hanwen Ju,Wenqiang Zhai,Aiqun Li,Youliang Ding
出处
期刊:Structural control & health monitoring [Wiley]
卷期号:29 (12) 被引量:3
标识
DOI:10.1002/stc.3113
摘要

Deflection is an important issue in bridge structural health monitoring. An accurate deflection–vehicle load–temperature correlation model is critical to abnormal data identification, deflection prediction under extreme conditions, and bridge structural assessment. However, because of the discrete distribution in time domain of vehicle load and the extreme complexity of the deflection–vehicle load–temperature correlation, the correlation modeling method needs further studies. A novel deflection–vehicle load–temperature correlation modeling method is developed in this study. Based on the concept of deflection influence line (DIL), the raw vehicle load monitoring data are transformed into time-continuous vehicle influence coefficient (VIC). By using gated recurrent unit (GRU) neural network, a correlation model with inputs of VIC and environmental temperature data and output of deflection data is established. Taking a suspension bridge in China as an example, the prediction accuracy of short-, medium-, and long-term correlation models is tested. Moreover, based on the correlation model, a decomposition method of temperature- and vehicle-induced deflection components is proposed. The results show that the predicted deflection of the short-term correlation model is basically consistent with the real-time monitoring data, while the medium- and long-term correlation models have accurate prediction ability for the deflection extreme values in a certain time window. The temperature- and vehicle-induced deflection components separated by using the correlation model are in good agreement with the wavelet decomposition (WD) results, with clear physical meaning and independent of empirical judgment.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
fufufu123完成签到 ,获得积分10
6秒前
开心的大娘完成签到,获得积分10
6秒前
www完成签到 ,获得积分10
8秒前
末末完成签到 ,获得积分10
18秒前
无为完成签到 ,获得积分10
19秒前
白嫖论文完成签到 ,获得积分10
21秒前
上官若男应助忧伤的步美采纳,获得10
24秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
27秒前
从心随缘完成签到 ,获得积分10
28秒前
花花发布了新的文献求助10
30秒前
牛奶面包完成签到 ,获得积分10
31秒前
32秒前
岁月如歌完成签到 ,获得积分0
32秒前
35秒前
Li完成签到,获得积分10
37秒前
张琨完成签到 ,获得积分10
37秒前
37秒前
sunnyqqz完成签到,获得积分10
40秒前
热情的乘风完成签到,获得积分20
40秒前
42秒前
霍凡白完成签到,获得积分10
43秒前
44秒前
Feng发布了新的文献求助20
45秒前
怕孤单的若颜完成签到 ,获得积分10
47秒前
48秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
51秒前
zhongu发布了新的文献求助10
55秒前
阳光彩虹小白马完成签到 ,获得积分10
55秒前
Feng完成签到,获得积分10
57秒前
花花完成签到,获得积分10
59秒前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
杨一完成签到 ,获得积分10
1分钟前
猫猫头完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
忒寒碜完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022