检索结果-内蒙古大学图书馆

工程力学 2025年第3期42卷 18-31页

作者：杨娜王烁迪力达尔·迪力夏提北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 北京交通大学结构风工程与城市风环境北京市重点实验室北京100044

通过接触式和非接触式的裂缝监测技术获取古建筑砌体结构健康监测数据,深入挖掘监测数据的有效信息,解析裂缝特征对古建筑结构监测具有重大意义。该文针对古建筑砌体结构健康监测数据提出了异常识别方法,研究了预测模型,并基于数理方法... 详细信息

通过接触式和非接触式的裂缝监测技术获取古建筑砌体结构健康监测数据,深入挖掘监测数据的有效信息,解析裂缝特征对古建筑结构监测具有重大意义。该文针对古建筑砌体结构健康监测数据提出了异常识别方法,研究了预测模型,并基于数理方法判断实时监测数据的异常概率;以砌体结构裂缝开合监测数据与结构内部场环境温湿度监测数据为研究对象,探究砌体结构裂缝开合监测数据的周期性特征及其影响因素。考虑到壁画裂缝在成像时相较于单一背景裂缝具有显著的干扰特性,研究了适用于藏式古建壁画裂缝的监测算法,改进U-Net形成了对环境干扰具备鲁棒性的壁画裂缝分割模型。针对大尺寸壁画裂缝,进一步研发了基于组件树SSR的图像分割算法,随后针对监测系统在图像采集过程中的环境影响因素进行了分析与试验,并通过模拟裂缝发展验证了监测系统在裂缝静止和扩张状态下应用的可行性。

关键词：古建筑砌体结构壁画裂缝结构健康监测数据挖掘计算机视觉

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古建筑砌体结构裂缝宽度预测及监测数据异常识别方法

引用

建筑结构学报 2025年第4期46卷 177-187,209页

作者：杨娜王烁付颖煜北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 国核电力规划设计研究院北京100095

预测古建筑裂缝宽度变化,对于实现预防性保护至关重要,但其复杂特性给预测精度带来挑战。为此,综合经验模态分解(EMD)算法的数据简化能力、长短期记忆网络(LSTM)模型的高精度预测特性以及支持向量回归(SVR)模型的高效率优势,提出EMD-LST... 详细信息

预测古建筑裂缝宽度变化,对于实现预防性保护至关重要,但其复杂特性给预测精度带来挑战。为此,综合经验模态分解(EMD)算法的数据简化能力、长短期记忆网络(LSTM)模型的高精度预测特性以及支持向量回归(SVR)模型的高效率优势,提出EMD-LSTM-SVR预测模型。以某藏式古建筑砌体结构裂缝为研究对象,基于裂缝宽度监测数据序列,通过EMD算法提取各本征模态函数,结合网格搜索算法优化LSTM、SVR模型参数以获得最佳预测结果。基于上述预测值和实测数据,采用统计过程控制(SPC)实现监测数据的异常诊断。研究结果表明:与LSTM、SVR、EMD-LSTM、LSTM-SVR等单一或组合模型对比,EMD-LSTM-SVR预测模型的结果精度和效率更高,平均绝对误差仅为0.010 4,SVR模型的预测偏差最大;针对预测结果与实测数据的差值进行SPC异常识别分析,结果显示所检验的8类异常现象占比均小于2%。

关键词：古建筑砌体结构裂缝宽度经验模态分解算法长短时记忆网络模型支持向量回归模型统计过程控制

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古建筑砌体结构裂缝损伤监测和数据挖掘

古建筑砌体结构裂缝损伤监测和数据挖掘

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第33届全国结构工程学术会议

作者：杨娜王烁迪力达尔·迪力夏提北京交通大学土木建筑工程学院北京交通大学结构风工程与城市风环境北京市重点实验室

基于接触式和非接触式的裂缝监测技术,以古建筑砌体结构健康监测数据为驱动,深入挖掘监测数据的有效信息,解析裂缝特征是古建筑预防性保护的重要举措。本文针对古建筑砌体结构健康监测数据提出了预处理方法,提出的预测模型进行实时监测... 详细信息

基于接触式和非接触式的裂缝监测技术,以古建筑砌体结构健康监测数据为驱动,深入挖掘监测数据的有效信息,解析裂缝特征是古建筑预防性保护的重要举措。本文针对古建筑砌体结构健康监测数据提出了预处理方法,提出的预测模型进行实时监测数据的异常识别,实现了结构安全预警,以砌体结构裂缝开合监测数据与结构内部场环境温湿度监测数据为研究对象,探究砌体结构裂缝开合监测数据的周期性特征及其影响因素。考虑了壁画裂缝成像特征相较单一背景裂缝具备强干扰特性,研究了适用于藏式古建壁画墙裂缝的生长变形监测技术,基于U-Net语义分割模型构建了对环境干扰鲁棒的智能壁画裂缝分割检测模型。针对大尺寸壁画裂缝,进一步研发了基于组件树SSR的图像分割算法,随后针对监测系统在图像采集过程中的环境影响因素进行了分析与试验,最后对监测系统在实际应用中的表现进行了试验分析,验证了将其应用到古建筑壁画裂缝的长期生长变形监测中的可行性。

关键词：古建筑砌体结构壁画裂缝结构健康监测数据挖掘计算机视觉

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藏式古建筑砌体结构健康监测数据挖掘

藏式古建筑砌体结构健康监测数据挖掘

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作者：付颖煜北京交通大学

学位级别：硕士

结构健康监测是实现古建筑预防性保护的重要手段,我国古建筑结构健康监测的研究与应用已取得阶段性的成果,充分发挥对结构的实时监测作用,但是在古建筑结构健康监测数据分析与挖掘方面仍然存在许多不足。“十四五”规划纲要明确提出确... 详细信息

结构健康监测是实现古建筑预防性保护的重要手段,我国古建筑结构健康监测的研究与应用已取得阶段性的成果,充分发挥对结构的实时监测作用,但是在古建筑结构健康监测数据分析与挖掘方面仍然存在许多不足。“十四五”规划纲要明确提出确保古建筑等历史文化遗产安全是提升中华民族文化自信的重要措施,在“十四五”期间基本实现全国重点文物保护单位从抢救性保护到预防性保护的转变。因此,深入挖掘古建筑结构健康监测数据中蕴含的结构状态信息是亟待解决的科学问题。针对现有研究的问题,本文以古建筑砌体结构健康监测数据为驱动,利用数理统计与数据科学技术,深入挖掘监测数据的有效信息,以评估结构损伤状况。本文的主要研究内容与成果为: (1)概述古建筑砌体结构监测数据特征,将监测对象分为本体损伤(对应传感器为裂缝位移计和柔性测斜仪)和环境变量(对应传感器为空气温湿度计和土体温湿度计)两类,分别从传感器的空间状态和监测数据的时间特征入手,通过描述不同类别监测数据的基本特征,总结出在竖向荷载、温度等共同作用下,古建筑砌体结构的本体响应监测数据具有长期静态缓变的数据特征。为保证结构健康监测数据质量及数据挖掘的有效性,得到了古建筑砌体结构无效监测数据是由于数据采集、传输和存储过程出现异常而导致的数据离群点和数据缺失现象导致。通过数据试验对比,分别给出适配于古建筑砌体结构无效监测数据的预处理方法。 (2)以结构健康监测数据驱动,探究砌体结构墙体裂缝开合变化的季节性特征,利用监测数据序列的自相关函数,结合裂缝开合监测数据与环境温湿度监测数据的相关系数计算结果,得到使裂缝开合变化具有季节性的根本原因是结构内部场环境温度作用的影响。对裂缝开合变化监测数据序列应用层次聚类算法,将砌体结构墙体裂缝分为活跃裂缝和休眠裂缝两类。再以活跃裂缝为研究对象,推导裂缝开合监测数据与环境温度监测数据的相关关系表达式,并发现应用经验模态分解将监测数据序列分解为周期项、趋势项和随机项三个部分的组合,再对重构后的数据序列拟合,能够有效提高数据拟合的准确性,得到更精确的裂缝开合随环境温度变化而变化的关系表达式,有助于精准阐述活跃裂缝开合变化的季节性规律。 (3)应用已获取的结构健康监测信息,对结构本体响应进行预测是实现监测数据异常识别的基础。本文通过建立基于长短时记忆网络和支持向量回归的监测数据预测模型,并应用网格搜索算法实现模型参数的优化,实现对结构本体响应监测数据的高精度和高效率预测。再结合结构健康监测系统获取的实时监测数据,绘制均值-移动极差控制图,应用统计过程控制理论识别控制图的异常情况,依据分析结果判断实时监测数据是否处于正常状态,实现结构健康监测系统预警模块的构建,做到对结构安全状态的实时监控,降低结构健康监测系统对人工运维的依赖性,实现从结构抢救性保护至结构预防性保护的转变。图98幅,表23个,参考文献102篇。

关键词：结构健康监测古建筑砌体结构监测数据挖掘监测数据预处理监测数据相关性监测数据异常识别

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