一、公路车辆监测系统的设计（论文文献综述）
毛昭勇,王亦晨,王鑫,沈钧戈[1]（2021）在《面向高速公路的车辆视频监控分析系统》文中提出随着视频监控技术在道路安全应用的迅猛发展,为实现高速公路智能化管理,提出一套面向高速公路的车辆视频监控分析系统。通过对监控视频流中的车辆进行检测和跟踪,进一步实现了高速公路相关车辆监测的应用。提出了基于双向金字塔多尺度融合的轻量级车辆检测跟踪算法,基于YOLOv3在主干网络上使用轻量级网络EfficientNet,并且利用双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合,使得算法在保证检测实时性的同时提升检测的准确度。通过采集高速公路监测视频,构建了一个多场景高速公路车辆目标数据集。在此数据集上的实验结果表明,所提出的算法检测精度达97.11%,高于原始YOLOv3检测算法16.5%,并且结合DeepSORT模型在车辆跟踪上以31帧每秒的帧速度实时运行。同时,该车辆监测系统可在车流量统计、交通异常事件检测领域进行多路实时监测,具有实际应用价值。
何京沛[2]（2021）在《公路大件液压平板车轴线承载状态无线监测》文中指出目前,已有无线车载监测系统替代了传统CAN（Controller Area Network,CAN）总线的数据传输方式,系统以液压平板车体轴线的直接承载压力为分析对象,通过金属应变片或静力应变仪进行受力测量。而监测系统忽略了车体主纵横梁所受的静定力扰动,理论计算值无法准确反映液压平板挂车的轴线承载状态。同时金属应变片检测存在灵敏系数较低、不易安装的缺陷,感知信号易受噪声扰动,承载压力检测值的平均相对误差高达5%。此外在恶劣的运输环境下传感器节点易发生故障,从而发送异常数据对分析结果产生影响。为提高系统数据传输的准确性,研发一套基于物联网与液压检测的液压平板轴线承载状态无线监测系统。该系统由传感器节点、协调器节点、Wi Fi网关节点以及上位机软件部分组成,系统主要完成液压平板轴线承载安全的监测任务,具体研究内容如下:（1）针对静定力扰动问题,研究了液压平板车体的力学结构,采用液压-支承力的校核方法对平板车体轴线受力进行计算。该校核方法以液压悬架为对象分析,利用油压-支承力转化曲线,基于油缸液压值对悬架支承力进行分析,并根据力学平衡关系确定轴线受力大小,解除了静定力的影响。同时针对货物承载稳定性问题,采用“稳定平面-重心偏移”方法对货物的重心坐标进行校核,根据刚体的合力矩平衡公式,计算货物承载坐标,确定货物是否处于失衡状态。（2）针对应变片检测方式的不足,设计了大件液压平板轴线承载无线监测系统,通过压力变送器实现悬架油缸的液压信号采集。构建了基于Zig Bee的无线通信网络,实现液压采集数据的稳定传输。设计了Wi Fi网关节点,完成对Zig Bee网络的监测数据转发,并将节点数据发送至手持端设备显示。（3）针对WSN（Wireless Sensor Networks,WSN）节点的通信质量问题,研究了WSN故障节点检测算法,提出了基于时间序列统计特征的故障节点检测算法,改进算法对原算法的初始状态判定策略进行调整,以时间序列的样本置信区间作为判定阈值,最终通过多数投票原则检出故障节点。并对PEGASIS路由协议的构链方式进行优化,基于接收信号的强度指示确定下一跳节点。实现了故障节点检测,降低了算法通信能耗。（4）采用C#编程语言,使用.NET Framework编程模型与.NET Core软件底层框架,开发了监测系统的上位机软件,实现了液压平板轴线受力及货物承载位置的可视化。分别进行模拟实验与现场实验,对监测系统的数据检测精度与数据有效性进行验证,实验结果显示液压检测数据相对误差约为3%,轴线受力与重心坐标的平均相对误差分别约为3.5%,4.2%,短距离内节点误码率保持在0.5%以内。针对WSN故障节点检测算法设置了仿真实验,分析了改进算法主要参数对故障节点诊断结果的影响,并进行实验验证。仿真结果显示,较于原算法,改进算法的故障平均诊断精度提升了13.4%,网络节点生命周期延长了约10%。实验结果显示,故障节点诊断精度提高了约9%,证明改进算法具有较好的检测性能,适用于大件液压平板监测网络。
程有坤[3]（2021）在《季冻区粉质黏土路基变形监测技术及稳定性评价》文中进行了进一步梳理我国季节性冻土分布广泛,随着“一带一路”战略的实施,季冻区交通基础设施建设速度迅猛发展。但季冻区环境复杂,交通基础设施面临着冻融威胁,存在多因素协同致灾的客观条件。粉质黏土是季冻区路基土的主要来源之一。由于粉质黏土具有强塑性、吸水性以及膨胀性等特点,在冻融循环和车辆荷载作用下,内部更易发生不均匀变形,严重时会发生翻浆、融沉等病害,影响路基稳定性。掌握准确有效的路基变形是路基稳定性评价的关键。但是路基作为隐蔽工程,受以往监测手段精度及时空响应不足的限制,复杂水热和荷载工况下路基变形尤其是动态变形的解析很难实现,加之季冻土路基稳定性评价理论的不足,使解决这一工程技术难题变得更为困难。鉴于此,本文在理论分析、室内外实验研究基础上,考虑温度及冻融影响因素,构建了基于FBG传感技术的路基变形监测系统,揭示了车辆动荷载作用下季冻区粉质黏土路基变形响应规律,解析路基响应的时空效应,建立了不同条件下季冻土路基永久变形的预测模型,提出了基于人工神经网络的季冻区粉质黏土路基工程稳定性评价方法,主要研究以及取得的成果如下:（1）基于FBG理论模型以及应变、温度传感特性,推导应变和温度灵敏度系数公式,简化应变与温度协调作用下FBG波长计算公式,建立了力与温度协同作用下FBG解耦机制;优选FBG传感器封装基材和封装方法,构建了 FBG灵敏度系数实验室标定的电阻应变比对法,给出了 FBG应变和温度灵敏度系数。（2）依据等强度梁的电阻应变片和FBG传感器的应变结果对比,提出FBG悬臂梁式路基变形监测模式,构建了波分-空分混合复用FBG悬臂路基变形监测系统。运用力学原理建立了外场作用下悬臂监测梁轴向应变与路基变形的数学解析式,实现了路基水平向多点位、纵向多深度的变形与温度监测。基于波分-空分混合复用FBG悬臂路基监测系统的校园试验路测试,验证该系统的适用性、准确性。（3）运用波分-空分混合复用FBG悬臂路基变形监测系统展开四个冻融循环周期的路基变形监测,考虑冻融过程,揭示了车辆动荷载作用下季冻区粉质黏土路基变形响应规律,解析了路基响应的时空效应,建立了不同条件下季冻土路基永久变形的预测模型。（4）分析路基温度场、水分场及行车荷载等影响因子,获取了季冻区粉质黏土路基不稳定变形规律,通过对输入、输出特征量之间的内在联系的有效提取,实现了路基稳定性参数特征量优选,构建了路基不稳定变形影响因素数据与路基稳定性评价之间的非冗余映射函数,提出了基于人工神经网络的季冻区粉质黏土路基工程稳定性评价模型,实现路基变形分析预测,对比实际监测值验证了评价方法的有效性。
徐志强[4]（2020）在《桁架拱桥结构健康监测与安全性评估》文中研究指明随着传感器采集技术、网络传输技术及计算机分析技术的不断取得突破性的发展,使得人们对于处在运营期内的桥梁进行实时监测的设备及理论日趋完善。然而如何有效的利用健康监测系统实时采集到的响应信息简单、快速、准确的对桥梁的运营状态做出评估,一直是目前的研究的热点。本文综合研究分析了国内外大型桥梁监测系统的组成、功能及评估方法,并以某桁架拱桥结构健康监测系统为例,较为系统的研究了结构健康监测系统的设计施工、实时采集的响应信息与结构性能,主要研究内容如下:1)分析组合式桁架拱桥的结构特点,对比分析国内外大型监测系统与常规监测系统的不同,针对性的提出适合组合式桁架拱桥结构特点的结构健康监测系统,并对对监测项目的选取、测点位置的确定及优化布置等方面进行细致的研究。2)分析汇总已安装的结构健康监测系统中常见的系统故障及数据异常,并提出相应的判断及处理方法。同时对采集到的实时数据进行预处理分析,研究变化规律,得出桥梁运营过程中的实际荷载工况。同时通过对各监测数据之间的相关性进行分析,对桁架拱桥的受力特点进行分析,判定影响该桁架拱桥结构可靠性的主要因素。3)基于实测的结构动力特性数据对按照图纸建立的原始有限元模型进行修正,得到符合桥梁实际状态的基准有限元模型,使其成为评估结构状态的一种辅助手段。4)结合组合式桁架拱桥的结构特点及监测系统的监测重点,研究关联性理论及可靠度理论在结构损伤识别及状态评估中的适用性,并通过分析不同影响结构可靠性因素组成下桥梁结构的承载能力,判定桥梁结构失效情况下的因素组成,并最终提出适合组合式桁架拱桥结构特点的管养建议。
任昭昭[5]（2020）在《基于车载效应数据的桥梁安全状态评估方法研究》文中认为桥梁结构作为交通系统的重要纽带,其安全运营状态始终是工程界关注的重点。近年来,随着健康监测系统的快速发展,针对该系统的设计及应用逐渐成熟,但当前的研究成果主要集中在大跨度桥梁上,对于面广量大的中小跨径混凝土桥梁的研究相对进展缓慢。本文以江苏沿海高速公路（盐城—南通段）烈士河大桥为工程背景,基于车辆荷载数据和应变监测数据,进行了基于车载效应数据的桥梁安全状态评估方法的研究。本文主要研究内容及结论如下:（1）基于动态称重系统,建立混凝土组合箱梁桥车辆荷载参数统计模型。首先,对烈士河大桥整体交通情况进行分析,基于动态称重系统653万组原始交通监测数据,对车辆数据进行预处理,以车辆轴数和轴距为主要分类因素,建立8种代表车型。其次,对大桥各车道日常车流量及超载情况进行统计分析,研究结果表明,超出规定载值50%以上的占比很大,大桥超载问题严重。最后,利用基于极大似然估计原则的EM算法以及K-S检验,建立了车辆荷载关键参数符合实际情况的概率模型。研究结果表明,烈士河大桥各车道车重服从三峰分布,可通过混合高斯模型进行有效拟合;各轴轴重呈单峰分布,需要使用不同的概率密度函数进行拟合;针对车速,3、6车道车速为双峰分布,可使用混合高斯函数进行概率拟合,其余车道为单峰分布,使用t分布可进行有效拟合。模型结果反映出烈士河大桥目前服役实际承受的车辆荷载已远远超过当时的设计荷载,对在役桥梁安全状态及剩余寿命进行评估时,采用实际交通运营荷载进行分析更为准确。（2）基于深度学习思想,建立车致应变影响线特征智能识别及提取方法,并进行特征分析。首先,通过对实时监测应变数据的特征分析,利用小波包分解与重构的方法实现温致应变与车致应变的有效分离。其次,与传统阈值法效果对比,利用长短时记忆神经网络对时间序列的分析优势,创建Bi LSTM模型,通过样本集学习训练,测试集优化参数,改善预测精度和预测时长,从而建立车致应变影响线特征智能识别及提取方法。研究结果表明,通过对烈士河大桥不同监测位置的车致应变数据进行随机抽取,共使用208143个训练集和197236个测试集,经训练的Bi LSTM模型预测精度达99.23%。最后,对经智能提取的车致应变峰值进行特征分析,上翼缘横向和纵向车致应变对通过车辆轴数更加敏感,其同段波形产生的峰值数与车辆轴数有关;腹板和下翼缘纵向车致应变信号波动规律较为相似,下翼缘纵向应变数值大于腹板处。各传感器车致应变峰值呈三峰分布,受所在车道轻型车,中型车和重型车的占比影响较大,可通过混合高斯模型进行有效拟合。桥梁局部位置的上翼缘横向应变与下翼缘纵向应变存在部分重车数据簇已超过规范限值,桥梁局部位置进入带裂缝工作状态,车致应变峰值可以成为评估桥梁安全状态的重要指标。（3）基于聚类和PCA理论,建立混凝土箱梁整体状态评估及性能退化预警方法。首先,建立对车辆荷载敏感且可表征箱梁各部位可靠性的有效状态值。利用层次聚类和高斯混合模型聚类两种算法分别进行车载数据与车致应变的相关性分析,通过与传统方法的效果对比,利用GMM聚类后的重车车载数据簇与重车应变数据簇具有高度相关性,表明由车辆引起的车致应变最大集群可用于评估重型车辆荷载对桥梁性能的影响。将日重车应变数据簇0.95分位代表值作为新的箱梁各部位状态的表征值,通过计算强度利用因子定量反映箱梁各部位的影响权重,评估箱梁整体状态。其次,构建对箱梁状态退化敏感的预警模型。利用车致应变日均值、日极大值、日重车应变数据簇代表值分别建立离线主元模型,通过模拟16种不同工况下箱梁状态的退化以及相应模型预警效果的对比,基于聚类所得日重车应变数据簇代表值可以更好地表示重型车载作用下的箱梁状态,所构建的预警模型通过综合指标的设置可对箱梁整体状态进行有效的监控及预警。最后,基于适用性和安全性完善预警体系。当箱梁状态退化时,利用指标贡献图有效识别异常部位,通过强度利用因子两级预警线判断当前的状态退化是否在可控范围内,若未超出可控范围,将当前数据导入,及时更新预警模型,若超出可控范围,则进行检修和加固。同时及时采用GMM相关性模型推算车重限值,对重型车辆范围具象化,加强对桥梁通行车辆的限重管制,改善桥梁服役性能。
陈适之[6]（2019）在《基于长标距FBG的中小跨桥梁损伤识别与评估研究》文中研究表明公路桥梁系统中,中小跨桥梁数量庞大且地理分布广泛。随着服役时间的增长,交通荷载的增加,其结构性能会出现不同程度的退化。为了及时发现并避免潜在危害,可通过安装健康监测系统来对桥梁性能进行实时监测评估。但目前现有的健康监测系统及方法主要是针对大跨桥梁开发的,并不适用于中小跨桥梁。本课题组开发的长标距FBG传感器,与传统点式传感器相比,可以方便地仅通过有限数量的传感器采集到桥梁结构大范围区域内的响应,同时还兼具安装简便、抗电磁干扰等优点,具有广阔的应用前景。本文基于该传感器组建传感系统,计划通过一套传感器实现健康监测所需的多种损伤识别和评估功能,以适应中小跨桥梁数量多、分布广的特点。本文主要研究内容和创新点包括:本文首先建立了基于长标距应变响应差分的桥梁式动态称重方法,在传统应变影响线概念的理论基础上推导出了长标距应变影响线方程,并根据长标距应变差分与车辆车速、轴重、轴距间的对应关系,提出应变指标εD,建立起不受结构边界条件限制的桥梁式动态称重方法。随后开展了系列数值模拟和实桥测试,对该方法的可行性进行了验证。随后,提出了基于长标距应变响应多重交叉检验的中小跨桥梁损伤识别方法。在单车通过工况下,推导出结构任意三段长标距应变响应内差值和结构刚度间的函数关系,建立起损伤识别方法。该方法利用全部传感器测得的应变数据,经多种排列组合进行多重交叉验证,可准确识别结构损伤位置和程度,避免因传感器故障、外部环境干扰等引起的损伤误报。然后基于车桥耦合模拟理论,编写了二维车桥耦合模拟程序以检验方法的可行性,开展了一系列数值模拟,并在实际桥梁上进行了短期测试来考察其在实际环境中的表现。还提出了一种随机车流下基于长标距应变响应的中小跨桥梁损伤识别方法。基于桥梁长标距应变影响线时程积分与结构刚度分布间的关系,推导出随机车流作用下长标距应变时程积分表达式,并经分析发现该时程积分面积与结构刚度分布的对应关系仍近似符合单车工况下两者的函数关系,基于该原理开发了此损伤识别方法。该方法不仅限于单车通过工况,还可用于实际随机车流状况。然后基于缩尺桥梁模型搭建起室内车桥耦合试验平台并设计了不同的工况来检验该方法。此外为了模拟更为真实的车流环境,编写了三维车桥耦合模拟程序,并基于实测车流数据生成模拟随机车流下的桥梁响应来对该方法进行验证。然后基于上述两种损伤识别方法,还建立了基于长标距应变时程的两阶段贝叶斯模型修正方法方法,对有限元模型中重要参数包括材料信息和边界条件进行修正。方法基于贝叶斯理论,结合损伤识别方法得到的各参数先验分布通过马尔科夫链蒙特卡洛方法修正得到各参数的后验分布。同时在该框架中,通过训练径向基神经网络作为代理模型来替代有限元模型,以提高模型修正计算效率,可以实现对桥梁状况进行实时快速更新及评估。该方法随后也通过一系列数值案例和室内试验进行了检验。最后,文章结合前述各项成果,建立了基于长标距应变时程和概率密度演化方法的中小跨桥梁可靠度分析方法,主要思路是将前述经贝叶斯模型修正的基准有限元模型与真实随机车流模型以及概率密度演化方法结合,来对结构当前状态下的随机响应进行计算分析,并最终评估出结构当前可靠度状态,改善传统采用蒙特卡洛模拟方法求解可靠度时效率低下的问题。基于一座国内典型公路桥梁建立数值算例,选择国内一实测随机车辆荷载模型,在考虑模型材料和结构边界不确定性的情况下,计算出该公路桥梁在不同交通状况、不同系统工况下的疲劳可靠度及疲劳寿命,验证了该分析方法的可行性。
张乔[7]（2019）在《大型桥梁健康监测系统设计实现与应用》文中进行了进一步梳理近年来,一大批国内外着名的钢结构或钢-混凝土组合结构的大型桥梁相继被建成,如何实现对该类大型桥梁健康的监测,分析并选取合适的监测系统需求分析指标,构建可预研预判预警的健康检测系统,对于有效评定桥梁的结构状态情况和指导桥梁的运营管养决策等具有重要的理论和实践意义。本文分析了大型桥梁健康监测系统的功能需求及其内容,包括数据采集、数据监测、数据存储管理、人机交互界面、巡检养护管理、综合预警与安全评估和视频监控方面;基于系统监控策略、监测内容以及系统构成及功能方面详细说明了大型桥梁健康监测系统的数据采集、数据传输以及各个子系统的实现,完成了风速风向、环境温湿度、降雨量、桥面荷载车辆、结构振动及地震、结构温度、应力/应变、主梁挠度（线形）、支座位移和视频监控十个子系统的设计、部署、采集、显示和实现,并开展了大型桥梁健康监测系统应用测试与数据分析,提出了系统数据误差处理、剔除重复数据、补充缺失数据的预处理方法。大型桥梁健康监测系统应用于东江大桥,系统分别对各项功能指标进行监测,并就各子系统监测数据的规律性、有效性,以及多种传感器监测数据进行综合分析,验证了监测系统各项功能的可行性和可靠性,通过系统可适时掌握桥梁的运行状况和健康状况。
张力[8]（2019）在《基于图像识别的高速公路隧道停车事件智能监测系统研究》文中指出实时在线监测对保障高速公路隧道运营安全和事件管理至关重要。隧道内各种随机性和不可预测性的事件事故一旦发生,轻则造成交通拥堵,重则造成二次事故,对人民的生命财产安全造成严重威胁。针对高速公路隧道环境复杂、车辆运动目标识别困难、实时在线监测难度大的问题,开展了基于图像识别的高速公路隧道停车事件智能监测系统研究。为实现隧道内复杂环境下停车目标的在线监测,通过研究复杂环境下的背景建模与更新方法、基于车辆特征的跟踪方法、提取运动车辆目标方法、停车目标识别的方法和基于卷积神经网络方法的停车事件二次判定,构建了基于图像识别的高速公路隧道停车事件智能监测系统,并将所研究的监测系统部署应用于重庆某高速公路隧道项目。论文主要研究内容如下:1)针对高速公路隧道复杂背景建模和更新问题,分析了隧道环境的特性,对比现有的典型环境建模方法,提出了一种基于非参数概率的背景建模方法,选取Epanechnikov函数作为核函数,将计算得到的局部函数概率分布效果作为采样点的估计值,实验对比表明,该建模方法在模型效果和运算速度方面与其他方法相比,具有较好的优越性。综合分析环境特性对背景更新的影响,提出了一种多模态的背景更新方案。对比实验表明,在外界环境噪声干扰的情况下该方法更优于传统的平均法和帧差法,能够有效地抑制隧道光照变化的干扰。2)车辆运动目标提取采用背景差分的运动目标监测算法,基于环境背景建模与更新获取了实时采集的隧道摄像机传给监控中心服务器的背景图像,并对与前一背景图像差分过的图像进行二值化,完成目标区域坐标的提取（使用伪目标滤除和连通域分析方案）,利用矩形框最终实现对动态目标的标定。算法简单和鲁棒性好为该算法的优点,并且该算法可以有效地解决复杂环境下全局照明的缓慢和突然变化的问题,通过该算法可以准确地检测车辆运动目标。3)基于抗噪性、可区分性和尺寸特性准则,车辆特征跟踪采用一种用局部特征跟踪代替全局特征跟踪的方法。通过对不同目标特征匹配,可以实现当目标被部分遮挡时,对未被遮挡的可见部分特征识别并实现目标跟踪。4)基于车辆特征跟踪之前需要完成隧道内停车目标的识别,通过对停车目标分级识别的方法可以实现。首先初步识别停车目标,判断车辆成功跟踪的次数,最后通过车辆质心坐标变化进行最终识别。该方法能够有效地获取车辆目标的运动轨迹,保证停车的识别率。5)针对高速公路隧道视频图像干扰问题以及检测率和正检率不高等问题,提出了基于卷积神经网络的高速停车事件检测方法,通过对以上方法得到的报警信息进行第二次判断,最后将视频处理得到的疑似静止前景目标位置与经过图像信息处理得到的车辆目标与训练样本进行匹配,实现对疑似静止物体的分类,完成静止车辆检测,并对检测结果进行报警。6)以监测系统需求为导向,基于VC++2015和Open CV3.0开发环境,采用系统模块化设计构建了隧道环境下停车事件监测系统,并将监测系统应用于重庆-合川段高速公路隧道停车事件监测。应用研究表明,本系统抗干扰能力强,追踪和监测目标快速,提升了系统的监测率和正检率。论文开展了基于图像识别的高速公路隧道停车事件智能监测系统研究,提出了隧道复杂环境下的背景建模与更新方法、车辆运动目标提取方法、车辆特征跟踪方法和停车目标识别方法,构建了基于图像识别的高速公路隧道停车事件智能监测系统,研究成果应用于G75兰海高速公路重庆—合川段高速公路隧道,为该隧道安全运营管理提供了基本保障。
曾攀[9]（2019）在《在役大跨径梁桥挠度监测与结构运营状态分析的关键技术研究》文中研究说明大跨径梁桥在运营中过程中的梁体开裂和长期下挠等问题,影响到这类桥型的正常运营与维修管养。一方面需要从设计、施工、运营等角度深思引发上述病害的原因,另一方面需要建立对结构进行跟踪评估的监测系统,以实时掌握结构状态并避免突发性损伤和垮塌。挠度是反映结构状态的最直观指标,对桥梁在运营荷载作用下的挠度进行监测和分析非常重要。本文研究了大跨径梁桥的动挠度连通管法监测技术、动挠度信号分离方法、挠度效应的移动荷载识别理论和分离挠度的结构状态分析方法,并将这些方法应用于某大跨径预应力混凝土连续梁桥中,试图形成面向大跨径梁桥基于挠度的监测技术、数据解析、荷载评估和状态分析的方法体系。主要研究内容及成果包括:（1）研究了基于压力场连通管的桥梁挠度监测关键技术:首先,研究基于压力场连通管法的桥梁动挠度测量理论,引入水锤理论分析管道粘滞阻尼特性及其对管道流体压强的影响,参数化研究管道设计等参数对其影响;其次,建立了基于压力场连通管法的桥梁挠度试验模型,分析了连通管法对静挠度和动挠度的监测效果,并通过模型试验验证了桥梁振动对连通管法挠度监测的影响;最后,研究了连通管系统的布设对于动挠度测试影响以及精度改进措施,分别获得了连通管台阶布置及测点离弯管区域的若干有意义建议。研究表明:连通管法在静挠度和动挠度监测上与位移计测试结果吻合良好,验证了连通管法的测试准确性;结构振动对连通管压力采集具有很大影响,特别是斜置的管道,通过理论推导修正的方式可以较好地消除结构振动的影响,并得到了模型试验验证;采集结构动挠度与管道台阶无关,但在弯管1.5m范围内影响显着,实际工程的连通管布设中需要注意这些问题以便获取准确的挠度测试结果。（2）提出了基于联合字典的桥梁挠度稀疏分离方法:首先,提出在考虑各种挠度信号特征的基础上生成原子,结合稀疏正则化模型构造联合字典,并通过字典原子重建各种挠度信号,建立方法体系实现混合信号的时域分离;其后,通过数值算例,分析了所提方法对于动挠度车辆效应、温度效应和长期效应的分离效果,并参数化研究了噪声对分离效果的影响。研究表明:联合字典动挠度分离方法具有很好的准确性和有效性,分析方法具有较好的抗噪性,为桥梁动挠度的有效分离提供了保障,联合字典能更好地兼顾各类信号特征,相比于单一字典,在应用上更具灵活性。（3）提出了基于蜻蜓算法和监测挠度的桥梁移动荷载识别方法:首先,将车辆荷载和入桥时间同时考虑为待优化变量,通过对比桥梁实际挠度和计算挠度之间的差异建立优化识别问题,并引入蜻蜓算法展开求解,建立方法体系;其次,通过简支梁和连续梁的数值算例对所提方法进行了验证,并研究了路面不平整度和噪声对识别结果的影响;最后,基于某桥的跑车试验和跳车试验,将本方法应用其中以根据实测挠度反演车辆荷载。研究结果表明:基于蜻蜓算法的桥梁移动荷载识别具有很好的准确性和效率,可以同时识别车辆入桥时间和车辆荷载大小,识别方法在不同噪声等级和路面粗糙度下均具有准确的识别效果,工程案例显示本方法对跑车试验中重车荷载和入桥时间的识别误差在3%,应用效果良好。（4）提出了基于D-S证据理论和桥梁分离挠度的结构状态分析方法:首先,建立了基于元胞自动机的大跨径桥梁微观车流模拟方法,融合了智能驾驶员跟驰模型、可接受间距换道模型、等效动力轮载方法等,用于分析随机车流与桥梁耦合振动下的挠度特点,并建立挠度车辆荷载效应的分级预警方法;其次,通过有限元分析和文献调研分别建立了挠度温度效应和挠度长期效应的分级预警方法;最后,将D-S证据理论应用于挠度分离效应的结构状态分析中,解决多源信息融合与冲突问题,形成了结构状态分级评价体系。所提出的结构状态分析方法能够充分利用监测挠度的各种分离效应成分,充分利用D-S证据理论在多源信息冲突融合中的优势,亦实用于其他桥梁体系的状态分析。（5）将上述方法体系应用于实际工程中,以某大跨径预应力混凝土梁桥的挠度监测为案例,评估了连通管法的实际工程测试效果与精度,分析了联合字典方法在动挠度效应分离中的效果和准确性,细化了基于D-S证据理论的结构状态分级评价方法的应用过程。研究表明:在本工程中连通管法测试挠度与人工水准测量结果具有较好的吻合,验证了连通管法的工程实施效果;挠度分离算法可以较好的筛选车辆效应、温度效应和长期效应,结合背景桥梁近三个月的挠度监测数据分析了结构状态,发现结构状态整体良好。
吕宁[10]（2019）在《高速公路地质灾害智能监测系统研究与应用》文中研究表明随着我国高速公路里程快速增长,西部山区也开始大量建设高速公路,相关区域地质灾害频繁,严重危及高速公路基础设施和行车安全,对高速公路的建设、管理提出了新的挑战。而我国高速公路运营单位在地质灾害监测、防控基本依靠人工观测,效率低下,随着人民群众对安全、体验、服务的要求越来越高,既有模式已难以满足需求,必须采取更先进的手段。本文重点研究高速公路地质灾害智能监测系统的建设和应用,用智能化、信息化手段对地质灾害进行监测,达到灾害预警、信息发布等重点功能。该系统分为四层:1.感知层,主要负责信息数据的收集。由智能监控设施、地质灾害监测设施等基础设施组成。2.传输层,主要负责信息数据的传递。目前主要以光纤为主,通过移动网络进一步提升数据传输的效率。3.处理层,主要负责信息数据的处理、分析。利用大数据等技术对信息和数据进行分析、研究,此层还需要建立地质灾害监测预警模型。4.应用层,主要负责运营将信息转化为服务的载体。此层为公众、管理者、政府主管部门提供灾害、绕行信息服务。地质灾害不仅毁坏道路基础设施,还将影响通行人民群众和高速公路管理人员的人身安全。借着国内智能高速快速发展契机,本文通过文献研究法、调查研究法、比较分析法对国内外智能高速的分析研究,并结合地质灾害对高速公路的实际影响,设计了高速公路地质灾害监测系统。以四川省都汶高速公路为例,该路段遭受多次严重地质灾害,地质灾害防控成为其管理中的一大难题,近年来,通过加强地质灾害监测,初步建立起了地质灾害智能监测系统,2018年成功监测到泥石流灾害,并进行了及时有效、处置,取得了良好成效,地质灾害监测精度、处治效率更高,高速公路行车将更加安全,高速公路智能监测系统能够达到监测质地灾害的目标。
二、公路车辆监测系统的设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、公路车辆监测系统的设计（论文提纲范文）
（1）面向高速公路的车辆视频监控分析系统（论文提纲范文）
| 1 面向高速公路的车辆视频监控分析系统 |
| 2 基于双向金字塔多尺度融合的轻量级车辆检测跟踪模型 |
| 2.1 车辆检测模块特征提取网络的轻量化 |
| 2.2 双向特征金字塔网络多尺度特征融合 |
| 2.3 DeepSORT车辆跟踪 |
| 3 实验与结果分析 |
| 3.1 数据集的构建 |
| 3.2 评价指标 |
| 3.3 实验环境与参数设置 |
| 3.4 车辆检测实验结果 |
| 3.5 车辆监测系统应用 |
| 3.5.1 车流量统计 |
| 3.5.2 异常事件检测 |
| 4 结束语 |
（2）公路大件液压平板车轴线承载状态无线监测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车载无线监测系统研究现状 |
| 1.2.2 液压检测技术研究 |
| 1.2.3 WSN故障节点检测算法研究 |
| 1.3 论文结构安排及主要内容 |
| 2 大件液压平板力学分析 |
| 2.1 液压平板结构 |
| 2.2 液压悬架结构 |
| 2.3 轴线受力校核计算 |
| 2.3.1 车架材料强度校核法 |
| 2.3.2 液压–支承力校核法 |
| 2.4 装载稳定性分析 |
| 2.4.1 稳定承载平面 |
| 2.4.2 装载重心计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.大件液压平板车轴线承载无线监测系统 |
| 3.1 大件液压平板车轴线承载无线监测系统结构 |
| 3.2 无线传感器节点设计 |
| 3.2.1 压力变送器选型 |
| 3.2.2 无线通信单元 |
| 3.2.3 液压检测电路设计 |
| 3.2.4 电源单元 |
| 3.3 ZigBee协调器节点设计 |
| 3.3.1 网络拓扑选取 |
| 3.3.2 协调器节点硬件连接 |
| 3.3.3 数据传输结构 |
| 3.3.4 协调器节点软件配置 |
| 3.4 网关节点设计 |
| 3.4.1 网关节点硬件设计 |
| 3.4.2 WiFi网关节点软件配置 |
| 3.5 上位机软件设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 无线传感器网络故障节点检测 |
| 4.1 故障节点数据特征 |
| 4.1.1 节点故障类型 |
| 4.1.2 节点数据特征 |
| 4.2 基于时空相关性的故障节点检测 |
| 4.2.1 时空相关性模型 |
| 4.2.2 DFD故障节点检测算法 |
| 4.2.3 DFD算法缺陷分析 |
| 4.3 基于时间序列特征的故障节点检测 |
| 4.3.1 初始状态判定策略改进 |
| 4.3.2 路由协议优化 |
| 4.3.3 故障节点检测算法流程 |
| 4.4 算法仿真与结果分析 |
| 4.4.1 性能评估指标 |
| 4.4.2 仿真实验设置 |
| 4.4.3 仿真实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验及结果分析 |
| 5.1 模拟实验 |
| 5.1.1 实验平台搭建 |
| 5.1.2 液压信号采集实验 |
| 5.1.3 上位机软件功能测试 |
| 5.2 现场实验 |
| 5.2.1 液压信号采集实验 |
| 5.2.2 轴线受力及重心坐标计算 |
| 5.3 数据传输性能分析 |
| 5.4 DFDSF算法验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（3）季冻区粉质黏土路基变形监测技术及稳定性评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 路基变形监测技术 |
| 1.2.2 FBG传感技术 |
| 1.2.3 路基的冻融破坏研究 |
| 1.2.4 路基稳定性分析 |
| 1.2.5 人工神经网络的工程应用 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 2 FBG的传感特性分析与封装标定 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 光纤光栅概念 |
| 2.1.2 光纤光栅特点 |
| 2.1.3 光纤光栅的主要分类 |
| 2.2 FBG的传感原理 |
| 2.2.1 FBG的光学性质 |
| 2.2.2 理论模型 |
| 2.2.3 应变传感特性分析 |
| 2.2.4 温度传感特性分析 |
| 2.2.5 应变与温度协同作用特性分析 |
| 2.3 FBG的封装与基材优选 |
| 2.3.1 封装基本要求 |
| 2.3.2 常用的封装形式 |
| 2.3.3 基材优选 |
| 2.4 灵敏度系数标定 |
| 2.4.1 应变灵敏度系数标定 |
| 2.4.2 温度灵敏度系数标定 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于FBG的路基变形监测方法设计与解析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 监测方案设计 |
| 3.2.1 监测系统的初步构建 |
| 3.2.2 悬臂梁式监测结构设计 |
| 3.2.3 波分-空分混合复用FBG监测系统 |
| 3.3 外场作用下变形监测解析 |
| 3.4 路基变形监测的校园验证 |
| 3.4.1 校园验证方案设计 |
| 3.4.2 FBG监测系统的标定 |
| 3.4.3 监测系统的校园埋设 |
| 3.4.4 监测系统的校园验证与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 车辆荷载下季冻区粉质黏土路基变形监测与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 工程概况 |
| 4.3 粉质黏土动力特性分析 |
| 4.3.1 试验仪器 |
| 4.3.2 试验准备 |
| 4.3.3 试验结果分析 |
| 4.4 FBG悬臂路基监测系统的布设 |
| 4.4.1 FBG监测点位设置 |
| 4.4.2 监测系统硬件及传感设施 |
| 4.4.3 现场监测系统埋设 |
| 4.5 路基变形与温度的现场监测 |
| 4.5.1 FBG初始值采集及灵敏度系数确定 |
| 4.5.2 FBG中心波长初始化及路基温度解算 |
| 4.5.3 施工期路基变形监测 |
| 4.5.4 长期变形监测实施 |
| 4.5.5 荷载作用下FBG波长波动分析 |
| 4.6 监测结果及分析 |
| 4.6.1 路基变形与温度解算 |
| 4.6.2 不同季节永久变形规律分析 |
| 4.6.3 不同动力反应下永久变形分析 |
| 4.6.4 累计永久变形分析 |
| 4.6.5 路基温度变化曲线 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于人工神经网络的粉质黏土路基工程稳定性评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 路基不稳定变形规律分析 |
| 5.2.1 温度影响分析 |
| 5.2.2 水分影响分析 |
| 5.2.3 行车载荷影响分析 |
| 5.3 路基稳定性参数特征量优选 |
| 5.4 评价模型构建 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 路基稳定性温度影响分析 |
| 5.5.2 路基稳定性水分影响分析 |
| 5.5.3 路基稳定性行车载荷影响分析 |
| 5.5.4 路基不稳定变形的预测分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学博士学位论文修改情况确认表 |
（4）桁架拱桥结构健康监测与安全性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 桥梁健康监测系统的国内外研究及应用现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第2章 桁架拱桥结构健康监测系统的研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 工程概况 |
| 2.3 组合式桁架拱桥的力学特性及常见病害 |
| 2.3.1 组合式桁架拱桥结构力学特性 |
| 2.3.2 组合式桁架拱桥的主要病害 |
| 2.4 特大桥系统与常规桥梁系统的区别 |
| 2.5 健康监测系统设计原则及目标 |
| 2.5.1 设计原则 |
| 2.5.2 设计目标 |
| 2.6 监测系统框架 |
| 2.7 监测项目的确定 |
| 2.8 监测位置的确定 |
| 2.8.1 测点布置的原则 |
| 2.8.2 测点优化布设的原则 |
| 2.8.3 测点的选取方法 |
| 2.9 监测系统的安装调试 |
| 2.10 评估系统的组成 |
| 2.11 小结 |
| 第3章 监测数据的预处理 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 监测系统常见故障及判定方法 |
| 3.3 监测数据常见的问题及处理意见 |
| 3.4 实测数据的规律性研究 |
| 3.4.1 温度数据分析 |
| 3.4.2 应力(应变)数据分析 |
| 3.4.3 车流量数据分析 |
| 3.4.4 车重统计分析 |
| 3.5 应力与温度的相关性分析 |
| 3.6 结构变形与温度/荷载的相关性分析 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 基于动力特性的有限元模型修正 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 有限元模型的优化方法 |
| 4.3 模型介绍及优化 |
| 4.3.1 桥梁初始有限元模型建立 |
| 4.3.2 实测动力特性参数 |
| 4.3.3 模态对比分析 |
| 4.3.4 基于带修正参数灵敏度的桁架拱桥的动力特性模型优化 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 基于健康监测数据的结构安全性分析 |
| 5.1 概论 |
| 5.2 基于传感器测点之间的关联性分析的损伤定位 |
| 5.2.1 关联性的原理 |
| 5.2.2 关联度模型 |
| 5.2.3 位置关联性的特点 |
| 5.2.4 基于关联度的损伤识别 |
| 5.2.5 计算与应用 |
| 5.3 基于监测数据下的构件安全等级评估 |
| 5.3.1 可靠度理论 |
| 5.3.2 可靠度指标 |
| 5.3.3 基于实测数据下的构件的可靠度计算 |
| 5.4 基于温度及车辆荷载作用下的桥梁承载能力评估 |
| 5.4.1 极限承载能力验算依据 |
| 5.4.2 极限承载能力验算 |
| 5.5 针对组合式桁架拱桥的管养建议 |
| 5.5.1 组合式桁架拱桥结构存在问题及影响结构可靠性的主要问题 |
| 5.5.2 针对于组合式桁架拱桥的监测养护建议 |
| 5.6 小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于车载效应数据的桥梁安全状态评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 动态称重系统研究现状 |
| 1.2.2 健康监测系统研究现状 |
| 1.2.3 大数据背景下的桥梁监测研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.3.1 工程背景 |
| 1.3.2 健康监测系统概述 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 基于动态称重系统的车辆荷载分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统简介及测点布置 |
| 2.3 车辆荷载统计理论研究 |
| 2.3.1 概率统计模型 |
| 2.3.2 参数估计及检验 |
| 2.4 车辆荷载数据处理与分析 |
| 2.4.1 数据预处理 |
| 2.4.2 代表车型 |
| 2.4.3 车流量 |
| 2.4.4 车重 |
| 2.4.5 轴重与轴距 |
| 2.4.6 车速 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的混凝土组合箱梁桥应变监测分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 混凝土组合箱梁桥应变特征 |
| 3.2.1 主梁应变特征分析 |
| 3.2.2 小波包分解与重构 |
| 3.2.3 车致应变分离与提取 |
| 3.3 基于深度学习的车致应变特征提取 |
| 3.3.1 基于传统阈值法的车致应变特征提取 |
| 3.3.2 大数据分析技术-深度学习 |
| 3.3.3 LSTM神经网络结构及参数学习 |
| 3.3.4 LSTM网络自适应提取车致应变特征 |
| 3.4 横向分布下车致应变特征值分析 |
| 3.4.1 不同测点车致应变特征值模型建立 |
| 3.4.2 车致应变横向分布相关性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于聚类和PCA的混凝土组合箱梁桥状态评估及预警 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于车致应变的箱梁整体状态特征及预警思路 |
| 4.2.1 箱梁整体状态分布特征 |
| 4.2.2 预警思路 |
| 4.3 基于聚类理论的车载作用下箱梁状态表征方法 |
| 4.3.1 理论背景 |
| 4.3.2 车辆荷载-车致应变相关性模型 |
| 4.3.3 箱梁整体状态评估 |
| 4.4 基于聚类PCA的箱梁整体状态实时预警分析 |
| 4.4.1 理论背景 |
| 4.4.2 基于聚类PCA的预警模型建立 |
| 4.4.3 箱梁整体状态实时预警性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 参考文献 |
（6）基于长标距FBG的中小跨桥梁损伤识别与评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 动态称重方法研究现状 |
| 1.2.2 桥梁损伤识别方法 |
| 1.2.3 桥梁有限元模型修正技术 |
| 1.2.4 在役桥梁可靠度评估方法 |
| 1.3 本文的研究目的、研究内容、技术路线及主要创新点 |
| 1.3.1 本文研究目的与意义 |
| 1.3.2 本文研究内容 |
| 1.3.3 本文研究技术路线 |
| 1.3.4 本文主要创新点 |
| 第二章 基于长标距应变响应差分的桥梁式动态称重方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 长标距FBG传感器 |
| 2.2.1 FBG传感原理 |
| 2.2.2 长标距FBG传感器基本结构 |
| 2.2.3 长标距FBG传感器性能测试 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.4 车桥耦合模拟 |
| 2.4.1 车桥耦合模拟理论 |
| 2.4.2 路面不平顺模拟 |
| 2.5 数值验证 |
| 2.5.1 简支梁桥工况参数分析 |
| 2.5.2 连续梁桥工况参数分析 |
| 2.6 工程实例 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于长标距应变响应多重交叉检验的中小跨桥梁损伤识别方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.3 数值验证 |
| 3.3.1 模拟工况及参数 |
| 3.3.2 模拟结果与讨论 |
| 3.4 实际桥梁测试 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 随机车流下基于长标距应变响应的中小跨桥梁损伤识别方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论基础 |
| 4.3 室内试验验证 |
| 4.4 试验结果讨论 |
| 4.4.1 单车通过工况 |
| 4.4.2 多车通过工况 |
| 4.5 随机车流模拟 |
| 4.5.1 三维车桥耦合模拟 |
| 4.5.2 随机车流模拟 |
| 4.6 模拟结果讨论 |
| 4.7 本章小节 |
| 第五章 基于长标距应变响应的两阶段贝叶斯模型修正方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论基础 |
| 5.2.1 构造目标函数 |
| 5.2.2 径向基神经网络 |
| 5.2.3 K均值聚类 |
| 5.2.4 马尔科夫链蒙特卡洛方法 |
| 5.2.5 模型修正方法框架 |
| 5.3 数值模拟 |
| 5.4 室内试验研究 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 基于长标距应变时程和概率密度演化的中小跨桥梁可靠度评估方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 理论基础 |
| 6.2.1 概率密度演化方法 |
| 6.2.2 失效准则 |
| 6.2.3 雨流计数法 |
| 6.2.4 随机车流模型 |
| 6.3 数值案例 |
| 6.4 本章小节 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 全文主要结论 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在读期间发表学术论文与研究成果 |
（7）大型桥梁健康监测系统设计实现与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 第二章 大型桥梁健康监测系统需求分析与设计 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 监测策略 |
| 2.2.2 监测内容 |
| 2.2.3 构成及功能 |
| 2.3 监测数据采集方式 |
| 2.4 监测数据传输方法 |
| 2.4.1 主干光纤传输网络 |
| 2.4.2 光纤光栅应变监测网络 |
| 2.4.3 交通流量监测及视频监控系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 大型桥梁健康监测系统的实现 |
| 3.1 风速风向监测子系统 |
| 3.2 环境温湿度监测子系统 |
| 3.3 降雨量监测子系统 |
| 3.4 桥面荷载车辆监测子系统 |
| 3.5 结构振动及地震监测子系统 |
| 3.6 结构温度监测子系统 |
| 3.7 应力/应变监测子系统 |
| 3.8 主梁挠度(线形)监测子系统 |
| 3.9 支座位移监测子系统 |
| 3.10 视频监控子系统 |
| 3.11 本章小结 |
| 第四章 大型桥梁健康监测系统应用测试与分析 |
| 4.1 监测数据预处理 |
| 4.1.1 数据预处理 |
| 4.1.2 数据预处理方法 |
| 4.2 应用测试与结果分析 |
| 4.2.1 监测分析方法 |
| 4.2.2 子系统监测结果及分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于图像识别的高速公路隧道停车事件智能监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第二章 复杂环境下背景建模与更新方法研究 |
| 2.1 隧道环境特性分析 |
| 2.1.1 背景整体变化分析 |
| 2.1.2 背景局部变化分析 |
| 2.1.3 行车灯光干扰 |
| 2.1.4 行车相互遮挡分析 |
| 2.2 背景建模和更新方法研究 |
| 2.2.1 建立隧道监控图像背景模型 |
| 2.2.2 背景建模实验对比 |
| 2.2.3 监测背景更新 |
| 2.2.4 监测目标提取 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 隧道环境下停车事件监测关键技术及研究方案 |
| 3.1 隧道环境下图像监测关键技术 |
| 3.1.1 目标监测 |
| 3.1.2 目标跟踪 |
| 3.1.3 目标的识别 |
| 3.2 隧道环境下停车事件监测方法研究 |
| 3.2.1 基于图像识别的停车事件监测方案 |
| 3.2.2 基于背景差分的车辆监测 |
| 3.2.3 基于特征匹配的车辆跟踪 |
| 3.2.4 基于质心坐标的停车识别 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于卷积神经网络的高速公路停车事件监测 |
| 4.1 卷积神经网络概述 |
| 4.1.1 .卷积神经网络的基本结构 |
| 4.1.2 .卷积神经网络的训练过程与优化 |
| 4.2 经典的卷积神经网络模型 |
| 4.2.1 LeNet-5模型 |
| 4.2.2 Alex Net模型 |
| 4.2.3 VGG模型 |
| 4.2.4 Goog Le Net模型 |
| 4.2.5 Res Net模型 |
| 4.3 高速公路隧道停车事件监测 |
| 4.3.1 概述 |
| 4.3.2 交通异常事件智能检测 |
| 4.3.3 系统测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 隧道环境下停车事件监测系统设计 |
| 5.1 系统需求分析与设计 |
| 5.1.1 系统需求分析 |
| 5.1.2 系统结构设计 |
| 5.1.3 系统开发环境 |
| 5.2 系统模块化设计 |
| 5.2.1 背景建模模块 |
| 5.2.2 背景更新模块 |
| 5.2.3 车辆跟踪识别模块 |
| 5.2.4 实时在线报警模块 |
| 5.2.5 监测算法函数返回值定义列表 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 隧道环境下停车事件监测系统应用研究 |
| 6.1 应用背景简介 |
| 6.2 系统测试与评价 |
| 6.2.1 系统架构 |
| 6.2.2 系统监测类型 |
| 6.2.3 系统处理流程 |
| 6.2.4 监测区域画取及坐标结构体赋值设制 |
| 6.3 系统应用测试 |
| 6.4 系统在G75兰海高速公路重庆—合川段上的应用 |
| 6.5 系统应用分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究成果 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间系统应用的相关成果 |
（9）在役大跨径梁桥挠度监测与结构运营状态分析的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究与发展动态 |
| 1.2.1 桥梁动挠度监测技术 |
| 1.2.2 桥梁动挠度的数据处理 |
| 1.2.3 基于挠度的荷载识别方法 |
| 1.2.4 基于挠度的结构安全评估方法 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 关键技术问题 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 大跨径梁桥的挠度监测技术研究 |
| 2.1 连通管压力场理论分析 |
| 2.1.1 重力与振动加速度作用下的连通管压力场作用机理 |
| 2.1.2 基于水锤模型的管壁粘滞作用耦合4-方程 |
| 2.1.3 考虑流固耦合效应的连通管作用机理 |
| 2.1.4 基于ALE法的连通管水锤效应的数值算法 |
| 2.1.5 连通管动态特性数值模拟分析 |
| 2.2 基于压力场连通管法的桥梁挠度监测试验模型 |
| 2.2.1 试验模型总体概述 |
| 2.2.2 试验设备参数 |
| 2.2.3 试验过程及数据采集 |
| 2.3 基于压力场连通管法的挠度测量效果评价 |
| 2.3.1 静载试验下挠度测量效果评价 |
| 2.3.2 自由振动下动挠度测量效果评价 |
| 2.4 结构振动对动挠度测量影响及精度改进 |
| 2.4.1 试验验证 |
| 2.4.2 结果分析 |
| 2.5 连通管布设对动挠度测量影响及精度改进 |
| 2.5.1 连通管弯管高差对挠度测量影响分析 |
| 2.5.2 连通管弯管区域对挠度测量影响分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于联合字典的桥梁动挠度稀疏分离 |
| 3.1 挠度信号分析 |
| 3.2 稀疏表示基本概念 |
| 3.2.1 信号稀疏表示 |
| 3.2.2 联合字典 |
| 3.3 基于联合字典的桥梁动挠度稀疏分离 |
| 3.3.1 车辆引起动动挠度分离 |
| 3.3.2 温差效应与长期挠度稀疏分离 |
| 3.3.3 桥梁动挠度稀疏分离基本流程 |
| 3.4 数值案例验证 |
| 3.4.1 算例概述 |
| 3.4.2 方法验证 |
| 3.4.3 模型影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于动挠度和蜻蜓算法的桥梁移动车辆荷载识别 |
| 4.1 车辆荷载识别的理论概述 |
| 4.2 蜻蜓算法基本理论 |
| 4.3 基于蜻蜓算法的车辆荷载识别方法 |
| 4.3.1 移动荷载作用下的桥梁振动分析 |
| 4.3.2 移动荷载识别的控制方程 |
| 4.3.3 基于蜻蜓算法的桥梁移动车辆荷载识别 |
| 4.4 数值算例验证 |
| 4.4.1 简支梁数值案例 |
| 4.4.2 连续梁数值案例 |
| 4.4.3 讨论分析 |
| 4.5 工程案例应用 |
| 4.5.1 工程概况 |
| 4.5.2 桥梁有限元模型建立与修正 |
| 4.5.3 移动荷载识别方法验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于分离挠度与D-S证据理论的桥梁结构状态分析 |
| 5.1 基于随机车流-桥耦合振动的挠度特性 |
| 5.1.1 车辆与桥梁耦合振动方程 |
| 5.1.2 大跨径桥梁随机车流模拟 |
| 5.1.3 挠度车辆荷载效应的预警指标 |
| 5.2 大跨径梁桥长期下挠特性 |
| 5.3 大跨径梁桥温度变形特性 |
| 5.4 基于D-S证据理论的桥梁结构性能评估 |
| 5.4.1 D-S证据理论及其评估流程 |
| 5.4.2 基于监测挠度的D-S证据理论桥梁评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 大跨径梁桥动挠度监测与状态分析的工程应用 |
| 6.1 工程概述 |
| 6.2 动挠度监测系统的设计与实桥验证 |
| 6.2.1 监测系统的总体架构 |
| 6.2.2 监测系统设计的关键问题 |
| 6.2.3 实桥挠度监测系统的建设 |
| 6.2.4 挠度监测精度的对比验证 |
| 6.3 基于监测数据的动挠度信号分离 |
| 6.3.1 数据预处理 |
| 6.3.2 桥梁动挠度分离 |
| 6.4 基于D-S证据理论的桥梁评估 |
| 6.4.1 随机车流作用下桥梁挠度变形 |
| 6.4.2 长期下挠的分级预警值及其BPA |
| 6.4.3 桥梁温度荷载的挠度效应及其BPA |
| 6.4.4 基于监测挠度的桥梁结构性能综合分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）高速公路地质灾害智能监测系统研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 智能高速与地质灾害智能监测系统 |
| 2.1 智能高速与地灾监测系统的关系 |
| 2.2 智能高速发展现状 |
| 2.3 技术支撑 |
| 2.4 建设规划 |
| 2.4.1 建设原则 |
| 2.4.2 发展目标 |
| 第三章 高速公路地质灾害现状 |
| 3.1 地质灾害概念及类型 |
| 3.2 高速公路地质灾害防治手段 |
| 3.2.1 工程手段 |
| 3.2.2 管理手段 |
| 3.3 地质灾害监测的方法 |
| 第四章 高速公路地质灾害监测系统设计 |
| 4.1 框架设计 |
| 4.2 感知层 |
| 4.2.1 智能监控功能 |
| 4.2.2 视频监控设施布设 |
| 4.3 传输层 |
| 4.3.1 移动网络概况 |
| 4.3.2 移动网络布设 |
| 4.4 处理层 |
| 4.4.1 数据的类型与特征 |
| 4.4.2 预警模型 |
| 4.5 应用层 |
| 第五章 高速公路地质灾害监测系统应用实例 |
| 5.1 都汶高速概况 |
| 5.1.1 地质状况 |
| 5.1.2 工程背景 |
| 5.2 监测系统建设 |
| 5.2.1 工程设计 |
| 5.2.2 关键技术 |
| 5.2.3 建设过程 |
| 5.3 系统监测效果对比 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、公路车辆监测系统的设计（论文参考文献）
- [1]面向高速公路的车辆视频监控分析系统[J]. 毛昭勇,王亦晨,王鑫,沈钧戈. 西安电子科技大学学报, 2021(05)
- [2]公路大件液压平板车轴线承载状态无线监测[D]. 何京沛. 西华大学, 2021(02)
- [3]季冻区粉质黏土路基变形监测技术及稳定性评价[D]. 程有坤. 东北林业大学, 2021
- [4]桁架拱桥结构健康监测与安全性评估[D]. 徐志强. 河北建筑工程学院, 2020(01)
- [5]基于车载效应数据的桥梁安全状态评估方法研究[D]. 任昭昭. 东南大学, 2020(01)
- [6]基于长标距FBG的中小跨桥梁损伤识别与评估研究[D]. 陈适之. 东南大学, 2019
- [7]大型桥梁健康监测系统设计实现与应用[D]. 张乔. 长安大学, 2019(07)
- [8]基于图像识别的高速公路隧道停车事件智能监测系统研究[D]. 张力. 重庆交通大学, 2019(04)
- [9]在役大跨径梁桥挠度监测与结构运营状态分析的关键技术研究[D]. 曾攀. 华南理工大学, 2019(06)
- [10]高速公路地质灾害智能监测系统研究与应用[D]. 吕宁. 长安大学, 2019(01)
标签：荷载组合论文;