分布式光纤传感器由多层结构组成,用于测量土木工程构筑物表面变形时,光纤与结构基体间存在一个应变传递过程。为了揭示表面粘贴分布式光纤传感器应变传递特性规律,结合经典的剪滞理论,分析光纤在不同粘贴长度和中间层参数下,低应变传...分布式光纤传感器由多层结构组成,用于测量土木工程构筑物表面变形时,光纤与结构基体间存在一个应变传递过程。为了揭示表面粘贴分布式光纤传感器应变传递特性规律,结合经典的剪滞理论,分析光纤在不同粘贴长度和中间层参数下,低应变传递系数区段的范围与变化。通过室内试验,在PVC管表面紧邻并行粘贴两条光纤,采用基于光频域反射(optical frequency domain reflectometer,OFDR)的分布式光纤感测技术测量光纤在管中部受不同集中荷载下的应变,得到应变传递系数分布及变化。结果表明:在不同荷载下,OFDR实测光纤应变传递系数的分布规律具有一致性,符合理论分析,研究成果对分布式光纤传感器应用于结构表面变形的检测与监测工作具有一定的指导意义。展开更多
提出了一种基于CEEMDAN-NAR-ARIMA的组合模型用以预测桥梁结构健康监测(structural health monitoring,SHM)应变数据。针对经典时间序列理论对模态混叠的数据无法有效预测的问题,采用了带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ens...提出了一种基于CEEMDAN-NAR-ARIMA的组合模型用以预测桥梁结构健康监测(structural health monitoring,SHM)应变数据。针对经典时间序列理论对模态混叠的数据无法有效预测的问题,采用了带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法对桥梁SHM应变监测数据进行了分解,并使用排列熵(permutation entropy,PE)方法将分解得到的大量分量按照随机程度进行分类重组形成数个新数据序列,最后结合非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)动态神经网络和求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型分别对每个新数据序列进行预测并叠加得到了最终的预测值。将该方法用于上海市某座斜拉桥的SHM应变数据预测,结果表明,该方法相比于经典时间序列理论提高了预测的准确性,具有良好的工程应用价值。展开更多
文摘分布式光纤传感器由多层结构组成,用于测量土木工程构筑物表面变形时,光纤与结构基体间存在一个应变传递过程。为了揭示表面粘贴分布式光纤传感器应变传递特性规律,结合经典的剪滞理论,分析光纤在不同粘贴长度和中间层参数下,低应变传递系数区段的范围与变化。通过室内试验,在PVC管表面紧邻并行粘贴两条光纤,采用基于光频域反射(optical frequency domain reflectometer,OFDR)的分布式光纤感测技术测量光纤在管中部受不同集中荷载下的应变,得到应变传递系数分布及变化。结果表明:在不同荷载下,OFDR实测光纤应变传递系数的分布规律具有一致性,符合理论分析,研究成果对分布式光纤传感器应用于结构表面变形的检测与监测工作具有一定的指导意义。
