本发明专利技术公开了一种基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法，其包括以下步骤：S1：建立拉索桥梁数字化的拉索桥云端数据库；S2：建立桥梁拉索钢丝蚀坑数字化的蚀坑云端数据库；S3：使用测量仪器实时监测桥梁拉索钢丝蚀坑的损伤参量；S4：建立本地数据库分类储存并分析所监测到的桥梁拉索钢丝蚀坑的损伤参量；S5：确定所述蚀坑所等效的表面裂纹类型；S6：建立带有等效表面裂纹的桥梁拉索钢丝结构有限元模型，并通过该有限元模型计算出应力强度因子；S7：根据所述应力强度因子计算得出所监测的桥梁拉索钢丝结构的剩余疲劳寿命；S8：根据所述的剩余疲劳寿命制定桥梁养护方案或进行风险预警。本发明专利技术可以提高监控拉索桥梁腐蚀程度的准确性。度的准确性。度的准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度智能自动测量平台
[0001]本专利技术涉及计算机大数据的
，特别是涉及一种基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法及智能自动测量平台。
技术介绍
[0002]随着我国交通行业的迅速发展，斜拉桥因其跨越能力强、构造简明、施工方便等特点大量运用在基础设施建设中，成为了跨越江河、峡谷和海湾的重要枢纽。而我国也逐步成为了世界上拥有斜拉桥最多的国家。斜拉桥是一种组合受力体系桥梁，斜拉桥将主梁所承受的恒载及活载通过斜拉索传递至索塔。作为体系中的主要承重构件，斜拉索必须具有高强度性能、抗疲劳性能、耐久性和良好的抗腐蚀性。通常斜拉索被认为受环境作用较为敏感的构件，而且，其耐久性则直接影响了桥梁整体使用寿命。拉索的保护分为钢丝保护和拉索保护。当前大规模投入使用的斜拉桥是通过钢材镀铸、填充防锈油脂、挤裹聚乙烯护套等方式来防止钢丝腐蚀的。而其拉索大部分采用的是PE护套，其长期暴露在自然环境中，容易磨损破坏，这种情况极易导致腐蚀性介质通过缝隙进入拉索内部。拉索钢丝常因遭到腐蚀介质的侵蚀而发生锈蚀，其中点蚀是最为常见且最危险的局部腐蚀形态。随着腐蚀程度的不断增加，拉索钢丝的截面有效面积也随之减少，这将严重影响斜拉索的工作安全，甚至会造成重大经济损失和安全事故。
[0003]为了解决上述问题，中国专利CN108225906B公开了一种基于计算机视觉的拉索腐蚀监测识别与疲劳寿命评估方法。该种评估方法通过拉索锚固端的透时检查窗，拍摄腐蚀高强钢丝图像，并从中提取图像特征，然后对腐蚀程度评价模型建模，再对疲劳寿命特性能数评价模型建模，与人工加速腐蚀试验下的钢丝腐蚀疲劳性能退化状态进行匹配，最终完成在役拉索的腐蚀状态识别和疲劳寿命评估。通过该种方案，用户提高了拉索腐蚀监测识别与疲劳寿命评估的自动化、智能化、准确性和鲁棒性，为桥梁结构拉索腐蚀疲劳的自动监测与识别提供了一种良好的解决方案。
[0004]然而，实际中上述评估方法的判断准确率还有待提高，通过采用上述的基于计算机视觉的拉索腐蚀监测识别与疲劳寿命评估方法对混凝土开裂和剥落、钢筋暴露和屈曲的平均识别准确率在80%左右，其平均覆盖率大于在88%左右。而且，上述方法在应对城市与区域大规模建筑群的多尺度、多视角图像大数据的处理效率还需提高，以及在基于损伤物理信息特征的多源结构损伤普适化识别效率还存在不足。纵观国内外拉索桥梁的各类事故案例，其中由于桥梁拉索产生疲劳裂纹而损坏为拉索桥梁发生事故的主要原因。在拉索桥梁的实际运营过程中，拉索承受的荷载的大小、方向是随时间改变的，带有损伤的拉索钢丝在这种交变应力作用下容易发生疲劳破坏，而可以认为腐蚀加速了疲劳裂纹的萌生。经典的断裂力学认为材料内的缺陷是客观存在的，裂纹扩展是断裂发生的主要原因，而裂纹端点的场强又决定了裂纹的失稳扩展。其中经典的断裂力学采用断裂参量来表征裂纹尖端区域的应力应变场强度。因此，通过对桥梁拉索蚀坑当量化研究，结合现有的实验数据，以蚀坑的损伤参量为依据，通过完善腐蚀钢丝的蚀坑等效方法以及研究蚀坑当量与拉索剩余寿命
的关系，可以提高监控拉索桥梁腐蚀程度的准确性。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对如何提高桥梁拉索钢丝腐蚀程度的监控效率的问题，提供一种基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法。
[0006]一种基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法，包括以下步骤：S1：建立拉索桥梁数字化的拉索桥云端数据库；S2：建立桥梁拉索钢丝蚀坑数字化的蚀坑云端数据库；S3：使用测量仪器实时监测桥梁拉索钢丝蚀坑的损伤参量；S4：建立本地数据库分类储存并分析所监测到的桥梁拉索钢丝蚀坑的损伤参量；S5：将本地数据库对所监测到的蚀坑损伤参量数据进行分析后所得到的数据分析结果匹配所述蚀坑云端数据库后，再确定所述蚀坑所等效的表面裂纹类型；S6：将所述蚀坑所等效的表面裂纹类型匹配所述拉索桥云端数据库后，根据所等效的表面裂纹类型、桥梁拉索钢丝的尺寸数据以及桥梁拉索钢丝的材料数据建立带有等效表面裂纹的桥梁拉索钢丝结构有限元模型，并通过该有限元模型计算出应力强度因子；S7：根据所述应力强度因子计算得出所监测的桥梁拉索钢丝结构的剩余疲劳寿命；S8：根据所述的剩余疲劳寿命制定桥梁养护方案或进行风险预警。
[0007]具体的，所述步骤S1中，所述拉索桥云端数据库包括：拉索桥梁的设计图纸、拉索桥历史养护方案以及拉索桥历史监测数据。
[0008]具体的，所述步骤S2中，所述蚀坑包括：浅球形蚀坑、深椭球形蚀坑、浅椭球形蚀坑以及长槽形蚀坑。
[0009]具体的，所述步骤S4中，所述的蚀坑损伤参量包括：蚀坑深度、蚀坑宽度、蚀坑投影面积以及蚀坑长宽比。
[0010]具体的，所述步骤S5中，所述浅球形蚀坑以及所述浅椭球形蚀坑等效为半圆表面裂纹；所述深椭球形蚀坑以及所述长槽形蚀坑等效为半椭圆表面裂纹。
[0011]进一步的，以蚀坑投影面积的两倍再除以π然后将其结果开平方根得到的计算结果作为等效半圆表面裂纹的半径，或以蚀坑的深度作为等效半圆表面裂纹的半径。
[0012]进一步的，以蚀坑深度作为半椭圆表面裂纹的椭圆长半轴并以蚀坑宽度的一半作为半椭圆表面裂纹的椭圆短半轴。
[0013]进一步的，以蚀坑深度作为半椭圆表面裂纹的椭圆长半轴并以蚀坑投影面积的两倍分别除以蚀坑深度与π所得到的结果作为椭圆短半轴。
[0014]具体的，所述步骤S6中，所述有限元软件为ABAQUS、ANSYS或MSC。
[0015]更进一步的，一种基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度智能自动测量平台包含以上任一项所述的基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法。
[0016]综上所述，本专利技术一种基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法首先通过建立所述拉索桥云端数据库以及所述蚀坑云端数据库以便用户便于调用或更新所监测区域范围内的拉索桥梁钢丝的基础信息，然后，使用对应的设备仪器实时监控桥梁钢丝的每一损伤参量，并且对所述的损伤参量进行比对、计算以及分析后确定该桥梁钢丝蚀坑的具体
形态，然后将所述蚀坑的形态通过比对蚀坑云端数据库后确定所述蚀坑所对应的等效表面裂纹类型，然后，根据所监测的蚀坑损伤参量分析、计算得出所述的等效表面裂纹参数，再通过该等效表面裂纹参数建立对应桥梁钢丝结构的有限元模型，并通过对应的有限元软件结合拉索桥云端数据库的数据计算得出相应的等效表面裂纹应力强度因子，然后，再结合Paris公式反推得出相应的计算公式，并使用该计算公式进行估算受腐蚀钢丝的剩余疲劳寿命，最后，综合评估所有的受腐蚀钢丝的剩余疲劳寿命情况，给出对应的养护建议或者进行风险预警。通过本专利技术可以简化常见桥梁拉索结构中由蚀坑扩展至裂纹的问题，并且，可以提高对拉索桥梁剩余寿命评估的准确性。此外，本专利技术还通过云端大数据资料与拉索桥梁实时监控相结合，使桥梁拉索结构可以区域化以及智能化，有利于提高桥梁拉索结构监控的效率。
附图说明
[0017]图1为本专利技术基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法的流程图。
具体本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立拉索桥梁数字化的拉索桥云端数据库；S2：建立桥梁拉索钢丝蚀坑数字化的蚀坑云端数据库；S3：使用测量仪器实时监测桥梁拉索钢丝蚀坑的损伤参量；S4：建立本地数据库分类储存并分析所监测到的桥梁拉索钢丝蚀坑的损伤参量；S5：将本地数据库对所监测到的蚀坑损伤参量数据进行分析后所得到的数据分析结果匹配所述蚀坑云端数据库后，再确定所述蚀坑所等效的表面裂纹类型；S6：将所述蚀坑所等效的表面裂纹类型匹配所述拉索桥云端数据库后，根据所等效的表面裂纹类型、桥梁拉索钢丝的尺寸数据以及桥梁拉索钢丝的材料数据建立带有等效表面裂纹的桥梁拉索钢丝结构有限元模型，并通过该有限元模型计算出应力强度因子；S7：根据所述应力强度因子计算得出所监测的桥梁拉索钢丝结构的剩余疲劳寿命；S8：根据所述的剩余疲劳寿命制定桥梁养护方案或进行风险预警。2.根据权利要求1所述的基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述拉索桥云端数据库包括拉索桥梁的设计图纸、拉索桥历史养护方案以及拉索桥历史监测数据。3.根据权利要求1所述的基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述蚀坑包括浅球形蚀坑、深椭球形蚀坑、浅椭球形蚀坑以及长槽形蚀坑。4.根据权利要求1所述的基于大数据的桥梁拉索钢丝腐蚀程度监测方法，其特征在于：所述步骤S4...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈嘉彦，陈德胜，马毅荣，
申请(专利权)人：中山政数大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。