【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，适用于在役桥梁支座的服役状态评估。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和基础设施建设的不断推进，桥梁作为交通枢纽的重要组成部分，其安全性和稳定性对于保障人们的生命财产安全具有重要意义。桥梁支座作为桥梁结构的关键组成部分，其服役性能的评估是确保桥梁安全的重要环节。然而，传统的桥梁支座服役性能评估方法通常依赖于人工检测和离线分析，存在效率低下、实时性差等局限性。
2、随着传感器技术和数据采集技术的发展，采集了海量的桥梁荷载及结构响应数据。然而，如何有效利用这些数据，实现对桥梁支座服役性能的准确评估，仍是一个亟待解决的问题。传统的评估方法往往依赖于经验判断和人工分析，容易受到主观因素的影响，且难以实现大规模数据的处理和分析。
3、聚类分析能够有效地揭示数据的内在结构。通过对大量数据进行深入挖掘，聚类分析可以将数据集划分为具有相似性的簇或群组，从而协助理解数据的分布和特征，探索数据的内在结构和分布规律，有助于发现数据中的隐藏模式，从而为决策提供有力支持。此外，聚类分析还具有出色的可扩展性，能够处理大规模数据集，提高数据处理的效率；
4、因此，基于聚类分析，本研究提出了一种基于实测数据的桥梁支座服役性能在线评估方法。该方法旨在通过聚类分析技术，对桥梁支座的服役性能进行实时监测和在线评估。通过收集桥梁温度场及支座水平变形等数据，利用聚类算法对数据进行处理和分析，从而实现对桥梁支座状态的快速、准确评估。该方法能够提高评估的效率和实时性，为桥梁的维护和
技术实现思路
1、技术问题：本专利技术的目的是提供一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法。该方法利用温度变化引起的支座变形，利用聚类方法归纳出桥梁温度场的变化模式，并统计分析各类温度模式下桥梁支座的变形特征。在此基础上，对比新增实测数据与既有统计模式是否存在偏差，从而判断桥梁支座服役性能是否出现异常，实现桥梁支座服役状态的快速、准确评估。
2、技术方案：上述的目的通过以下技术方案实现：
3、一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，该方法包括如下步骤：
4、s1. 采集的温度数据和支座水平变形数据：基于数值模型进行桥梁温度场分析，根据模拟结果选取最优测温点安装温度传感器进行温度采样，并为各个支座安装拉线式位移计，测量各支座的水平变形；
5、s2. 对步骤s1采集的温度数据和支座水平变形数据进行预处理；
6、s3.基准模型建立：根据步骤s2预处理后的温度数据和支座水平变形数据建立桥梁支座变形数据的变化模式，包含桥梁温度聚类分析和桥梁支座变形模式两部分；
7、s4.支座服役性能评估，依据步骤s3的桥梁温度聚类分析结果，对对应的支座水平变形数据进行统计分析，并计算各统计模型的均值和方差，并进行支座服役性能评估。
8、进一步地，步骤s1具体包括如下子步骤：
9、s11.基于数值模型的桥梁温度场分析：收集桥梁的基本信息，该基本信息包括桥梁各构件的几何信息、材料属性，进而采用有限元软件建立桥梁的数值模型，分析桥梁的温度场分布时应考虑太阳辐射的影响，因此，采样间隔10分钟分别选取一天冬天、春天、夏天三个季节中的晴天太阳辐射变化，模拟各构件阴面和阳面的温度变化，采样间隔10分钟选任意一天的阴天太阳辐射变化，模拟各构件阴面和阳面的温度变化；
10、s12.桥梁温度测点优化布置：将步骤s11模拟得到的每一天温度数据的初始值均设置为0，并将模拟得到的数据连在一起，构成各测点4天的连续温度变化数据，在此基础上，计算各测点温度数据的增量（δ t= t i- t i-1， t i为当前时刻的温度， t i-1为前一次采样时的温度），对各测点温度数据的增量进行主成分分析，计算95%的主成分对应的主成分数量 n，计算各测点的贡献量，选取贡献量前 n+2测点作为最优温度测点布置；
11、s13.桥梁温度及温度响应测点安装：依据步骤s12选取的最优温度测点布置，为桥梁安装温度传感器，温度传感器的采样间隔设置为10分钟；并为桥梁的各个支座安装拉线式位移计，拉线式位移计固定在桥梁支座一侧的连接板上，线端固定在桥梁支座另一侧连接板垂直固接的刚性支架上，测量各支座的水平变形，拉线式位移计的采样间隔同样设置为10分钟，与温度传感器同步采样。
12、进一步地，步骤s2具体包括如下子步骤：
13、s21.数据清洗：以1小时采集的7个数据点为一个节段，计算该节段数据的均值，并计算每个数据点与样本均值之间的偏差，如果某个数据点的偏差大于2.5倍的平均绝对偏差，则该数据点被认为是异常值，将异常值移除；
14、s22.缺失值补充：以该节段的序号为x轴，实测数据为y轴，对该节段的数据进行三次非线性拟合，对剔除的异常值或缺失值进行补充；采用该方法对数据进行滚动处理，完成整条数据的缺失值补充。
15、进一步地，步骤s3具体包括如下子步骤：
16、s31.桥梁温度模式聚类分析：依据清洗后的温度数据，每个采样时间点的各测点温度数据为一组，对各组温度数据采用k-means聚类生成聚类结果，计算各聚类簇数对应的间隙统计量，然后找到使得间隙统计量最大的聚类簇数，即为最优的聚类簇数，存储最优聚类簇数对应的聚类分析结果；
17、s32.桥梁支座变形模式：依据各组温度数据的聚类结果，对对应的支座水平变形数据进行统计分析，并计算各统计模型的均值和方差。
18、进一步地，步骤s4的具体方法是，依据步骤s3得到的各统计模型的均值和方差，将实测位移数据与该聚类簇对应的位移数据统计模型相对比，计算实测位移数据与该统计模型均值的差值，若差值距离大于该统计模型3倍的方差，则表明该数据点的数据出现异常；若当天超过1/3的数据点出现异常，则表明桥梁支座服役性能发生异常；若当天未超过1/3的数据点出现异常，但连续3天均有异常数据出现，也表明桥梁支座服役性能发生异常。
19、有益效果
20、1、在温度测点优化布置节段，本专利技术在设计节段完成桥梁温度测点的布置方案，避免传统依据经验布置测点，后期数据分析时依据实测数据进行测点选择造成的传感器以及实测数据资源的浪费。此外，在数值模型分析节段，依据专利技术人前期分析结果，确定了特征天气，避免了传统的连续分析不仅工作量大，而且难以反应全年期间桥梁温度变化特征的弊端。
21、2、基于统计方法的数据异常识别方法具有速度快等优点，但由于温度和温度响应具有明显的趋势项，传统的基于统本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，步骤S1具体包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，步骤S3具体包括如下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，步骤S4的具体方法是，依据步骤S3得到的各统计模型的均值和方差，将实测位移数据与该聚类簇对应的位移数据统计模型相对比，计算实测位移数据与该统计模型均值的差值，若差值距离大于该统计模型3倍的方差，则表明该数据点的数据出现异常；若当天超过1/3的数据点出现异常，则表明桥梁支座服役性能发生异常；若当天未超过1/3的数据点出现异常，但连续3天均有异常数据出现，也表明桥梁支座服役性能发生异常。
【技术特征摘要】
1.一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，步骤s1具体包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，步骤s2具体包括如下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于聚类的桥梁支座服役性能在线评估方法，其特征在于，步骤s3具体包括如下子步骤：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：王阳春，祝青鑫，马乃轩，尚志强，徐传昶，王能威，武略，朱晨辉，龙关旭，付文博，高欣凯，刘星雨，单京辉，
申请(专利权)人：山东高速工程检测有限公司，
类型：发明
国别省市：
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