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光纤光栅传感器对预应力锚索的受力监测 被引量：3
1
作者 覃荷瑛 姜致豪 周文龙 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第2期731-739,共9页
预应力锚索的受力状态监测特别是锚索内应力分布的监测是目前工程领域一大难题。提出了将准分布式光纤布拉格光栅(fiber bragg grating,FBG)内嵌至锚索材料-钢绞线中心丝的技术,以实现对其受力状态及应力分布进行监测。基于此技术,结合... 预应力锚索的受力状态监测特别是锚索内应力分布的监测是目前工程领域一大难题。提出了将准分布式光纤布拉格光栅(fiber bragg grating,FBG)内嵌至锚索材料-钢绞线中心丝的技术,以实现对其受力状态及应力分布进行监测。基于此技术,结合FBG监测原理和锚索锚固理论,以锚索锚固长度、FBG布设位置及数量为主要变化参数,设计了FBG自感知钢绞线材料并将其浇筑于钢管内作为锚索模型试件;并对FBG自感知钢绞线材料进行张拉标定试验和钢管锚索拉拔试验。张拉标定试验表明,内嵌于钢绞线中心丝材料中的准分布式FBG传感器成活率为100%,应变灵敏度集中在0.0012,应变-波长的拟合度皆超过0.999。拉拔试验结果表明,内嵌式FBG传感器可有效监测全长黏结型锚索轴力分布规律;且传感器可实现对锚固段、自由段应力传递规律的定点监测;为锚索浇筑长度的设计、张拉应力的补充提供了计算依据。 展开更多
关键词 预应力锚索 准分布式光纤布拉格光栅 受力监测 张拉标定 模型试验
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基于CNN-LSTM混合神经网络的高速铁路地震响应预测
2
作者 张学兵 谢啸楠 +1 位作者 王礼 吴晗 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期1-13,共13页
为了更好地挖掘高速铁路在地震时的响应信息,提高光纤光栅监测的效率及预测精度,该文针对地震响应数据的时序性及非线性的特点,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合神经网络模型预测方法.通过在高速铁路简支梁桥上布设... 为了更好地挖掘高速铁路在地震时的响应信息,提高光纤光栅监测的效率及预测精度,该文针对地震响应数据的时序性及非线性的特点,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合神经网络模型预测方法.通过在高速铁路简支梁桥上布设准分布式光纤光栅采集地震时轨道板、钢轨、底座板、箱梁的响应数据,在每根光纤上布置7个光栅,利用两边光栅的响应数据预测中间点的光栅响应,将采集位置、历史数据及地震波形等信息作为特征图输入.利用CNN提取特征,再将提前提取出来的特征数据以时序方式作为LSTM网络的输入数据,最后LSTM网络进行地震应变响应预测.实验结果表明,LSTM网络在3层时效果最好,CNN-LSTM方法具有较高的预测精度,根均平方误差(R_(RMSE))、平均绝对误差(R_(MAE))、决定系数(R^(2))分别达到了0.3753、0.2968、0.9371. 展开更多
关键词 准分布式光纤光栅 振动台试验 地震响应 卷积神经网络-长短期记忆网络混合模型
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神经网络预测模型在高速铁路地震响应中的性能对比 被引量：1
3
作者 张学兵 吴晗 +1 位作者 谢啸楠 王礼 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期107-117,共11页
为明确何种深度学习模型适用于高速铁路地震响应预测分析,该文利用振动台技术建立高速铁路无砟轨道Ⅱ型板缩尺模型,使用准分布式光纤光栅采集地震时缩尺桥梁响应,建立3种评估指标.从预测精度和稳定性等方面深入研究,对比多层前馈网络(mu... 为明确何种深度学习模型适用于高速铁路地震响应预测分析,该文利用振动台技术建立高速铁路无砟轨道Ⅱ型板缩尺模型,使用准分布式光纤光栅采集地震时缩尺桥梁响应,建立3种评估指标.从预测精度和稳定性等方面深入研究,对比多层前馈网络(multilayer feedforward network,BP)、长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)在地震响应中的效果.实验结果说明LSTM网络比BP、RNN网络模型具有更高的预测精度,且在不同应变范围中表现稳定.LMST模型预测结果的平均误差最小,均方根误差、平均绝对误差、决定系数分别达到了0.22582、0.1471、0.91542,可以获得最佳预测精度. 展开更多
关键词 地震响应预测 振动台试验 准分布式光纤光栅 长短期记忆网络混合模型
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