| 英文题目： Bridge damage detection using precise vision-based displacement influence lines and weigh-in-motion devices: Experimental validation 作者： Liang fu Ge a , Ki Young Koo, Miaomin Wang, James Brownjohn, Danhui Dan a,b,* a ：同济大学桥梁工程系； b :工程结构性能演化和控制教育部重点实验室; * : 通讯，dandanhui@tongji.edu.cn 刊物： Engineering Stru ctures . (2023）if= 5.582 ，JCR Q1. 引用格式： Liangfu Ge, Ki YoungKoo, Miaomin Wang, James Brownjohn, Danhui Dan * . (2023). Bridge Damage Detection using Precise Vision-based DisplacementInfluence Lines and Weigh-in-motion Devices: Experimental Validation.Engineering Structures. V288 (2023):116185 原文链接： https://authors.elsevier.com/c/1h1PcW4G4bGCc |
| 1、 摘要 |
| 2、理论背景 |
“输入-输出”式视觉测量方案的主要思想是融合全桥面交通流荷载监测与单测点高精度的位移测量。如下图所示，该方案在硬件上要求动态称重系统和两套独立的视觉测量子系统，各系统经时间同步和信息融合后可以在运营状态下获取不同时刻的位移影响线集合。在算法上，方案分别采用YOLOv4+卡尔曼滤波和基于梯度匹配投票的方法实现荷载轨迹和结构位移的测量，位移影响线的拟静力成分在损伤前后的差值用于定位和定量损伤。
图 1. 基于视觉测量的损伤识别方法示意图
损伤前后位移影响线的差值曲线与结构损伤大小和位置一一对应。以图2中简支梁为例，在弹性变形情况下，损伤一般位于差值曲线的峰值点或曲率变化点。
图2.损伤前后位移影响线差值
| 3、试验与讨论 |
(1) 试验方法
本文试验对象是长度为2.2米的简支钢梁，移动荷载是重约2kg的四轮小车，损伤是通过在梁体不同位置粘附不同金属薄片增加局部刚度模拟的。共设有“无损”，“轻微单损伤”，“中等单损伤”，“严重单损伤”和“中等双损伤”共5种不同损伤工况，每种损伤工况重复试验12次以评估识别方法的鲁棒性。试验相机布置、小车模型和损伤设置见图3-图5。
图3.DIL视觉测量的相机布置
图4. 移动荷载小车模型
图5. 实验中损伤设置：粘附金属薄片(上)；损伤与测点相对位置
(2) 试验结果
当考虑2.5倍标准差的偏离情况时，试验结果表明所提方法在全部损伤工况下均能准确测量位移影响线并成功定位损伤。图6展示了“中等双损伤”工况Target1获取数据的计算结果。
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图6. “中等双损伤”工况下Target1获取的位移影响线与位移差值曲线
为了验证所提方法对于距离测点较远处损伤的检测能力，我们分别使用了两个测点数据分析了本文方法对损伤区域2内新增损伤的检测能力，结果如图7所示。可以看出，当损伤位置与测点距离增加时，位移差值的峰值会随之降低，位移影响线方法对损伤检测的敏感性降低。在本文试验中，当损伤距离测点46cm（约L/5）时，建议方法对位移差值的最小分辨率约为0.16mm。
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| (a)Target 1 | (b) Target 2 |
图7.损伤区域2新增损伤引起的位移差值
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