仪器仪表学报

作者：钱骥

单位：钱骥,1重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室重庆400074； 2重庆交通大学土木工程学院重庆400074；,,杨金川,重庆交通大学土木工程学院重庆400074,,李健斌,重庆交通大学土木工程学院重庆400074,,姚国文,1重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室重庆400074； 2重庆交通大学土木工程学院重庆400074；,

关键词：钢绞线;超声导波;应力检测;奇异值向量;支持向量回归

基金：国家自然科学(51478347)；山区桥梁结构与材料教育部工程研究中心(QLGCZX-JJ2017-3)

钢绞线是大跨度桥梁必不可少且最重要的受力构件之一，但受必需的防腐蚀措施影响，目前仍缺乏有效的在役桥梁钢绞线应力检测监测方法。超声导波在钢绞线中传播带有明显的应力特征，通过在时?频域内进行导波信号的小波包分解提取不同应力状态下小波包分解系数矩阵，并以系数矩阵的奇异值向量为特征参量，建立具有学习能力的支持向量回归模型检测钢绞线应力值。结果表明，导波的奇异值向量是有效的应力特征参量，逐级加载过程中奇异值向量距与钢绞线应力值呈单调线性变化关系；以奇异值向量构建的支持向量回归模型预测钢绞线应力，其结果确定系数达到0?9739，对比神经网络方法，支持向量回归模型应力预测结果更为稳定。

来源：2019年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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