大型桥梁健康监测传感器优化布置与实时有限元模型校正

"这篇论文是2013年由陈岳、周剑亭和沈培文发表在《重庆大学英文版》期刊上的，标题为‘基于实时有限元模型修正的大型桥梁长期健康监测传感器布置’。文章主要探讨了大型桥梁长期健康监测中传感器优化布置的问题，以及如何通过实时修正有限元模型来解决理论计算与实际测量结果之间的巨大差异问题。" 在大型桥梁的长期健康监测中，传感器的布置是关键环节，通常基于有限元模型进行初始设计。然而，这种基于理论计算的方法往往无法完全匹配实际结构的行为，因为理论模型可能未能充分考虑各种复杂因素，如环境影响、施工误差、材料老化等。这导致理论计算结果与实际测量数据之间存在显著差距，从而影响监测的准确性。 论文提出了一种基于实时修正的有限元模型策略，旨在改善这一状况。该策略首先建立初步的有限元模型，然后通过对比监测传感器收集的实际数据，不断调整和完善模型，以减少误差。这个实时校正过程能够动态更新模型参数，更好地反映桥梁的实际工作状态。 作者们可能探讨了以下几个方面： 1. 模型校正方法：详细阐述了如何利用现场监测数据对有限元模型进行实时修正，可能包括了数据处理、误差分析和模型参数更新的算法。 2. 传感器选择与布置：讨论了传感器类型的选择，以及如何根据实时校正后的模型优化传感器的布局，以最大化监测效率和精度。 3. 案例研究：可能通过具体的桥梁工程实例，展示了这种方法的应用和效果，证明其在实际操作中的可行性。 4. 性能评估：可能对修正后的模型进行了性能评估，比较了修正前后模型预测结果的改进，以及对桥梁健康监测的提升。 5. 未来研究方向：论文可能还提出了未来研究的潜在方向，如如何进一步提高模型的精确性，或是在更大规模的基础设施中应用此方法。 这篇论文对于理解和改进大型桥梁健康监测系统的设计和实施具有重要意义，特别是在确保监测数据的可靠性和实用性方面。通过实时修正有限元模型，可以更好地理解和预测桥梁的结构行为，从而实现更有效的健康监测和维护决策。