预制钢筋混凝土箱涵的损伤识别基于改进模糊聚类算法和声发射参数

文摘

预制箱涵是一个新的结构在公路工程,道路安全的健康是非常重要的。利用声发射(AE)作为检测方法和其他改进算法评估的使用预制箱涵洞的伤害仍然不足。摘要两种预制箱涵洞进行测试和研究,和盒子涵洞的破坏过程分析的基础上,箱涵的AE参数使用传统的模糊c均值(FCM)方法。此外,一种改进的算法基于网格密度和距离(G-DFCM)的组合,提出了模拟和应用于预制箱涵的AE数据分析。研究结果表明,G-DFCM算法的应用效果很好,它不仅克服了原算法的缺陷,而且也提高了该算法的有效性。这项工作可以提供一个补充的损伤识别装配式涵洞。

1。介绍

路基工程的一个重要组成部分,涵洞通常是埋在地下的路基水通道或者交通中断。常见的涵洞结构类型包括箱式、管型、和拱型。盒子涵洞类型可分为整体现浇和预制装配类型根据施工方法。整体现浇框涵洞适合各种项目由于其高强度和刚度、相对较低的成本。基于工厂制造、预制装配箱型涵洞施工速度快,质量稳定,符合绿色和生态建设的特点,吸引了越来越多的关注在现代工程施工方法。研究声发射(AE)特点和损伤识别方法的整体装配箱涵和四分量组合箱形涵洞的预制装配箱涵略有不足。

世界各地的学者进行了相关研究预制箱涵洞的结构。公园等。1)模拟车辆载荷和温度载荷的影响最大拉应力和开裂的箱形涵洞通过有限元方法并提出了最优板长度和铰链的位置不同类型的盒子涵洞。刘和陈2)做了相关研究设计参数、结构要求、钢筋类型和预制装配涵洞施工方法和为预制箱涵洞的设计提供了参考。

声发射是一种常见的无损检测方法。自发现以来,它已经吸引了越来越多的关注由于其方便检测(3,4),和定位的准确性5,6]。现代AE技术起源于凯瑟效应的发现(7和幸福的效果8];然后,一些学者继续进行深入研究声发射现象。下榻的饭店等。9]研究了薄的AE波形航空标本,解释了相关波形之间的进化和裂缝的物理边界,并研究了疲劳裂纹的生长机制。Madarshahian et al。10]研究了逆源位置在特定领域的问题和提出了一种方法来确定真正的基于概率论的到达时间。

其他学者也有相关研究,确定结构的损伤识别方法的AE信号。Krivosheev和伊万诺夫11]提出一种趋势统计方法对岩体的AE信号,描述统计标准用来确定流动变化,并给这些标准的使用。杨et al。12]分析了AE信号的特点在上演加载的混凝土材料和活度系数法用于指示AE活动的活动。结果表明,能量平均超过100 mV·女士和活度系数法是在20∼70当混凝土材料的范围被毁。

应该指出,现有的声发射分析通常用于普通混凝土标本,混凝土梁或其他混凝土标本(13,14),而对其他类型的模型的研究,尤其是箱涵和预制箱涵,略有不足(15]。此外,作为处理AE数据的常用方法,模糊c均值(FCM)聚类方法无法识别噪声在处理数据16),而聚类很容易陷入局部最优的情况(17]。因此,它是必要的监控、分析预制装配箱涵模型的破坏过程,并优化预制装配箱涵的损伤识别过程模型。本文针对现有文献在这方面的缺点,AE信号的两个预制箱涵洞在静载试验加载和卸载过程中通过实验收集。的破坏过程分析了箱形涵洞基于测试信号,并提出了一种基于FCM的损伤识别算法。该算法与传统的FCM方法,比较和分析了统计信息网格(刺痛)方法,和density-based空间集群应用程序与噪声(DBSCAN)方法,同时应用预制箱涵规模模型。不足的研究可以填补这一问题研究损伤识别预制箱涵洞,并提供一个参考的损伤识别研究过程预制箱涵洞。

2。材料和方法

2.1。材料和设备

有两种常见的预制箱涵洞:一个是整体预制管道,另一个是四分量预制涵洞。整体预制涵意味着涵立面成为一个整体,和装配工作只发生在涵洞,虽然四分量预制管道由顶板,两侧的墙壁,和现浇底板。装配工作的四分量预制涵不仅进行涵洞之间,而且每个涵洞中的各个组件之间。在这个实验中,基于相似定理(18- - - - - -20.)和量纲分析的情况下确保原型和模型有相同的力学性能,在这个实验中使用的比例是1:4。同时,确保模型和原型有相同的材料特性,混凝土抗压强度是40 MPa,一样的原型。的主要强化整体装配模型20Φ6,马镫87Φ2;的四分量组合模型,主要的强化是20Φ6,马镫是80Φ2。完成两个箱形涵洞模型尺寸如图1和2。

SAEU2S声发射系统由北京盛华测试公司测试中使用。AE的AE系统由传感器、前置放大器,和一台电脑。AE传感器收集和内部结构的声信号转换成电信号,然后传播到前置放大器。由前置放大器放大后,信号传输到计算机进行后续分析工作。系统的详细技术参数如表所示1。HC-CK101裂缝宽度的观察者由北京Haichuang高科技公司测试中使用。仪器的详细技术参数如表所示2。此外,测试装载设备来自T-PMC微机控制电液伺服加载系统由长春Xiaoxiu计量科技公司。参数如表所示3。

2.2。测试计划

在该测试中,液压千斤顶和i类型梁用于四点弯曲试验。三个AE传感器被困在涵洞外观:一个是在中间的跨度和附近的其他两个铰链涵用透明胶带外观。因为混凝土箱涵的表面是粗糙和不均匀,混凝土表面用砂纸抛光尽可能顺利。为了解决AE传感器,凡士林是用作偶联剂涂片传感器和混凝土之间的接触表面。加载装置的示意图和AE传感器布局如图3。

采用循环加载和卸载方案的测试。根据以往类似的实验经验的研究小组和相关文档的结论16,21,22),加载水平间隔3 kN,每个级别的负载均匀加载和卸载。整整一个循环,从0到应用的负载加载水平在200年代,300年代在未来举行。然后,在200年代和卸载到0 kN周期之间的间隔是1000年代。在加载期间完全卸载后,裂缝观测仪器来观察裂缝。这种模型加载系统反复加载和卸载,直到它被摧毁。顶板的AE数据和裂纹数据模型的观察和记录;随后的分析。

2.3。损伤识别研究的现状

模糊c均值聚类(FCM)是一种数学方法基于函数的最优解,通过不断迭代计算,分离难做细分数据集到可见光和不同的数据集群。这个过程通常是通过以下5个步骤。(1)目标函数的偏差的平方和,表达的 在哪里的隶属度k -数据点我- - - - - -th集群中心,是平滑参数,的欧几里得距离吗k -数据点我th集群中心。(2)样本数据归一化到[0,1]区间消除数据规模的差异。归一化表达的是 (3)初始化隶属度矩阵;隶属度矩阵表示 (4)输入数量的集群,平滑参数,最大迭代次数,收敛标准。方程的约束条件下(3),公式的最小值(1)是通过拉格朗日乘子法应用到方程(1)和求导获得会员资格矩阵的元素和集群中心通过计算在每个迭代中。集群中心和会员矩阵表达的元素 (5)迭代计算集群中心和调整更新会员矩阵,直到达到收敛性判据。这时,目标函数达到最小,最终集群中心矩阵和隶属度矩阵作为绘制聚类结果的基础。

作为一种常用的软聚类方法,传统的FCM方法通常用于分析的AE数据结构。基于声发射方法和使用FCM方法,邵(23)监测钢管约束钢筋混凝土柱的破坏过程和获得损伤类型和结构的开裂模式。赵et al。24)使用主成分分析(PCA)和FCM聚类的AE信号的扭力测试期间收集的三维编织复合材料轴。研究发现材料的失效模式和机理分析结构性破坏。赵和周25)使用AE和FCM方法评估损伤过程的碳/玻璃纤维增强复合材料混合和获得材料的三种破坏模式的特点,这为材料的健康监测提供了参考。但由于随机产生的初始会员矩阵,很容易导致局部最优的情况(26]。为了解决这个问题,梁和雪27)使用了一个方法,该方法结合了一种改进的人工蜂群算法和KFCM算法来改善这个问题。结果表明,与IABC-GFCM算法相比,该算法能有效地提高集群有效性指数。

刺的基本思想方法是网格空间和分析数据与空间数据的基本单位。优点是计算速度快,但缺点是空间复杂度高当映射路径长,尺寸不均匀(28]。

density-based算法所代表的DBSCAN算法已经应用在许多领域学者由于其有效性过滤噪音和灵活性在处理数据29日,30.),但它是更敏感的输入参数(31日]。密度峰值罗德里格斯和Laio提出的聚类算法32)是基于空间层次关系和为不同的用户提供了两种方法。它非常灵活,但其复杂性高,适应性差,只好高维数据(33]。

针对上述三种算法的缺点,借鉴他们的优点和灵感来自上面的算法,提出了一种基于网格的模糊c均值聚类分析方法的基础上,结合密度和距离(G-DFCM)。

2.4。G-DFCM聚类方法

G-DFCM算法旨在解决模糊c均值聚类算法容易陷入局部最优,不能识别噪声情况。首先,选择第一个聚类中心网格密度峰值,计算会员网格矩阵,并使用它作为初始隶属度矩阵来取代矩阵的第一步是随机初始化成员在正常模糊c均值算法,解决局部最优条件的发生。其次,对原算法无法识别噪声,相对网格平均密度参数提出了区分原始数据中的噪声数据。最后,一个两步方法用来减少样本空间和优化原目标函数。优化的目标函数是基于网格。网格是代替的隶属度的隶属程度,和欧氏距离的点被网格距离,和相对网格平均密度参数介绍减少迭代次数和减少计算时间。目标函数方便,尽快收敛到最小值。下面描述了基础和算法的详细步骤。

2.4.1。G-DFCM算法基础

定义1。网格密度: 在哪里网格的密度吗我网格,的数据量的吗我电网,当地点的密度,可以根据计算 在哪里的局部密度点吗j,的数据量,指标函数, , 点的欧氏距离吗j中心我,是截止距离,它是用户定义的。在定义局部密度,保持大于最小值点的值。

定义2。相对网格平均密度:

定义3。G-DFCM算法目标函数: 使用拉格朗日乘子方法来找到目标函数的偏导数: 在哪里是网格的隶属度j相对于中心的网格我,是相对的平均密度网格,是网格的欧几里得距离吗j相对于中心的网格我,是我th网格集群中心。

2.4.2。的具体操作步骤G-DFCM算法

G-DFCM算法的具体操作步骤如下:数据归一化:使用标准化的方法来调整数据[0,1]消除数据点规模的差异。数据gridization:网格,并将数据分配给相应的网格根据它的位置。计算网格中的点的参数:计算所有数据的局部密度参数根据方程(7)。数据分类:根据密度方程的计算结果(6),有效的点和噪声点是有区别的,和噪声点从原始数据中删除后噪音点输出,以方便后续步骤。网格密度的筛选:屏幕上所有的网格,使用网格中的所有点的平均密度网格的网格密度。平均密度的网格计算:计算网格相对平均密度根据方程(8)。进入集群的数量,最大迭代次数,平滑参数,收敛性判据。计算初始会员矩阵:以网格密度最高的为聚类中心,并计算会员根据方程矩阵一次(9),并使用它作为初始会员矩阵代替原始算法的随机生成的会员加入网格矩阵。继续迭代计算聚类中心的隶属度矩阵和矩阵根据方程(10)和(11),直到目标函数方程(9)达到最小值。输出最终的隶属度矩阵,集群中心矩阵,目标函数值,迭代计算时间,运行时间,和噪声点。

2.5。G-DFCM仿真实验

G-DFCM方法的性能进行了测试。测试环境建立了作为一个平台:酷睿i7 - 4710总部(2.5 GHz)处理器,8 GB的内存,10和Windows操作系统。该算法在Matlab R2018a开发和测试。测试数据集使用公开数据集虹膜(34)和玻璃(35在UCI数据集。两个数据集的相关信息如表所示4。由于这两个数据集不包含噪声数据,天平数据集和Cmc维数相同的数据集手动介绍噪声数据,和两个数据集的相关信息如表所示4和5。测试旨在比较噪声的有效性歧视,收敛速度,并与正常FCM算法的聚类有效性,刺算法,通过该算法和DBSCAN算法。

当与G-DFCM计算时,需要输入以下参数:集群的数量,截止距离,最小数量的点,和三种常见数据最大迭代,平滑参数,收敛性判据。其中,前三个数据集产生更大的影响聚类的速度和准确性,和不同的值应该选择不同的数据集,最后三个数据集通常可以使用共同的价值观。每个参数的赋值如表所示6。

3所示。结果与讨论

3.1。模型中的参数分析的声发射测试

当负载应用到结构,生成的AE参数结构将大大改变。通过模型试验的AE数据整体装配箱涵和四分量组合箱形涵洞收集,包括振幅、振铃计数、持续时间、计数上升、上升时间、能量,等。其中,振幅,振铃计数,和能源是最常用的分析参数。振幅代表AE信号波形的最大振幅,这直接反映了信号的强度。振铃计数表示AE信号的振荡波形数超过阈值,同时也反映了信号的强度和频率。振幅和振铃计数都是重要的指标来衡量AE的强度。能源代表的能量释放的能量水平的变化的应力波和反射信号的相对强度。由于振铃计数的特殊性,振铃计数作为代表参数分析AE参数。在随后的分析中,三种常见的参数也选为集群数据。

数据4和5图表的振铃计数和累计振铃数的两个预制箱涵模型随着时间的推移。表7裂纹数据模型试验的四分量装配箱涵。

N_我被用来代表整体装配箱涵的振铃计数,然后呢N_f是用来表示振铃计数的四分量装配箱涵。可以从图如下:(1)在初始加载阶段的整体装配箱涵(前五加载阶段),结构声发射现象不明显,偶尔略强的声发射活动发生。在这个时候,振铃计数的最高价值N_我,max1= 597,累计振铃数增长缓慢。然而,四分量的初始加载装配箱涵是短(前两个加载阶段)和振铃计数是最高的N_f,max1= 1023。结合裂缝观测仪器观察两个盒子涵洞,没有裂缝发生。因此,这个阶段的两个盒子涵洞的初始结构压实和内部滑动结构,和内部结构的损伤累积阶段。偶尔,略强的声发射活动时的能量释放内部气孔关闭压力或卡瓦结构的内部结构。(2)mid-loading时期的整体预制箱涵(第六届和第七加载阶段),结构声发射现象非常暴力,山峰被生成,振铃计数是最高的N_我,max2= 973,累计振铃数突然增加。结合裂缝观测仪器,两个裂缝产生,是位于中间的顶板和四分之一的跨度,其长度是4.0厘米和3.5厘米,分别和宽度是0.28毫米和0.14毫米,分别。装运期的四分量组合箱形涵洞略长(第三到第六加载阶段),最大振铃计数N_f,max2= 1527,累计振铃数稳步上升。结合裂纹观察者的观察,一个裂纹生成,这是位于顶板的中间,其长度是6.8厘米,宽度是0.3毫米。因此,mid-loading时期的两个盒子涵洞,内部损伤积累限制了,释放储能的过程裂缝的形式开始。(3)在加载结束阶段(第八和第九加载阶段)的整体预制箱涵,声发射活动产生了二次峰值,伴随着频繁的声发射现象。结合裂缝观测仪器的观测,两个新的裂缝生成,位于右季和中间跨跨度和另一个季度,其长度是2.9厘米和3.6厘米,分别和宽度是0.09毫米和0.18毫米,分别。装运的四分量装配箱涵略短(第七加载阶段)和也伴随着频繁的振铃计数信号和两个裂缝生成正确的跨度和左季,其长度是6.4厘米和7.5厘米,分别和宽度是0.08毫米和0.05毫米,分别。因此,最后加载的两个盒子涵洞,裂缝和变形继续被用来释放充分积累的能量,和结构承载力往往被摧毁,直到完全消失。其他声发射信号显示环数同步变化的趋势。(4)累计振铃计数方面的性能,整体预制箱涵模型通常呈现一个上升趋势“三级”,和两个拐点位于极限载荷的66.67%和77.78%,分别。四人预制箱涵一般呈现出“两阶段”上升趋势,和唯一的转折点是在极限荷载。这表明,整体预制箱涵比四人更敏感负载预制箱涵。只要损伤积累到一定程度,通过裂缝出现能源将被释放。四人箱涵模型的裂纹数据如表所示4。(5)两箱涵模型从早期mid-loading阶段都在弹性阶段的过渡时期塑性阶段。所不同的是,整体预制箱涵的弹性阶段较长(前五加载阶段),和四人预制箱涵长塑料阶段(第三至第六加载阶段)。因此,对应的实际结构,整体装配箱涵结构弹性阶段较长,可能工作很长一段时间没有裂缝在低负载水平下,所以性能会更优秀的。作用下的负载级别,因为四人预制箱涵长的塑料阶段,它可以与裂缝长时间继续工作。对于更大的负荷,由于较强的极限承载力的整体装配箱涵,整体装配箱涵是在极端条件下更可靠。

3.2。FCM分析声发射的模型试验

尽管使用AE参数分析可以初步描述两个盒子涵洞的伤害,因为这种方法使用单因素分析再分析过程中,混合着一些主观愿望,很容易得出片面的结论(36,37]。让破坏阶段之间的区别更加合理,使用模糊c均值聚类方法,全面分析收集到的声发射信号,代表三个即振幅(dB)、振铃计数和能量(mV·μ年代);这些参数可以反映了从不同的角度AE信号所代表的意义。这个分析中给出的相关参数如下:集群的数量是3,平滑参数是常用的238),迭代的最大数量是100,收敛性判据是1E−5。其中,平滑指数影响集群模式。参数越接近于1,聚类结果越接近传统的硬聚类方法。共同价值的平滑指数通常是2。收敛性判别准则和最大迭代次数影响聚类结果的宽容;最大迭代次数或越大收敛性判据值越小,越高聚类精度和计算时间越长。收敛性判别准则和最大迭代次数一般常见的值1E−5和100年,分别。声发射数据和四个参数代入方程(1)∼(5),直到计算结果的变化值方程(1)达到收敛性判据到达最大迭代次数。

FCM聚类结果后计算数据所示6和7。可以从图如下:(1)低能耗(小于1E4 mV·μ年代(39])数据,两个预制涵洞的结果相似:集群1低振幅的特性和低振铃计数,和振幅范围位于40.1∼45.9 dB和40.1∼46.1 dB,和环数间隔是1∼∼425和964,分别。观察裂纹的观察者,没有宏观裂缝生成,和实验室环境噪声的影响考虑在内,这意味着它是内部的累积损伤模型或相关的噪声信号不能被过滤。集群与集群1相比,2有一个更高的振幅和振铃计数。振幅范围42.4∼55.3 dB和43.3∼56.4 dB,和环数范围是1 720年和1∼∼1079。没有宏观裂纹裂缝测量的观察者,这是与内部的相对滑移模型和初始化和微裂缝的形成。2集群相比,振幅和振铃计数的集群3再次增加。振幅范围47.2∼99.6 dB和52.2∼100分贝,和振铃计数范围7∼∼973和1527。仍然没有宏观裂缝与裂纹观察者观察后,但环境噪声不会达到如此高的水平,不会有这样的结构产生重大影响,这是有关裂纹内部模型的发展。(2)高能数据(高于1E4 mV·μs),有一个很大的区别这两种类型的装配式涵洞:整体装配式涵洞有高能AE信号的同时拥有一个高振幅和振铃计数。振幅范围高于99.0 dB和振铃计数范围高于612。同时,结合裂缝的观察者,观察裂缝的下缘上屋面板,发现裂缝中间的跨越0.50毫米的宽度和长度为5.8厘米。裂缝被发现在1/4跨度宽0.14毫米和4.8毫米的长度,这是相关的突然释放累积伤害后,直接产生可见的裂缝;它表明,破坏整体装配式涵洞比较突然,和前兆特征并不明显,而四分量组装涵模型有一个广泛的高能信号值。它不仅有大量的数据点在高烈度地区,但也有一定数量的数据点在其他两组。这是有关增加累积伤害,但是缓慢的一代的宏观裂纹,表明四人大会涵洞的失败过程相对缓慢和前兆特征明显。

3.3。G-DFCM模拟实验的结果

根据上述G-DFCM方法计算模拟实验的结果,实验结果如下:噪声计算结果如表所示8和收敛的数量和操作时间计算过程如表所示9和数字8和9。

分析G-DFCM聚类算法的准确性。自从XB指数考虑了数据集的几何结构信息和隶属度同时[40),XB指数是用来验证上述方法的聚类有效性,XB指数可以通过以下方程[表示41]: 在哪里(−)表明该指数最低指数;值越小,越高聚类有效性。

表10和图10显示两个模糊的XB索引值算法。

从表8和图10,可以得出结论,G-DFCM算法不仅确定噪声点,而且提高了聚类的有效性通过几乎相同或更低的迭代次数,而只有少量增加计算时间。

3.4。在模型试验G-DFCM分析声发射

G-DFCM算法用于分析测试的AE数据集成箱涵。聚类结果如图所示11。

图11表明声发射数据的聚类结果使用G-DFCM算法有更清晰边界和更明显的集群之间的差异。这主要是由于更高的聚类算法的有效性。

4所示。结论

针对不足研究预制箱形涵洞的结构损伤识别方法,本文做了测试和预制箱涵的按比例缩小的模型;AE数据在测试期间收集和分析;提出了一种基于网格的模糊c均值聚类分析方法的基础上,结合密度和距离(G-DFCM)算法是模拟验证其效果,并应用于装配箱涵的损伤识别过程。通过实验研究结果的分析,本文的主要结论如下:(1)这两个涵洞的失败过程模型包括三个阶段,即内部损伤的积累和内部结构滑移,微裂缝的形成和发展,宏观裂缝的形成和发展。但不同的是,破坏过程的整体装配式涵洞更突然,舞台更明显;四人组合箱形涵洞的破坏过程是慢,前身是显而易见的。(2)对于低能量信号,声发射幅度范围40∼46 dB对应于结构内部损伤的积累;振幅范围的43∼56 dB对应内部结构滑动;振幅范围的49∼99.8 dB对应于结构微裂缝的形成和发展。高能信号,它们常常伴随着高振幅和振铃计数(振幅区间高于99.0 dB,振铃计数间隔超过612)。这种信号通常对应于结构宏观裂缝。(3)G-DFCM算法和FCM算法相比,提高了聚类效率69.4%,可以识别噪声而计算时间和迭代次数是相似的,并有能力识别噪声。G-DFCM算法用于集群的AE数据预制箱涵。它可以发现,这种方法可以使聚类边界清晰和集群效应更加明显。

数据可用性

虹膜、天平、玻璃和Cmc数据用于支持本研究的发现一直在沉积http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php。此外,原始数据生成的研究可从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是由中国国家自然科学基金(项目没有。51978309),中国吉林省交通技术项目(批准号2018-1-9),教育部的“13日五年“吉林省科学技术项目(批准号JJKH20190015KJ),特别对基础科学研究的资助操作费用的中央大学,吉林省科技发展计划项目(批准号20200403157科幻小说),中国吉林省交通技术项目(批准号2018 zdgc-16)。

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