【摘 要】
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地铁盾构隧道健康监测的关键是损伤位置的识别,针对盾构隧道结构特征,提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型的损伤识别方法,首先采用分区和归一化方法对加速度信号进行预处理,作
【机 构】
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郑州大学水利与环境学院,华中科技大学土木工程与力学学院,平顶山市公路交通勘察设计院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51578260;51578261);湖北省技术创新重大项目(2017ACA183);湖北省自然科学基金杰出青年项目(2017CFA074)
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地铁盾构隧道健康监测的关键是损伤位置的识别,针对盾构隧道结构特征,提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型的损伤识别方法,首先采用分区和归一化方法对加速度信号进行预处理,作为自相关函数分析的输入以克服噪声影响,避免噪声干扰引起ARMA模型拟合中的偏差;然后,采用部分自相关函数方法建立ARMA模型,定义基于马氏距离和ARMA模型的损伤指标(DI);对移动荷载激励下的盾构隧道结构进行数值模拟,并利用基于ARMA模型的损伤识别方法分析各工况下隧道结构的加速度响应,实现对盾构隧道结构损伤的检测和定位;最后,进行了
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