2009年--外文翻译--关于长电缆支持桥梁健康监测系统的监测数据的多尺度特征的统计分析(译文)
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1、中文 3000 字, 2300 单词, 1.2 万英文字符 出处: Li Z X, Wu B J, Wang Y. Statistical analyses on multi-scale features of monitoring data from health monitoring system in long cable supported bridgesJ. Procedia Engineering, 2009, 1(1):123-127. 外 文 翻 译 姓 名 学 号 院 系 土木与交通学院 专 业 土木工程 指导教师 关于长电缆支持桥梁健康监测系统的 监测数据的多尺度特征的统计
2、分析 摘要 从一个已安入桥梁的结构健康监测系统 (SHMS)获得的 Strain-time 历史和其他数据反映了在实际的服务和环境荷载作用下桥梁实时结构的响应。如果 我们有信心使用它们来评估健康状况或检测在结构中的潜在危害,那么了解数据的内在特征是有必要的。本文旨在探索来自 SHMS 的 Strain-time 历史数据的固有特性 ,以发现他们在多个时间尺度上的反应 ,并获得在各种压力的主导作用下包括疲劳作用所产生的可靠、清洁和规范化数据。首先 ,从安装在润扬长江大桥 (RYB)的 SHMS中压力应变历史数据分析了三种典型时间尺度 ,探索了他们不同的特点和自己跨越不同数量级的截止频率。然后 ,
3、基于监测数据的多尺度特征的描述 ,实施了控制疲劳故障占主导地位的进一步调查。结果表明 ,与典型的 610 , 310和 010 秒的时间尺度相一致的压力应变数据是由截止频率 fc,1 在 210 Hz 范围变化的温度变化 ,fc, 2 在 110 Hz范围 变化的火车负载 ,与 fc,3 在 010 Hz范围变化的卡车负载所引起的。当粗尺度的压力应变数据用于评估时 ,噪声显示显著的耦合效应。这即使是在小级别可接受的工程分析中,也可能会导致重大的错误。 关键词 :多尺度特性 ;监控数据 ;疲劳评估 ;应变历史 ;疲劳积累 ; 1 .介绍 近年来,随着结构健康监测技术的发展 ,根据由安装在桥梁上的
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