Identification of multi-axle vehicle loads on beam type bridge based on minimal residual norm steepest descent method

Chen, Zhen; Fang, Yue; Kong, Xuan; Deng, Lu

doi:10.1016/j.jsv.2023.117866

Cited by 11 publications

(4 citation statements)

References 57 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Do vậy, việc xác định tải trọng khai thác có thể được thực hiện một cách liên tục, theo thời gian thực, đồng thời cũng giúp phát hiện sớm các hư hỏng và nguy cơ sụp đổ của cầu, giảm thiểu tối đa rủi ro, [10][11][12][13][14][15]. Việc xác định các tải trọng di động trên công trình cầu được thực hiện dựa trên các dữ liệu đo động (phản ứng động) của kết cấu, [16,17]. Chen et al [17] đã tiến hành các phân tích số và phân tích thực nghiệm để từ đó nhận dạng được các tải trọng động (tải trọng trục) này với độ chính xác và độ tin cậy cao.…”

Section: Giới Thiệuunclassified

“…Việc xác định các tải trọng di động trên công trình cầu được thực hiện dựa trên các dữ liệu đo động (phản ứng động) của kết cấu, [16,17]. Chen et al [17] đã tiến hành các phân tích số và phân tích thực nghiệm để từ đó nhận dạng được các tải trọng động (tải trọng trục) này với độ chính xác và độ tin cậy cao. Hasanov và Baysal [18] đã trình bày bài toán nghịch đảo để xác định tải trọng phân bố tác dụng lên dầm công xôn.…”

Section: Giới Thiệuunclassified

See 1 more Smart Citation

Xác định tải trọng tác dụng lên kết cấu dầm giản đơn dựa trên số liệu đo độ võng

Bảo,

Tiến,

Hùng Sơn

2024

TCKHCNXD

View full text Add to dashboard Cite

Việc xác định tải trọng khai thác tác dụng lên kết cấu công trình là một vấn đề được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu do tải trọng khai thác có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe cũng như tuổi thọ công trình. Bài báo này tổng hợp và phân tích cơ sở lý thuyết của việc xác định tải trọng tác dụng lên một dầm giản đơn. Hai phương pháp xác định tải trọng khai thác được đề xuất ứng dụng, bao gồm: (1) phương pháp BPM, dựa trên số liệu đo độ võng dưới tác dụng của tải trọng khai thác và các đặc trưng hình học, vật liệu của dầm; và (2) phương pháp SLM, dựa trên số liệu đo độ võng dưới tác dụng của tải trọng khai thác và số liệu đo độ võng dưới tác dụng của tải trọng chuẩn. Ngoài ra, phương pháp cân tải trọng (LWM) cũng được thực hiện để so sánh, đối chứng với hai phương pháp nêu trên. Bằng phương pháp giải tích, mô hình số sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn và mô hình thực nghiệm, bài báo đã mở ra khả năng áp dụng phương pháp xác định tải trọng vào các công trình thực tế.

show abstract

Section: Giới Thiệuunclassified

Xác định tải trọng tác dụng lên kết cấu dầm giản đơn dựa trên số liệu đo độ võng

Bảo,

Tiến,

Hùng Sơn

2024

TCKHCNXD

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Further, based on TDM and truncated generalized singular theory, Wang Zhen [61] compared and analyzed the influence of regularization parameter selection on the solving accuracy of the moving force identification method. In addition, Chen Zhen et al [62] proposed the modified preconditioned conjugate gradient method (M-PCG) on the basis of the preconditioned conjugate gradient method (PCG) [63]. Compared with traditional TDM, this method has the advantages of better adaptability and robustness, and the average optimal iterations of this method can be reduced by more than 70%.…”

Section: The Solution To the Mfi Equationmentioning

confidence: 99%

Summary of Research on Highway Bridge Vehicle Force Identification

Yang,

Zhao,

Yao

et al. 2024

Sustainability

View full text Add to dashboard Cite

Vehicle force identification is one of the core technical problems to be solved urgently in the management of transportation infrastructure, and it has also been a research hotspot in recent years. To promote the application of vehicle force identification technology on bridges and explore its development direction, the development status of indirect vehicle force identification methods based on bridge response is reviewed during this study. The basic theories of two major methods, including bridge weigh-in-motion (BWIM) and moving force identification (MFI), are described in detail in this study, and then, the key technical principles of bridge force identification are revealed. Secondly, the development status of BWIM in recent years is reviewed from three aspects, including test accuracy, applicability and test efficiency. Combined with a variety of theories, the current status of MFI is analyzed from the establishment of the solution to the equation. Finally, the development direction of an artificial neural network and machine vision technology are prospected in this study. The BP neural network has good self-learning ability and self-adaptive ability, but the algorithm needs to be improved. The identification method based on machine vision represents the current development direction in vehicle force identification, with great potential.

show abstract

“…For example, Wang et al [26] proposed the conjugate gradient method, Aucejo and De Smet [27] proposed the iterative multiplication method, and Zheng et al [28] and Chang et al [29] proposed the Landweber iterative method. Chen et al [30] and Yang et al [31] applied optimization algorithms to the identification of moving dynamic loads. Adding sparsity is a good way to reduce the complexity of the problem, and sparse regularization [32] and nonconvex regularization [33][34][35][36] have received increasing attention.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The Application of Piecewise Regularization Reconstruction to the Calibration of Strain Beams

Liu,

Jiang,

Luo

et al. 2024

Sensors

View full text Add to dashboard Cite

Standard beams are mainly used for the calibration of strain sensors using their load reconstruction models. However, as an ill-posed inverse problem, the solution to these models often fails to converge, especially when dealing with dynamic loads of different frequencies. To overcome this problem, a piecewise Tikhonov regularization method (PTR) is proposed to reconstruct dynamic loads. The transfer function matrix is built both using the denoised excitations and the corresponding responses. After singular value decomposition (SVD), the singular values are divided into submatrices of different sizes by utilizing a piecewise function. The regularization parameters are solved by optimizing the piecewise submatrices. The experimental result shows that the MREs of the PTR method are 6.20% at 70 Hz and 5.86% at 80 Hz. The traditional Tikhonov regularization method based on GCV exhibits MREs of 28.44% and 29.61% at frequencies of 70 Hz and 80 Hz, respectively, whereas the L-curve-based approach demonstrates MREs of 29.98% and 18.42% at the same frequencies. Furthermore, the PREs of the PTR method are 3.54% at 70 Hz and 3.73% at 80 Hz. The traditional Tikhonov regularization method based on GCV exhibits PREs of 27.01% and 26.88% at frequencies of 70 Hz and 80 Hz, respectively, whereas the L-curve-based approach demonstrates PREs of 29.50% and 15.56% at the same frequencies. All in all, the method proposed in this paper can be extensively applied to load reconstruction across different frequencies.

show abstract

Identification of multi-axle vehicle loads on beam type bridge based on minimal residual norm steepest descent method

Cited by 11 publications

References 57 publications

Xác định tải trọng tác dụng lên kết cấu dầm giản đơn dựa trên số liệu đo độ võng

Xác định tải trọng tác dụng lên kết cấu dầm giản đơn dựa trên số liệu đo độ võng

Summary of Research on Highway Bridge Vehicle Force Identification

The Application of Piecewise Regularization Reconstruction to the Calibration of Strain Beams

Contact Info

Product

Resources

About