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文章信息
2024年12月，论文《Structural performance evaluation via digital-physical twin and multi-parameter identification》发表于《Automation in Construction》期刊。本文由东南大学Yixuan Chen, Sicong Xie, Jian Zhang共同完成。
DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105907
引用本文：
Yixuan Chen, Sicong Xie, and Jian Zhang. Structural performance evaluation via digital-physical twin and multi-parameter identification. Automation in Construction, 170, 2025, 105907.
引用来源：张建课题组
文章阅读
Structural performance evaluation via digital-physical twin and multi-parameter identification
Yixuan Chen a, Sicong Xie c, Jian Zhang a b
a School of Civil Engineering, Southeast University, Nanjing, China
b Jiangsu Key Laboratory of Mechanical Analysis of Infrastructure and Advanced Equipment, Nanjing, China
c Department of Civil and Environmental Engineering, Polytechnic University of Milan, Milano, Italy
摘要
摘要：既有结构由于裂缝等病害及材料属性变化容易导致结构受力发生变化，对结构服役性能评估产生较大影响。现有的结构分析方法对结构非接触感知数据（包含检测与监测数据）考虑相对较少，结构评估结果容易产生较大误差。为此，本文提出了一种融合非接触感知数据及有限元模型的结构服役性能评估新方法。本文的主要的创新点如下：（1）针对重点部位结构内部参数难以获悉的难题，提出了基于子结构与监测数据的结构多参数识别方法，以非接触监测数据为系统输入量、有限元模型计算结果为观测量，通过方差自适应遗忘因子的无迹卡尔曼滤波方法(VAFUKF)实现了支座刚度等多个本构参数识别。（2）针对裂缝检测数据与混凝土局部结构退化性能模型难以确定的难题，本文提出基于裂缝智能检测数据及裂缝力学模型的结构局部刚度折减方法，基于钢筋与受拉区混凝土之间的粘结应力分布及力学平衡关系，将实测裂缝宽度引入力学模型并求解裂缝区域刚度折减系数，实现混凝土结构局部裂缝区域刚度更新。最后基于上述的结构参数和局部刚度折减系数更新有限元模型中，实现非接触感知数据与有限元模型深度融合，最终实现结构服役性能评估。通过钢筋混凝土框架结构验证本文所提方法的可行性。结果证明，本文所提出方法实现了“非接触感知数据-有限元模型”深度融合，为在役结构安全性能评估提供新的范式。
关键词
非接触感知数据；结构智能检测；结构健康监测；数据融合；有限元模型；结构安全评估
研究背景
结构在改善国家的经济、社会和环境福利方面发挥着重要作用。然而，老化、疲劳、腐蚀和多种劣化过程会影响结构的使用性能，降低结构的功能和可靠性。为了避免由于结构性能不理想造成的经济损失和人员伤亡，对结构状况进行评估至关重要。不幸的是，由于结构劣化过程复杂和难以感知，结构性能难以评估。近年来，各种检测和监测技术得到了快速发展，积累了大量的数据，使对结构的状况评估成为可能。
一方面，结构检测技术可以及时、有效提供结构外部病害信息，但检测数据与结构局部结构退化性能关联有待深入研究。另一方面，结构健康监测技术的快速发展为结构状态感知提供有利契机，而监测数据与结构内在性能的联系研究相对较少。因此，如果能够在在模拟和分析过程中充分利用桥梁检测及监测信息，将有望突破桥梁结构状态分析评估瓶颈。
融合检监测数据的结构分析评估方法近年来引起广泛关注。现有的方法主要是检测数据或监测数据与有限元模型开展单方面的融合，对结构检监测数据的利用仍然不够充分。为此，张建教授课题组先后提出子结构静力交互、动力交互、数物融合孪生结构分析方法，探索了检监测数据融合新思路。
主要工作
本文提出了数物融合孪生模型与多参数识别的结构性能评估方法(图1)。
一方面，针对裂缝检测数据与混凝土局部结构退化性能模型难以确定的难题，提出基于裂缝检测数据的结构局部刚度折减方法。基于深度学习模型和图片处理方法自动提取裂缝宽度信息，然后基于钢筋与受拉区混凝土之间的粘结应力分布及力学平衡关系，通过将实测裂缝宽度引入力学模型实现既有裂缝区域刚度折减系数求解。
另一方面，针对重点部位结构内部参数难以获悉的难题，提出了基于子结构与监测数据的结构多参数识别方法。基于激光雷达获取结构变形监测信息的基础上，通过方差自适应遗忘因子的无迹卡尔曼滤波方法(VAFUKF)实现了支座刚度等多个本构参数识别。最后，通过将检监数据的裂缝单元刚度折减系数和基于监测数据的识别的多参数更新有限元模型，建立符合既有结构实际状态的有限元模型，最终开展结构性能安全性能评估。
图1 数物融合孪生结构方法框架
结论
针对检监测信息与有限元模型融合不充分，难以精准评估桥梁结构性能的问题，本文提出了数物融合孪生模型与多参数识别的结构性能分析评估新框架，主要贡献如下：
（1）提出了一种非接触感知数据与有限元模型融合方法框架，该框架采用两阶段更新的策略：首先基于裂缝智能检测数据和力学模型更新结构局部单元刚度信息，然后基于非接触式监测数据和子结构有限元模型识别关键部位支座刚度等多个参数，在一定程度上建立符合结构服役状态的有限元模型，为结构安全评估提供有力支撑。
（2）提出了基于裂缝智能检测数据和力学模型的结构局部刚度更新方法，基于深度学习模型和图片处理方法自动提取裂缝宽度信息，将实测裂缝宽度引入上述力学模型并求解裂缝区域刚度折减系数，实现混凝土结构局部裂缝区域刚度更新。
（3）提出了基于子结构与VAFUKF的子结构多参数识别方法，该方法通过建立重点部位的子结构有限元模型，以激光扫描获取的非接触监测数据为系统输入量、子结构有限元模型计算结果为观测量，通过VAFUKF实现了支座刚度等多参数识别。
（4）最后通过RC框架结构验证了本文所提方法的可行性。实验结果显示，融合检监测数据建立的有限元模型能更好表征结构的服役行为，有效提升结构初始刚度和最大承载力预测的准确度，所提出方法可以很好模拟既有结构受力状态，提高复杂受力状态下的大型结构性能分析精度。
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