同济大学学报(自然科学版)

作者：李奇，戴宝锐，李兴

单位：同济大学 土木工程学院，上海 200092

关键词：桥梁工程,轨道板脱空,机器学习,车桥耦合,声辐射,支持向量机

基金：国家自然科学基金项目（52178432、51878501）

提出了一种基于轨旁传声器采集结构声辐射信号的板式轨道脱空状态智能感知方法。建立了车-轨-桥耦合振动计算模型和声振耦合分析模型，模拟了列车动载激励下轨道板和桥梁结构的振动和声辐射响应，分析了轨道板脱空状态对结构振动和声辐射响应的影响规律，采用声辐射数值模拟数据和支持向量机（SVM）实现了对轨道板15种脱空状态的二分类和多分类识别。结果表明：相比于位移响应，加速度响应和声辐射响应对轨道板脱空状态的变化较为敏感；二分类SVM模型对于不同测点数据的分类效果有所差别，但准确率基本都能达到85 %以上；根据某测点声压数据训练出的二分类SVM模型对未知测点数据的分类准确率相比于自身测点数据下降10 %~30 %；多点位数据信息融合可以提高多分类识别准确率。

来源：2023年第4期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看同济大学学报(自然科学版)杂志2023年第4期