基于模糊理论及小波理论的桥梁变形分析应用研究

发布时间：2018-04-19 15:33

  本文选题：桥梁变形 + 聚类分析　； 参考：《东华理工大学》2014年硕士论文

【摘要】：在建或者建成的桥梁普遍存在变形现象,桥梁变形会造成不可估量的后果,怎样减小变形带来的不良后果,对桥梁进行监测是一种极佳的办法。本文采用模糊理论与小波理论,结合二者的优点,应用于桥梁变形监测中。在桥梁变形监测中,处理采集的数据是要在一定参考基准下进行的,基准点稳定与否是我们首先需要解决的问题。很多研究中选择平均间隙法等统计方法来分析基准点的稳定性,然而事实上稳定性为一个模糊的概念,桥梁的索塔安全性评价亦是一个模糊性的概念。在此,本文运用聚类分析对桥梁变形监测中基准点稳定与否进行评价分析;并用模糊综合评判对索塔安全性进行综合评价。探讨聚类分析和综合评判法在桥梁变形监测中的优越性、科学性。桥梁变形监测的实质是数据处理与分析。变形数据处理方法繁多,本文运用小波分析法,对桥梁变形监测数据进行处理与分析。运用小波单尺度分解,小波多尺度分解与重构模型对监测数据进行处理分析,运用小波阈值去噪方法对观测数据进行去噪处理。然后,选择一些小波函数与一些阈值估计方式来做小波去噪分析,根据均方误差、信噪比来衡量去噪效果。按照去噪的效果来挑选小波函数与阈值估计方式。最后运用模糊数学理论与小波分析结合,即模糊控制滤波器与阈值函数结合,对变形观测数据进行去噪处理。模糊数学理论与小波理论结合的方法可以降低噪声的方差,使硬阈值函数去噪得到充分的发挥。事实证明,模糊数学理论与小波分析相结合比单纯的用软、硬阈值去噪效果优越性更明显。
[Abstract]:There is a widespread deformation phenomenon in the bridges under construction and the bridge deformation will cause incalculable consequences. How to reduce the adverse consequences caused by the deformation is an excellent method to monitor the bridge.In this paper, fuzzy theory and wavelet theory are used in bridge deformation monitoring.In bridge deformation monitoring, it is necessary to deal with the collected data under a certain reference datum, and whether the reference point is stable or not is the first problem that we need to solve.In many studies, statistical methods such as average clearance method are used to analyze the stability of reference points, but in fact stability is a fuzzy concept, and the safety evaluation of bridge cable towers is also a fuzzy concept.In this paper, cluster analysis is used to evaluate the stability of reference point in bridge deformation monitoring, and fuzzy comprehensive evaluation is used to evaluate the safety of cable tower.This paper discusses the superiority and scientificity of cluster analysis and comprehensive evaluation method in bridge deformation monitoring.The essence of bridge deformation monitoring is data processing and analysis.There are many methods to deal with deformation data. In this paper, wavelet analysis is used to process and analyze bridge deformation monitoring data.Wavelet single-scale decomposition, wavelet multi-scale decomposition and reconstruction model are used to process and analyze the monitoring data, and wavelet threshold denoising method is used to Denoise the observed data.Then, some wavelet functions and some threshold estimation methods are selected to do wavelet denoising analysis, and the denoising effect is measured according to mean square error and signal-to-noise ratio.Wavelet function and threshold estimation are selected according to the effect of denoising.Finally, the fuzzy mathematics theory is combined with wavelet analysis, that is, the fuzzy control filter and the threshold function are combined to remove the noise from the deformation observation data.The method of combining fuzzy mathematics theory with wavelet theory can reduce the variance of noise and give full play to the denoising of hard threshold function.It is proved that the combination of fuzzy mathematics theory and wavelet analysis has more obvious advantages than the soft and hard threshold denoising effect.
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U441;O159;O174.2

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本文编号：1773677