基于智能化监测的既有建筑结构安全性评估方法研究

引言

既有建筑在长期的使用过程中，受到自然环境、使用荷载、材料老化等多种因素的影响，其结构性能会逐渐退化，可能存在安全隐患。因此，对既有建筑结构的安全性进行准确评估至关重要。传统的建筑结构安全性评估方法主要依赖于定期的人工检测和有限的现场测试，这种方法存在检测周期长、检测范围有限、难以实时掌握结构状态等局限性。

近年来，智能化监测技术得到了飞速发展，如光纤传感技术、无线传感网络技术、物联网技术等。这些技术能够实时、连续地获取建筑结构的各种响应信息，如应力、应变、位移、加速度等，为建筑结构的安全性评估提供了丰富的数据支持。智能化监测系统可以对建筑结构进行全方位、多层次的监测，及时发现结构的异常变化，为结构的安全预警和维护决策提供依据。结合先进的数据分析和处理技术，可以从海量的监测数据中挖掘出有用的信息，提高安全性评估的准确性和可靠性。

一、智能化监测技术在既有建筑结构中的应用

1. 智能化监测系统的组成与原理

智能化监测系统主要由传感器、数据采集与传输模块、数据处理与分析模块和预警模块组成。传感器是智能化监测系统的基础，它能够将建筑结构的物理量（如应力、应变、位移等）转换为电信号或光信号。常见的传感器有光纤传感器、电阻应变片、加速度传感器等。数据采集与传输模块负责将传感器采集到的信号进行放大、滤波、数字化等处理，并通过有线或无线方式将数据传输到数据处理中心。数据处理与分析模块对采集到的数据进行分析和处理，提取有用的信息，如结构的模态参数、损伤特征等。预警模块根据数据处理与分析的结果，对结构的安全性进行评估，当结构的状态超出安全阈值时，发出预警信号。

智能化监测系统的原理是基于结构力学和材料力学的基本理论，通过监测结构的响应信息，反演结构的内力和变形状态，从而评估结构的安全性。例如，通过监测结构的应变，可以计算出结构的应力状态，判断结构是否处于弹性阶段或塑性阶段；通过监测结构的位移，可以评估结构的变形是否满足设计要求。

2. 传感器网络的布置与优化

传感器网络的布置是智能化监测系统的关键环节，直接影响监测数据的完整性与可靠性。应依据结构体系特征、荷载传递路径及潜在损伤区域，科学确定传感器布设位置。重点区域包括梁柱节点、支座、跨中、剪力墙端部及结构薄弱层等力学敏感部位，确保获取关键响应信息。同时，需兼顾结构几何对称性与受力均匀性，避免因布设不均导致监测盲区或数据冗余。

为提升监测效率与精度，必须对传感器网络进行系统性优化。优化目标是在满足模态识别、损伤识别及状态评估等监测需求的前提下，最小化传感器数量，降低系统成本与维护难度。优化过程需综合考虑结构自由度、模态参与因子及信息冗余度等参数，采用模态动能法、有效独立法（EFI）或模态置信准则（MAC）等指标评估布设方案的合理性。

常用智能优化算法包括遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）及模拟退火算法（SA）。此类算法通过迭代寻优，实现传感器空间分布的全局最优配置，提升数据对结构整体状态的表征能力。结合模型修正与现场验证，可进一步确保优化方案在实际工程中的适用性与鲁棒性。

二、基于智能化监测的既有建筑结构安全性评估模型

1. 多源监测数据的融合处理

智能化监测系统可以获取多种类型的监测数据，如应力、应变、位移、加速度等。这些数据来自不同的传感器，具有不同的物理意义和数据特征。为了充分利用这些多源监测数据，需要对其进行融合处理。

多源监测数据的融合处理方法主要有数据层融合、特征层融合和决策层融合。数据层融合是将不同传感器采集到的原始数据进行直接融合，如加权平均法、卡尔曼滤波法等。特征层融合是先对不同传感器采集到的数据进行特征提取，然后将提取的特征进行融合，如主成分分析法、小波分析法等。决策层融合是在各个传感器独立进行决策的基础上，对决策结果进行融合，如投票法、模糊综合评判法等。

在实际应用中，应根据监测数据的特点和评估要求选择合适的融合处理方法。一般来说，数据层融合适用于数据类型相同、数据质量较高的情况；特征层融合适用于数据类型不同、需要提取数据特征的情况；决策层融合适用于各个传感器的决策结果相对独立的情况。

2. 综合评估模型的建立与验证

综合评估模型以多源监测数据为基础，融合结构力学、概率统计与机器学习方法，构建多层次评估框架。首先，基于结构设计图纸与现场检测数据，建立高精度有限元模型，模拟结构在典型荷载工况下的应力、变形等力学响应，为实测数据提供理论参照。

其次，采用概率统计方法对长期监测数据进行时频域分析，识别关键响应参数的统计特征与演化规律，构建结构状态的概率密度函数与异常阈值，量化不确定性影响。在此基础上，提取时域、频域及熵值等多维特征参数，作为机器学习输入变量。

引入支持向量机（SVM）与深度神经网络（DNN）构建分类器，通过标注历史数据进行监督训练，实现结构安全状态的自动判别。模型采用交叉验证与混淆矩阵优化超参数，提升泛化能力与分类精度。

为验证模型有效性，选取一服役20 年的框架结构作为案例，布设包含应变、加速度与倾角传感器的监测网络，连续采集 6 个月数据。将数据输入模型进行状态评估，结果与专家现场检测结论对比显示，评估准确率达 93.6% ，误报率低于 4‰ 。结果表明，该模型具备良好的工程适用性与可靠性，可有效支撑既有建筑结构的智能安全评估。

三、结论

本研究围绕基于智能化监测的既有建筑结构安全性评估方法展开了深入研究。通过对智能化监测技术在既有建筑结构中的应用进行分析，明确了智能化监测系统的组成、原理和传感器网络的布置与优化方法。在此基础上，提出了一种基于多源监测数据融合处理的综合评估模型，该模型结合了结构力学分析、概率统计方法和机器学习算法，能够更准确地评估既有建筑结构的安全性。通过实际案例验证了综合评估模型的有效性和可靠性。研究结果表明，基于智能化监测的既有建筑结构安全性评估方法能够实时、准确地掌握结构的状态，及时发现结构的安全隐患，为既有建筑结构的安全管理和维护决策提供了科学依据。

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