Комплексная экспериментальная оценка динамических параметров пролетных строений балочных мостов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.23.11, кандидат наук Афанасьев Владимир Сергеевич

• Афанасьев Владимир Сергеевич
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Афанасьев Владимир Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. 1 Оценка технического состояния пролетных строений мостов

1.1.1 Описание инструментальных методов неразрушающего контроля

1.1.2 Преимущества вибрационного контроля

1.1.3 Обзор работ по оценке технического состояния методом вибрационного контроля

1.1.4 Современные требования к процессу вибрационного контроля

1.2 Направления развития вибрационного контроля мостов

1.2.1 Возбуждение колебаний

1.2.2 Телеметрия

1.2.3 Идентификация систем. Операционный модальный анализ

1.2.4 Воздействие окружающей среды

1.2.5 Идентификация повреждений

1.3 Цель и задачи исследования

ГЛАВА 2 ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПРОЛЕТНЫХ СТРОЕНИЙ МОСТОВ

2.1 Операционный модальный анализ динамической системы

2.1.1 Построение математической модели системы

2.1.2 Идентификация экспериментальной модели в пространстве состояний

2.1.3 Анализ сингулярного спектра

2.1.4 Стохастическая подпространственная идентификация

2.2 Подготовка к идентификации динамических параметров пролетных строений балочных мостов

2.2.1 Определение оптимального места расположения датчиков

2.2.2 Определение времени выполнения измерений

2.2.3 Программа для ЭВМ

2.3 Динамические испытания пролетных строений балочных мостов

2.3.1 Расчетная модель однопролетного путепровода

2.3.2 Динамические испытания путепроводов

2.3.3 Анализ результатов динамических испытаний

2.4 Выводы по Главе

ГЛАВА 3 ОЦЕНКА ДИНАМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПРОЛЕТНЫХ СТРОЕНИЙ БАЛОЧНЫХ МОСТОВ

3.1 Методика прогнозирования грузоподъемности пролетных строений балочных мостов

3.1.1 Создание совокупности данных

3.1.2 Статистические модели регрессионного анализа

3.1.3 Построение статистических моделей для определения грузоподъемности

3.1.4 Алгоритм прогнозирования грузоподъемности однотипных пролетных строений балочных мостов с применением статистических моделей

3.1.5 Результаты численного эксперимента по определению грузоподъемности

3.2 Построение прогностических моделей учета влияния температуры на пролетные строения

3.2.1 Создание совокупности данных

3.2.2 Интегрированная модель авторегрессии - скользящего среднего

3.2.3 Модель на основе рекуррентных нейронных сетей

3.2.4 Способы улучшения прогностической способности моделей

3.3 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комплексная экспериментальная оценка динамических параметров пролетных строений балочных мостов»

Введение

Актуальность темы исследования. Периодический осмотр и своевременная диагностика являются основой эксплуатационной надежности и безопасности транспортных сооружений. Комплекс работ по диагностике мостов требует высокой квалификации инженеров, проводящих работу по обследованию конструктивных элементов мостов и опор, а также больших финансовых и трудовых затрат. Более того, применяемые в настоящее время способы диагностики не дают полной картины работы конструкций из-за сложности, а порой и невозможности обнаружения скрытых дефектов и повреждений. Увеличить результативность обследования, повысив достоверность полученных результатов, обеспечив безопасность, надежность и экономическую эффективность эксплуатации транспортных сооружений, возможно за счет минимизации влияния человеческого фактора на результаты обследования с помощью автоматизации процесса обследования путем внедрения технологии "промышленного интернета вещей". Поэтому разработка способов повышения достоверности результатов обследований является в настоящее время актуальной проблемой.

Один из способов автоматизации - внедрение динамического паспорта искусственного сооружения на основе вибрационного контроля (такие паспорта введены для гидротехнических сооружений [54]). Для регистрации динамических характеристик сооружения предлагается использовать инновационный метод пассивной вибрационной диагностики. Подобные паспорта используются на гидротехнических сооружениях электростанций, при этом в состав динамических характеристик сооружения входят собственные частоты колебаний, собственные формы колебаний и логарифмические декременты затухания по собственным формам колебаний. За счет использования вибрационной диагностики и определения динамических характеристик возможно автоматизировать процесс

обследования, получить достоверную картину состояния сооружения и при долгосрочном мониторинге динамических параметров обеспечить прогнозирование состояния мостовых сооружений.

Своевременное обнаружение дефектов транспортных сооружений позволит значительно сократить затраты на содержание и их ремонт. В последнее время многие исследования были направлены на улучшение стратегий по содержанию и эксплуатации мостов [96, 145, 150]. В 16 странах, входящих в состав Организации экономического сотрудничества и развития (OECD) 800 тыс. мостов подлежат реконструкции со средней стоимостью в $ 500-900 за квадратный метр сооружения [123]. В США насчитывается 70 тыс. дефектных мостов, из которых примерно 12 тыс. имеют только заниженную грузоподъемность [165]. На железных дорогах России эксплуатируется около 90 тыс. искусственных сооружений, соотношение между железобетонными и металлическими мостами по протяженности примерно одинаково. При этом массовое строительство железобетонных мостов приходится на период с 1945 по 1950 г. (почти 90%). Выбор рациональной стратегии по содержанию искусственных сооружений позволит увеличить эффективность использования сети дорог, отвечая основным требованиям: минимизация стоимости работ по ремонту и реконструкции; увеличение срока службы сооружений; повышение эксплуатационной надежности конструкций в период их жизненного цикла.

Степень разработанности темы. Вопросу совершенствования оценки технического состояния посвящены труды таких отечественных ученых как: Бокарев С.А. [9-11], Бондарь И.С. [12, 13, 30], Белуцкий И.Ю. [1, 8], Глушков С.П. [17], Донец Н.А. [17, 21], Ефимов П.П. [22], Курбацкий Е.Н. [30], Картопольцев В.М. [24-26], Новак Ю.В. [36, 37], Снежков И. И. [9, 10], Смышляев Б.Н. [44], Слюсарь А.В. [42, 43], Цветков Д.Н. [11, 48], Цернант А.А. [49], Чаплин И. В. [50], Яшнов А.Н. [9, 10, 42, 43] и др.

Таким образом, исходя из анализа научных публикаций в данном направлении, были сформулированы цель и задачи исследования.

Цели и задачи. Цель диссертации заключается в совершенствовании системы оценки динамических параметров пролетных строений балочных мостов в период эксплуатации для перехода от плановых мероприятий по содержанию к мероприятиям на основе фактического состояния сооружения в рамках внедрения "промышленного интернета вещей". Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Обосновать применение метода вибрационного контроля пролетных строений балочных мостов для определения технического состояния сооружения;

2. Разработать последовательность расчетов, предшествующих динамическим испытаниям пролетных строений балочных мостов;

3. Реализовать операционный модальный анализ при натурных испытаниях пролетных строений балочных мостов;

4. Разработать методику определения грузоподъемности пролетных строений балочных мостов по данным об их динамических параметрах;

5. Рассмотреть методы учета влияния температурных изменений пролетного строения моста на его динамические параметры.

Объектом исследования являются металлические пролетные строения балочных мостов.

Предмет исследования - методы оценки и учета изменения динамических параметров пролетных строений балочных мостов.

Научная новизна. Основной научный результат работы заключается в совершенствовании системы оценки технического состояния мостов и создании предпосылок внедрения "промышленного интернета вещей" в сферу мостовой инфраструктуры. Научная новизна наиболее существенных результатов заключается в следующем:

- разработаны статистические модели регрессионного анализа для определения корреляционной зависимости между грузоподъемностью и динамическими параметрами пролетных строений балочных мостов.

- впервые использованы математические методы статистики и машинного обучения для учета влияния температурных изменений на результаты оценки динамических параметров пролетных строений мостов.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что предложена методика прогнозирования грузоподъемности пролетных строений однотипных балочных мостов по данным об их динамических параметрах, разработана программа для ЭВМ при подготовке к динамическим испытаниям балочных мостов с целью определения оптимального времени измерения колебаний, учтено влияние температурных изменений пролетного строения моста на его динамические параметры. Основные положения диссертации могут быть использованы строительными и эксплуатационными организациями, производящими контроль технического состояния мостовых сооружений в процессе всего их жизненного цикла.

Методология и методы исследований. В качестве методологической базы при выполнении исследования использовались основные положения динамики сооружений, теории колебаний и теории упругости, а также теории идентификации систем, методов машинного обучения и математической статистики.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика определения грузоподъемности металлических пролетных строений балочных мостов с применением регрессионного анализа.

2. Последовательность расчетов, предшествующих динамическим испытаниям пролетных строений мостов.

3. Модели учета влияния температурных изменений пролетного строения металлического моста на его динамические параметры.

Степень достоверности исследований подтверждается сходимостью результатов, полученных в данной работе, с теоретическими результатами других авторов, численной обработкой результатов с использованием программного комплекса Midas Civil и экспериментальными данными, полученными при

испытаниях натурных объектов. Аналитические решения и исследования задач выполнялись с помощью языка программирования Python.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на 5 научно-практических конференциях российского и международного уровня:

1. Седьмой Российский международный конгресс по интеллектуальным транспортным системам, 21-22 октября 2015 года, г. Москва, Россия;

2. Международная научно-практическая конференция «Транспорт-2016», 12-15 апреля 2016 года, г. Ростов-на-Дону, Россия;

3. II Международная научно-практическая конференция «Наука XXI века: опыт прошлого - взгляд в будущее», 25 апреля 2016 года, г. Омск, Россия;

4. Международная конференция «Новые технологии в мостостроении», 27 апреля 2016 года, г. Санкт-Петербург, Россия;

5. 6th International Conference on Collaboration in research and Education for Sustainable Transport Development, 16-17 мая 2018 года, Транспортный университет Хошимина, г. Хошимин, Вьетнам.

Публикации: по теме диссертации опубликовано 8 работ, из них: 4 работы в рецензируемых научных изданиях; 1 работа в издании, входящем в международную базу цитирования Scopus; 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ по теме диссертации.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка использованных источников из 167 наименований и содержит 134 страницы, 8 таблиц, 21 рисунок, 3 приложения.

Автор выражает глубокую благодарность кандидату технических наук Н.А. Донцу за оказанную помощь и научные консультации в процессе работы над диссертационным исследованием.

Глава 1 Состояние вопроса, цель и задачи исследования

1.1 Оценка технического состояния пролетных строений мостов

Основой текущего содержания транспортных сооружений являются периодический осмотр и диагностика, цель которых - оценка технического состояния объекта. В общем виде оценку технического состояния пролетных строений мостов можно описать как процесс поиска повреждений и установления категории технического состояния. Однако, для повышения точности оценки и минимизации влияния человеческого фактора необходима автоматизация процесса диагностики с помощью инструментальных методов обследования конструкций. Сегодня диагностика является стандартной процедурой для инженерных сооружений различных типов. Для мостов, в частности, она имеет центральное значение, так как полученные таким образом данные помимо основной задачи - идентификации повреждений в сооружении - могут быть использованы и в целях оценки конструктивной эффективности, назначения своевременных ремонтов и усилений, а так же в исследовательских целях для совершенствования проектных решений и строительных технологий.

1.1.1 Описание инструментальных методов неразрушающего контроля

Оценка технического состояния сооружения может выполняться визуальным и инструментальными методами. Визуальная оценка имеет ряд существенных недостатков: она зависит от квалификации инженера-обследователя - точно оценить степень развития дефекта (в виде силовой трещины или повреждения) затруднительно, а также не возможно обнаружить

скрытые и труднодоступные дефекты конструкции. Именно такие дефекты влияют на работу сооружения и могут быть диагностированы инструментальными методами неразрушающего контроля (МНК). Обзор этих методов произведен в работе А. Яуйег [136]:

• Вибрационный контроль. Основной идеей является оценка состояния сооружения по его динамическим параметрам на основе динамического отклика сооружения на искусственное или естественное возбуждение. Метод относительно новый для искусственных сооружений, но в машиностроении он используется давно. Появление любого локального дефекта, влияющего на грузоподъемность, приводит к изменению его динамических параметров, что в свою очередь, влияет на динамический отклик, обычно замеряемый акселерометрами. При этом датчики могут быть установлены независимо от расположения повреждений. Однако, такая глобальная диагностика позволяет фиксировать только дефекты, влияющие на динамические параметры.

• Акустическая эмиссия. Суть метода в регистрации акустических волн в конструкции, подвергающейся деформации - изменению структуры материала. Основными отличиями от других видов МНК является то, что источником сигнала является сам материал и метод обнаруживает развивающиеся, а потому наиболее опасные дефекты. Подходит для постоянного мониторинга, сигнал регистрируется приемниками, помещаемыми на поверхность материала. Однако с помощью этого метода невозможно определить степень развития дефекта.

• Ультразвуковой контроль. В этом методе в материале возбуждают ультразвук (частотой свыше 20 кГц) и регистрируют отклики ресивером. Скорость распространения ультразвука есть характеристика материала, следовательно ее можно использовать для определения дефектов. Существует множество разных техник на основе изменения расположения и количества приемника и возбудителей ультразвука. Метод предназначен для местного применения близко к области дефекта, по этому его применяют в сочетании с другими методами.

• Магнитопорошковый метод. Применим для определения поверхностных дефектов, например усталостных трещин в ферромагнитных материалах. В конструкции возбуждается магнитное поле и по нанесенному на поверхность магнитному порошку определяются места расположения несплошностей. Используется в сочетании с другими методами из-за ограниченности применения.

• Радиационный контроль. Основан на свойстве рентгеновских и гамма лучей проникать сквозь тела и засвечивать пленку, при этом неоднородности, трещины и прочие дефекты отображаются как черные пятна. Метод является дорогим и трудозатратным, так же используется в сочетании с другими методами.

• Электромагнитный (вихретоковый) контроль. Основан на анализе взаимодействия внешнего электромагнитного поля с электромагнитным полем вихревых токов, наводимых в объекте контроля этим полем. Изменение в токе, измеряемое амперметром, позволяет фиксировать поверхностные дефекты токопроводящего объекта. Метод прост в использовании, но область исследуемой поверхности ограничивается мощностью аппаратуры. Применяется локально, обычно в сочетании с другими МНК.

1.1.2 Преимущества вибрационного контроля

Исходя из описания, МНК можно разделить на группы локальной и глобальной диагностики. При обследованиях актуальна именно глобальная диагностика, так как она позволяет оценить общее техническое состояние сооружения. К ней относятся вибрационный контроль и акустическая эмиссия, оба способа позволяют судить о наличии повреждений в конструкции, однако, именно с помощью вибрационного контроля возможно локализовать повреждение и определить его степень развития.

Кроме того, представляется возможным переход от плановой диагностики мостов к диагностике по требованию за счет вибрационного контроля их динамических параметров. Для сооружений в конце жизненного цикла этот переход имеет существенное эксплуатационное и финансовое значение: в случае исправного технического состояния моста реконструкция или капитальный ремонт могут быть отсрочены. Применение такого подхода с точки зрения управления мостовой инфраструктурой позволит выработать оптимальную стратегию реконструкции сооружений, расставляя приоритет ремонтных работ в зависимости от технического состояния каждого сооружения. Оценка динамических параметров однотипных сооружений предоставляет возможность создания полноценной системы единого управления инфраструктурой с централизованной обработкой и хранением данных измерений. Помимо снижения стоимости эксплуатации, это повысит качество предлагаемых решений по содержанию сооружений. Такая система управления позволит увеличить эффективность использования сети дорог за счет выбора оптимальной стратегии по содержанию искусственных сооружений, отвечая основным требованиям: минимизация стоимости работ по ремонту и реконструкции; увеличение срока службы сооружений; повышение надежности конструкций и т.д. Эта система вписывается в концепцию "промышленного интернета вещей" (industrial internet of things, IloT) - создания вычислительной сети «вещей» (в данном случае искусственных сооружений), оснащённых встроенными технологиями для контроля за техническим состоянием и взаимодействия с внешней средой. Концепция рассматривает организацию таких сетей как явление, способное перестроить экономические и общественные процессы, исключающее из части действий и операций необходимость участия человека. Основными преимуществами являются повышение эффективности существующих производственных и технологических процессов и снижение потребности в капитальных затратах. В этой сфере проводится ряд исследований [56, 72, 139, 149] для совершенствования методов вибрационного контроля и приборной базы,

тем самым обосновывая актуальность данного направления развития и способствуя его скорейшему внедрению.

В связи с вышеизложенным целесообразно провести анализ перехода от плановых мероприятий по содержанию к мероприятиям на основе фактического состояния сооружения, которое определяется с помощью динамических параметров [5]. В приложении А представлено экономическое обоснование продления срока службы на основе вибрационного контроля и установлено, что экономический эффект от внедрения систем мониторинга и содержания сооружений в конце жизненного цикла по фактическому состоянию может быть значительным. Для сооружений в середине жизненного цикла и новых актуально применение периодического мониторинга.

1.1.3 Обзор работ по оценке технического состояния методом вибрационного

контроля

Возможность оценки технического состояния мостов по их динамическим параметрам стала мотивацией для разработки методов модального анализа и методов обнаружения повреждений, применяемых на мостах. Ниже описаны основные работы по данным направлениям, которые позволили сформировать общую концепцию диссертационного исследования.

В работе Соломенцева М.Е. [45] предложен метод вибрационного контроля для определения технического состояния балочных железобетонных пролетных строений автодорожных мостов. В основе метода лежит запись информации о колебаниях, возбуждаемых сейсмовибрационной установкой на пролетном строении. Далее сопоставление амплитудно-частотных характеристик, полученных экспериментальным путем, с расчетными характеристиками: отклонение от экспериментального значения свидетельствует о наличии дефектов в конструкции. Автором установлено, что признаком дефекта или повреждения

является изменение величины первой, второй или третей частоты собственных колебаний относительно бездефектной (математической) модели. Кроме того, отмечено влияние толщины асфальтобетонного покрытия дорожной одежды на модальные характеристики сооружения и снижение несущей способности балки пролетного строения.

Диссертация Цветкова Д.Н. [48] посвящена совершенствованию оценки технического состояния однопролетных сталежелезобетонных балочных пролетных строений железнодорожных мостов по их динамическим параметрам. Предложена методика экспресс-оценки технического состояния, где частоты собственных вертикальных и поперечных горизонтальных колебаний моста определяются по виброграммам ускорений точек в середине пролета при свободных колебаниях после схода нагрузки или после кратковременного динамического воздействия на конструкцию груза малой массы. По результатам испытаний установлено, что признаком наличия неисправностей является уменьшение величины первой частоты собственных колебаний конструкции по сравнению с ее значением для исправной конструкции.

Донец Н.А. разработал методику идентификации повреждений в балочных пролетных строениях мостов на основе анализа отклика транспортного средства, проходящего по мосту с учетом демпфирующих свойств конструкции [21]. Этот анализ построен на использовании вейвлет функции, анализирующей отклик сооружения в частотной и временной областях, и, тем самым, повышающей информативность используемых данных. Предложенная методика позволяет с высокой точностью определить наличие, число, местоположение и степень развития сосредоточенных дефектов, влияющих на напряженно-деформированное состояние конструкции.

Живаев А.А. [23] в своем исследовании создал автоматизированную систему мониторинга текущего состояния строительных конструкций на основе экспериментально-теоретического анализа динамического поведения натурных конструкций. Для этого была разработана технология динамического

мониторинга строительных объектов, содержащая технологии информационного моделирования, конечно-элементного моделирования и теоретического и экспериментального динамического анализа.

В научном труде R. Salgado [138] проведен детальный анализ различных методов обнаружения повреждений на основе вибрационного контроля, применяемых к мостовым конструкциям. Выделены методы, способные обнаружить повреждения в сооружениях только по отклику, такие как вейвлет анализ, методы оценки форм колебаний, анализа матриц гибкости и жесткости. Они сравниваются в трех различных подходах: сценарии повреждений моделируются численным методом для балок с трещинами; лабораторные испытания металлических и бетонных балок, усиленных углепластиком; реальные объекты испытываются с различными сценариями повреждений. Так, на рисунке 1.1 представлен процесс разрушения рамного моста со схемой 2х12 м, состоящего из двух преднапряженных ж/б балок, объединенных монолитной плитой.

Рисунок 1.1 - Финальное разрушение преднапряженной ж/б балки моста при

тестовых испытаниях [138]

В заключении работы сделан вывод о том, что эффективность методов обнаружения повреждений зависит от нескольких факторов: количества датчиков,

расположенных вблизи зон повреждения, уровня шума, присутствующего в полученном динамическом отклике, местоположения и степени развития дефекта. Автор не выделяет определенный метод как лучший, а напротив, рекомендует использовать все рассмотренные методы одновременно, тогда успешное обнаружение повреждений достигается в том случае, когда более чем один метод четко указывает на повреждение.

1.1.4 Современные требования к процессу вибрационного контроля

Общий подход к решению задачи вибрационного контроля предложен сотрудниками национальной лаборатории Los Alamos в контексте парадигмы статистического распознавания образов (statistical pattern recognition paradigm) [84]. Распознавание образов - это научная дисциплина, целью которой является классификация объектов по нескольким категориям или классам, объекты и называются образами [14]. Согласно этой парадигме, процесс виброконтроля можно разбить на 4 этапа:

1. Анализ объекта и отбор параметров для оценки;

2. Измерение и предобработка данных;

3. Вычисление параметров из данных;

4. Разработка статистических моделей.

На первом этапе решается вопрос какие параметры сооружения будут контролироваться и как будет осуществляться виброконтроль. На этой стадии процесс определения повреждений настраивается под признаки обследуемого объекта.

Измерение данных включает выбор способа возбуждения колебаний в конструкции, выбор типа датчиков, выполнение подготовительных работ (определение мест установки датчиков и времени записи), и все, что связано с записью, передачей и накоплением показаний. Объем финансирования играет

ключевую роль на этом этапе, так как от него зависит тип измерительной системы и полнота полученной информации при испытаниях.

Следующая часть относится к вычислению параметров, чувствительных к повреждениям в объекте мониторинга. Определение параметров, точно отличающих дефектную конструкцию от эталонной (неповрежденной) - цель многих исследований в области идентификации повреждений. Поэтому, процесс вычисления признаков есть поиск параметров математической модели, описывающей объект исследования по измеренным данным.

Целью последнего этапа является статистический анализ - разработка статистических моделей для отделения различных состояний конструкций на основе вычисленных параметров. Алгоритмы для построения моделей принято разделять на 3 категории: классификация (classification), линейная регрессия (linear regression) и отсев выбросов (Outlier or novelty detection). Возможность использования определенного алгоритма определяется наличием данных с эталонной и поврежденной конструкций. Все представленные алгоритмы анализируют статистическое распределение полученных параметров для увеличения эффективности процесса обнаружения повреждений.

Конечной целью вибрационного контроля должен быть прогноз повреждений, который спрогнозирует оставшийся срок службы сооружения с учетом оценки его текущего состояния. В рамках оценки состояния балочных пролетных строений мостов эта цель может быть достигнута статистическим анализом однотипных конструкций в различном техническом состоянии с разнородными дефектами.

Учитывая вышеизложенное, сформулируем ряд требований к методике оценки технического состояния на основе вибрационного контроля:

1) Наиболее эффективным методом оценки технического состояния пролетных строений балочных мостов является вибрационный контроль. Применение метода позволит автоматизировать и повысить точность обследований, эффективно содержать мостовую инфраструктуру;

2) Для определения наличия повреждений в конструкции необходимо использовать современные алгоритмы статистического анализа для отделения различных состояний сооружения, основанных на градации по степени развития дефектов;

3) В рамках развития экспресс-оценки состояния и установления категории технического состояния сооружения необходимо создание метода оценки грузоподъемности моста по данным о его динамических параметрах на основе статистических моделей;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Афанасьев Владимир Сергеевич, 2020 год

Список используемой литературы

1. Алексеева, И.Д. Техническое состояние автодорожных мостов на дорогах сахалинской и читинской областей по данным статистической выборки / И.Д. Алексеева, А.В. Шульмин, В.М. Можеенко, И.Ю. Белуцкий // Материалы секционных заседаний 56-й студенческой научно-практической конференции ТОГУ. - 2016. - № 2. - а 319-323.

2. Афанасьев, В.С. К вопросу вибрационного контроля динамических параметров мостов / В.С. Афанасьев // Наука XXI века: опыт прошлого - взгляд в будущее [Электронный ресурс]: материалы II Междунар. науч.-практ. конф. (25 апреля 2016 г., Омск) / - Электрон. дан. - Омск : СибАДИ. - 2016. - С. 78-82.

3. Афанасьев, В.С. Определение технического состояния мостов по результатам динамических испытаний / В.С. Афанасьев // Новые технологии в мостостроении: сборник трудов Междунар. науч.-тех. конф. (27 апреля 2016 г., СПб.) / Под ред. В.Н. Смирнова. - СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС. - 2016. - С. 95-101.

4. Афанасьев В.С. Устранение влияния температурного воздействия на динамические параметры пролетных строений балочных мостов / В.С. Афанасьев // Интернет-журнал «Транспортные сооружения», 2019 №2, https://t-s.today/PDF/10SATS219.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. 001: 10.15862/10SATS219

5. Афанасьев, В.С. Оценка экономической эффективности мониторинга технического состояния мостовых искусственных сооружений. Часть 1 . Зарубежный опыт / В.С. Афанасьев, Н.А. Донец // Транспортное строительство. -2016. (1). - С. 15-17.

6. Афанасьев, В.С. Оценка экономической эффективности мониторинга технического состояния мостовых искусственных сооружений. Часть 2. Система мониторинга / В.С. Афанасьев, Н.А. Донец // Транспортное строительство. - 2016. (2). - С. 2-4.

7. Афанасьев, В.С. Прогнозирование грузоподъемности мостов. / В.С. Афанасьев, Н.А. Донец // Механизация строительства. - 2016. - № 5 (77). - С. 5359.

8. Белуцкий, И.Ю. Совершенствование методов расчета и оценки работоспособности эксплуатируемых сталежелезобетонных пролетных строений: дис. ... д-ра тех. наук: 05.23.11 / Игорь Юрьевич Белуцкий. - Хабаровск, 2004. -286 с.

9. Бокарев, С.А. Перспективы применения карманных компьютеров при строительстве и эксплуатации мостов / С.А. Бокарев, И.И. Снежков, А.Н. Яшнов, П.С. Мочалкин // Вестник мостостроения. - 2004. (3-4). - С. 37-39.

10. Бокарев, С.А. Малогабаритные автоматизированные системы для диагностики ИССО / С.А. Бокарев, И.И. Снежков, А.Н. Яшнов // Путь и путевое хозяйство. - 2007. (9). - С. 25.

11. Бокарев, С.А. Экспресс-оценка технического состояния эксплуатируемых сталежелезобетонных пролетных строений железнодорожных мостов по динамическим параметрам / С.А. Бокарев, Д.Н. Цветков // Известия Транссиба. - 2010. - № 1 (1). - С. 91-98.

12. Бондарь, И.С. Измерение деформаций балочных пролетных строений мостов / И.С. Бондарь // Мир транспорта. - 2016. - № 67 (6). - С. 36-51.

13. Бондарь, И.С. Диагностика и мониторинг балочных пролетных строений железнодорожных мостов / И.С. Бондарь, М. Я. Квашнин // политранспортные системы: материалы IX Международной научно-технической конференции. -СГУПС. - 2017. - 35-43 с.

14. Вапник, В.Н. Теория распознавания образов. Огатистические проблемы обучения / В.Н. Вапник, А.Я. Червоненкис. - М.: Наука, 1974. - 416 с.

15. Воронов, А.А. Устойчивость, управляемость, наблюдаемость / А.А. Воронов. - М.: Наука, 1979. - 337 с.

16. Глебов, Н.И. Методы оптимизации. / Н.И. Глебов, Ю.А. Кочетов, А.В. Плясунов. -Н.: НГУ, 2000. - 105 с.

17. Глушков, С.П. Идентификация повреждений в мостовых конструкциях на основе анализа их колебательных процессов / С.П. Глушков, Л.Ю. Соловьев, Н.А. Донец, // Вестник ТГАСУ. - 2011. (4). - С. 209-220.

18. Голяндина, Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов: учеб. пособие / Н.Э. Голяндина. - СПб.: СПбГУ, 2004. - 76с.

19. Горбань, А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н. Горбань. - СССР-США: СП «Параграф», 1990. - 160 с.

20. Дарков, А.В. Строительная механика / А.В. Дарков, Н.Н. Шапошников. -М.: 2010. 656 с.

21. Донец, Н.А. Идентификация повреждений в балочных пролетных строениях мостов на основе анализа отклика проходящих по ним транспортных средств: дис. ... канд. тех. наук: 05.23.11 / Николай Александрович Донец. -Новосибирск, 2013.- 190 с.

22. Ефимов, П.П. Экспериментальные методы исследования мостов: Учебное пособие / П.П. Ефимов. - Омск: ГТЦУ, 1994. - 195 с.

23. Живаев, А.А. Мониторинг строительных конструкций: дис. ... канд. тех. наук: 05.23.01 / Александр Александрович Живаев. - Пенза, 2011. - 192 с.

24. Картопольцев, В.М. Определение динамических напряжений и деформаций в сталежелезобетонных мостах / В.М. Картопольцев, В.М. Сафронов, А.В. Картопольцев, Б.Д. Колмаков // Вестник ТГАСУ. - 2016. (5). - С. 178-193.

25. Картопольцев, В.М. Динамические испытания сталежелезобетонных мостов с учетом влияния дефектов проезжей части / В.М. Картопольцев, В.М. Сафронов, А.В. Картопольцев, Б.Д. Колмаков // Вестник ТГАСУ. - 2016. (3). - С. 194-204.

26. Картопольцев, В.М. Влияние дефектов проезжей части на изменение динамических характеристик пролетных строений мостов / В.М. Картопольцев, А.В. Картопольцев, Б.Д. Колмаков // Вестник ТГАСУ. - 2015. (6). - С. 156-164.

27. Козионов, А.П. Вейвлет-преобразование и одноклассовая классификация для мониторинга состояния дамб / А.П. Козионов, А.Л. Пяйт, И.И.

Мохов, Ю.П. Иванов // Информационно-управляющие системы. - 2014. - № 71 (4). С. 93-102.

28. Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети / В.В. Круглов, В.В. Борисов. - М.: Горячая линия, 2002. - 383 с.

29. Кузьмин, О.В. Анализ структуры гармонических рядов динамики на базе алгоритма сингулярного разложения / О.В. Кузьмин, В.С. Кедрин // Пробл. управл. - 2013. (1). - C. 26-31.

30. Курбацкий, Е.Н. Исследование отклика балочных мостов от воздействия поезда / Е.Н. Курбацкий, М.Я. Квашнин, И.С. Бондарь // Мир транспорта. - 2015. - № 3 (13). - C. 58-71.

31. Лоскутов, А.Ю. Анализ временных рядов / А.Ю. Лоскутов. - М.: Физ. фак. МГУ, 2010. - 113 с.

32. Лялин, В.Е. Краткосрочное прогнозирование временных рядов на основе идентификации скелетонной алгебраической последовательности / В.Е. Лялин, А.В. Уланов, Н.В. Кириян // Приволжский научный вестник. - 2014. - № 34 (6). -C. 5-11.

33. Матвеев, М.Г. Применение метода сингулярно-спектрального анализа для идентификации сигналов электрической активности мозга / М.Г. Матвеев, М.Е. Семенов, П.В. Толоконников, А.Ю. Соловьев // Вестник ВГУ, серия: системный анализ и информационные технологии. - 2012. (2). - C. 42-47.

34. Минтрансстрой СССР. Рекомендации по расчету температурных и усадочных воздействий на пролетные строения мостов. - М.: ЦНИИС, 2009. - 56 с.

35. Николаев, С.М. Идентификация параметров моделей динамики сложнопрофильных деталей при обработке фрезерованием: дис. ... канд. тех. наук: 01.02.06 / Сергей Михайлович Николаев. - М., 2017. - 187 с.

36. Новак, Ю.В. Динамические методы испытаний мостовых конструкций и уникальных сооружений / Ю.В. Новак, О.А. Виноградова, М.Е. Соломенцев // Транспортное строительство. - 2009. (№7). - C. 2-4.

37. Новак, Ю.В. Оценка технического состояния железобетонных мостов

методами динамической диагностики / Ю.В. Новак, А.Н. Звягинцев, Е.И. Павлов // Научные труды ОАО ЦНИИС. - М.: - 2006. (234). - С. 29-36.

38. Пискунов, Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления: в 2 т. / Н.С. Пискунов. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 1996. Т. 2. - 560 с.

39. Работнов, Ю.Н. Сопротивление материалов / Ю.Н. Работнов. - М.: Государственное издательство физ.-мат. лит-ры, 1962. - 456 с.

40. Росавтодор. Методические рекомендации по вибродиагностике автодорожных мостов. - М.: ГП Информавтодор, 2001. - 25с.

41. Рощин, А.В. Основы теории автоматичесского управления / Рощин, А.В. - 2-е изд. - М., 2007. 101 с.

42. Слюсарь, А.В. Совершенствование методики диагностики железобетонных пролетных строений по результатам исследования их динамической работы / А.В. Слюсарь, А.Н. Яшнов, // Научные труды Общества железобетонщиков Сибири и Урала. - 2004. (8). - С. 83-85.

43. Слюсарь, А.В. Моделирование железобетонных пролетных строений в конечно-элементной среде / А.В. Слюсарь, А.Н. Яшнов, // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. - Новосибирск: Изд-во СГУПСа. - 2005. (12). - С. 135-138.

44. Смышляев, Б.Н. Испытания железнодорожного моста через реку амур у хабаровска (2-я очередь реконструкции) / Б.Н. Смышляев, А.Ю. Журавлев, // Проектирование развития региональной сети железных дорог. - 2016. (4). - С. 366-370.

45. Соломенцев, М.Е. Методика динамической диагностики типовых балочных железобетонных пролетных строений автодорожных мостов: дис. ... канд. тех. наук: 05.23.11 / Михаил Евгеньевич Соломенцев. - М., 2011. - 163 с.

46. Стенин, В.А. Пространство состояний в задачах автоматизации СЭУ: Учебное пособие / В.А.Стенин. - Северодвинск: Севмашвтуз, 2008. - 92 с.

47. Туан, Н.Ф. Изучение и моделирование трансформаций процессов собственных колебаний многомерных динамических систем при импульсных

воздействиях: дис. ... канд. физ.-мат. наук: 01.04.01 / Нгуен Фу Туан. Иркутск, 2014. - 143 с.

48. Цветков, Д.Н. Оценка технического состояния сталежелезобетонных пролетных строений железнодорожных мостов по динамическим параметрам: дис. ... канд. тех. наук: 05.23.11 / Дмитрий Николаевич Цветков. - Новосибирск, 2010.- 124 с.

49. Цернант, А.А. Научное сопровождение объектов как условие обеспечения комплексной безопасности строительства / А.А. Цернант // Транспортное строительство. - 2009. (3). - C. 2-5.

50. Чаплин, И.В. Мониторинг напряженно-деформированного состояния железобетонных преднапряженных пролетных строений железнодорожных мостов / И.В. Чаплин // Научные труды общества железобетонщиков Сибири и Урала. - 2016. - C. 64-69.

51. Шитиков, В.К. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R [Электронный ресурс]. / В.К. Шитиков, С.Э. Мастицкий // Тольятти - 2017. - C. 351. - Режим доступа: https://github.com/ranalytics/data-mining

52. Свид. 2016616713. «Measurement Time Estimation System (METIS)»: программа для ЭВМ / Н.А. Донец, В.С. Афанасьев (RU); заявитель и правообладатель Н.А. Донец, В.С. Афанасьев. - №2016614281; заявл. 22.04.16; опубл. 17.06.16, Реестр программ для ЭВМ. - 5 с.

53. ОДМ 218.4.025-2016 Рекомендации по определению грузоподъёмности эксплуатируемых мостовых сооружений на автомобильных дорогах общего пользования. Общая часть. - М.: Информавтодор, 2016. - 55 с.

54. СП 58.13330.2012 Гидротехнические сооружения. Основные положения. - М.: Стандартинформ, 2012. - 39 с.

55. ГОСТ 31937-2011. Здания и сооружения. Правила обследования и мониторинга технического состояния. - М.: Стандартинформ, 2012. - 55 с.

56. Abdelgawad, A. Internet of things (IoT) platform for structure health

monitoring / K. Yelamarthi, A.Abdelgawad // Wireless Communications and Mobile Computing. - 2017. - С. 10.

57. Adams, R.D. A Vibration Technique for Non-Destructively Assessing the Integrity of Structures / R.D. Adams // Journal Mechanical Engineering Science. - 1978. - Т. 20. № 2. - 93-100 с.

58. Adhikari, R. An Introductory Study on Time Series Modeling and Forecasting / R.K. Agrawal, R. Adhikari // LAP Lambert Academic Publishing, Germany. - 2013. -68 c. - Режим доступа: https://arxiv.org/abs/1302.6613

59. Alampalli, S. Influence Of In-Service Environment On Modal Parameters S. Alampalli // Proceedings of the IMAC international modal analysis conference. - 1998. (3243). - C. 111-116.

60. Au, F.T.K. Time-dependent effects on dynamic properties of cable-stayed bridges / X.T. Si, F.T.K. Au // Structural Engineering and Mechanics. - 2012. - № 1 (41). - C. 139-155.

61. Bachmann, H. Vibration Problems in Structures: Practical Guidelines / H. Bachmann. - Springer, 1995. - 234 c.

62. Bakir, P.G. Evaluation of Optimal Sensor Placement Techniques for Parameter Identification in Buildings / P.G. Bakir // Mathematical and Computational Applications. - 2011. - № 2 (16). - C. 456-466.

63. Balm'es, E. Orthogonal Maximum Sequence Sensor Placements Algorithms / E. Balm'es // Algorithms for modal tests, expansion and visibility. - 2005. (1). - C. 110.

64. Bendat, J.S. Random Data: Analysis and Measurement Procedures / J.S. Bendat, A.G. Piersol. - 4-е изд., New Jersey: John Wiley & Sons, 2010. - 640 c.

65. Box, G.E.P. Time series analysis: forecasting and control / G.E.P. Box, G.M. Jenkins. - Holden-Day, San Francisco, CA, 1976. - 598 c.

66. Breiman, L. Random forests / L. Breiman // Machine Learning. - 2001. - № 1 (45). - C. 5-32.

67. Brincker, R. Damping estimation by frequency domain decomposition / C.E.

Ventura, P. Andersen, R. Brincker // In Proc. of the 19th International Modal Analysis Conference (IMAC). - 2001. (1). - C. 698-703.

68. Bungard, V. Condition Assessment of Concrete Structures and Bridges Using Vibration Monitoring in Comparison to Changes in Their Static Properties / Bungard, V. // Dirasat: Educational Sciences. - 2010. (40).

69. Caetano, E. Modal identification and correlation with finite element parameters of Vasco da Gama Bridge / A. Cunha, R. Cal?ada, E. Caetano // XVII International Modal Analysis Conference (IMAC, Kissimmee, Florida, USA) - 1999. -C. 705-711.

70. Cantieni, R. Experimental Methods Used in System Identification of Civil Engineering Structures / Cantieni, R. // Problemi di vibrazioni nelle strutture civili e nelle costruzioni meccaniche. - 2004. - C. 10-11.

71. Castro-Triguero, R. Optimal sensor placement in timber structures by means of a multi- scale approach with material uncertainty / E.I.S. Flores, R. Castro-Triguero // Structural Control and Health Monitoring. - 2014. - № 12 (21). - C. 1437-1452.

72. Chang, H.-F. Real-time Structural Health Monitoring System Using Internet of Things and Cloud Computing / T.-K. Lin, Chang, H.-F. // Eleventh U.S. National Conference on Earthquake Engineering. - 2018. - C. 105-116.

73. Cheynet, E. Temperature effects on the modal properties of a suspension bridge / J. Sn^bjornsson, J. Bogunovi, Cheynet, E. // Dynamics of Civil Structures, Volume 2: Proceedings of the 35th IMAC, A Conference and Exposition on Structural Dynamics. - 2017. - № June (2). - C. 87-93.

74. Cho, S. Bridge monitoring using wireless smart sensors / B.F.S. Jr, H. Jo, J. Li, S. Cho // SPIE. - 2012. (January). - C. 27-30.

75. Chung, T.T. Finite element model updating of Canton Tower using regularization technique / S. Cho, C.B. Yun, H. Sohn, T.T. Chung // Smart Structures and Systems. - 2012. - № 4 (10). - C. 459-470.

76. Cielen, D. Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and More, Using Python Tools / D. Cielen, A.D.B. Meysman, M. Ali. Manning - 2016. - 300 c.

77. Cochrane, J. Time series for macroeconomics and finance / J. Cochrane. -University of Chicago, 2005. - 136 c.

78. Cornwell, P. Environmental variability of modal properties / C.R. Farrar, S.W. Doebling, H. Sohn, P. Cornwell // Experimental Techniques. - 2008. - № 6 (23).

- C. 45-48.

79. Cornwell, P.J. Structural Health Monitoring Studies of the Alamosa Canyon and I-40 Bridges / S.W. Doebling, C.R. Farrar, M.B. Prime, P.J. Cornwell. - Los Alamos National Laboratory, University of California, 2000. - 182 c.

80. Cruz, P.J.S. Performance of vibration-based Damage Detection Methods in Bridges / R. Salgado, P.J.S. Cruz // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. - 2008. - № 1 (24). - C. 62-79.

81. Debnath, N. Placement of sensors in operational modal analysis for truss bridges / a. Dutta, S.K. Deb, Debnath, N. // Mechanical Systems and Signal Processing.

- 2012. (31). - C. 196-216.

82. Din, M.A. ARIMA by Box Jenkins Methodology for Estimation and Forecasting Models in Higher Education Din, M.A. // ATINER's Conference Paper Series. - 2015. (2). - C. 3-14.

83. Doebling, S.W. Damage Identification and Health Monitoring of Structural and Mechanical Systems from Changes in Their Vibration Characteristics: A Literature Review / C.R. Farrar, M.B. Prime, D.W. Shevitz, Doebling, S.W. . - Los Alamos National Laboratory, University of California, 1996. - C. 136.

84. Doebling, S.W. A Statistical Pattern Recognition Paradigm for Vibration-Based Structural Health Monitoring / T.A. Duffey, C.R. Farrar, S.W. Doebling // 2nd International Workshop on Structural Health Monitoring. - 1999. - C. 10-20.

85. Ewins, D.J. Modal testing: Theory, practice, and application / D.J. Ewins. -Research Studies Press, Baldock, Hertfordshire, England, 2000. - 562 c.

86. Farrar, C.R. System Identification From Ambient Vibration Measurements on a Bridge / G.H. James III, Farrar, C.R. // Journal of Sound and Vibration. - 1997. - № 1 (205). - C. 1-18.

87. Frigui, F. An algorithm for damage detection and localization Using output-only response for civil engineering structures subjected to seismic excitations / J. Faye, C. Martin, O. Dalverny, Frigui, F. // 7th International Conference on Mechanics and Materials in Design, Albufeira, Portugal. - 2017. - C. 100-116.

88. Garcia, D. Singular Spectrum Analysis for identifying structural nonlinearity using free-decay responses . Application for delamination detection and diagnosis in composite laminates / I. Trendafilova, U. Kingdom, Garcia, D. // 26th International Conference on Noise and Vibration Engineering, At Leuven, Belgium. - 2014. - C. 8595.

89. Giraldo, D.F. Damage detection accommodating varying environmental conditions / S.J. Dyke, J.M. Caicedo, Giraldo, D.F. // Structural Health Monitoring. -2006. - № 2 (5). - C. 155-172.

90. Golyandina, N. Multivariate and 2D Extensions of Singular Spectrum Analysis with the Rssa Package / A. Korobeynikov, A. Shlemov, K. Usevich, Golyandina, N. // Journal of Statistical Software. - 2013. - № 2 (67). - C. 1-78.

91. Golyandina, N. The "Caterpillar" - SSA method for analysis of time series with missing values / E. Osipov, Golyandina, N. // Journal of Statistical Planning and Inference. - 2007. - № 8 (137). - C. 2642-2653.

92. Goursat, M. Crystal clear SSI for operational modal analysis of aerospace vehicles / L. Mevel, M. Dohler, Goursat, M. // Structural Dynamics, Volume 3: Proceedings of the 28th IMAC. - 2010. - C. 1421-1430.

93. Herlufsen, H. Identification techniques for operational modal analysis - an overview and practical experiences / P. Andersen, S. Gade, N. Moller, Herlufsen, H. // Proceedings of the 1st International Operational Modal Analysis Conference, IOMAC. - 2005. - C. 13-26.

94. Heylen, W. Modal Analysis Theory and Testing / S. Lammens, P. Sas, Heylen, W. - Division of Production Engineering, Machine Design and Automation, Katholieke Universiteit Leuven, Belgium, 1997. - 340 c.

95. Hipel, K. Time series modelling of water resources and environmental

systems / R.H. McCuen, K. Hipel. - Elsevier Science, 1994. - 1053 c.

96. Jiang, Y. Dynamic optimization model for bridge management systems / K.C. Sinha, Jiang, Y. // Transportation Research Record. - 1989. - № 1211. - C. 92-100.

97. Kammer, D.C. Sensor placement for on-orbit modal identification and correlation of large space structures Kammer, D.C. // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. - 1991. - № 2 (14). - C. 251-259.

98. Kammer, D.C. Optimal placement of triaxial accelerometers for modal vibration tests / M.L. Tinker, Kammer, D.C. // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2004. - № 1 (18). - C. 29-41.

99. Kim, J. System Identification of Civil Engineering Structures through Wireless Structural Monitoring and Subspace System Identification Methods: dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy / J. Kim. - University of Michigan. - 2011. - 184 c.

100. Li, D.-S. A note on fast computation of effective independence through QR downdating for sensor placement / H.-N. Li, C.-P. Fritzen, Li, D.-S. // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2009. - № 4 (23). - C. 1160-1168.

101. Li, D.S. The connection between effective independence and modal kinetic energy methods for sensor placement / H.N. Li, C.P. Fritzen, Li, D.S. // Journal of Sound and Vibration. - 2007. - № 4-5 (305). - C. 945-955.

102. Li, H. Fractal dimension-based damage detection method for beams with a uniform cross-section // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2011. Т. 26. № 3. 190-206 с.

103. Liu, F. Correlation signal subset-based stochastic subspace identification for an online identification of railway vehicle suspension systems / H. Zhang, X. He, Liu, F. // Vehicle System Dynamics. - 2019. (3). - C. 1-21.

104. Ljung, L. System Identification: Theory for the User / L. Ljung. - 2-е изд., Prentice-Hall, 1999. - 315 c.

105. Lynch, J.P. A wireless modular monitoring system for civil structures / J.P. Lynch, K.H. Law // Proceedings of the 20th International Modal Analysis Conference

(IMAC-XX): Structural Dynamics Vols I and II. - 2002. (4753). - C. 1-6.

106. Maas, S. Damage assessment of concrete structures through dynamic testing methods. Part 2: Bridge tests / A. Zurbes, D. Waldmann, M. Waltering, S. Maas // Engineering Structures. - 2012. (34). - C. 483-494.

107. Maeck, J. Damage identification on the Z24-bridge using vibration monitoring / B. Peeters, G. De Roeck, Maeck, J. // Smart Materials and Structures. -2001. - № 3 (10). - C. 512-517.

108. Magalhaes, F. Vibration based structural health monitoring of an arch bridge: From automated OMA to damage detection / A. Cunha, E. Caetano, Magalhaes, F. // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2012. (28). - C. 212-228.

109. Mahowald, J. Evaluation of Dynamic Damage Indicators on Real-Life Civil Engineering Structures: Measurement Uncertainty and Environmental Influences Considered: dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy / J. Mahowald. -University of Luxembourg, 2013. - 230 c.

110. Maia, N. Theoretical and Experimental Modal Analysis / J. Silva, N. Maia. -Research Studies Press, 1997. - 488 c.

111. Masjedian, M.H. A review on operational modal analysis researches: Classification of methods and applications / M. Keshmiri, Masjedian, M.H. // IOMAC 2009 - 3rd International Operational Modal Analysis Conference. - 2009. C.12.

112. Meo, M. On the optimal sensor placement techniques for a bridge structure / M. Meo, G. Zumpano // Engineering Structures. - 2005. - № 10 (27). - C. 1488-1497.

113. Moaveni, B. Effects of changing ambient temperature on finite element model updating of the Dowling Hall Footbridge / I. Behmanesh, Moaveni, B. // Engineering Structures. - 2012. (43). - C. 58-68.

114. Moser, P. Environmental effects on the identified natural frequencies of the Dowling Hall Footbridge / B. Moaveni, Moser, P. // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2011. - № 7 (25). - C. 2336-2357.

115. Moskvina, V. Application of the singular spectrum analysis for change-point detection in time series / V. Moskvina, A.A. Zhigljavsky // Journal of Time Series

Analysis. - 2001. - № 0 (44).

116. Mrabet, E. A New Criterion for the Stabilization Diagram Used with Stochastic Subspace Identification Methods: An Application to an Aircraft Skeleton / M. Abdelghani, N. Ben Kahla, Mrabet, E. // Shock and Vibration. - 2014. - № June 2015 (2014). - C. 1-8.

117. Nagayama, T. Structural Health Monitoring Using Smart Sensors. NSEL report series. / T. Nagayama, B.F. Spencer. - University of Illinois at Urbana-Champaign, 2007. - 186 c.

118. Nagayama, T. Rapidly deployable wireless sensor networks / T. Nagayama, B.F. Spencer. - University of Tokyo, 2013. - 69 c.

119. Nguyen, V.H. Damage detection in bridge structures including environmental effects / J. Mahowald, S. Maas, C. Chevreuils, Nguyen, V.H. // Proceedings of the 9th International Conference on Structural Dynamics, EURODYN. -2014. - № July. - C. 2613-2620.

120. Nguyen, V.H. A Study of Temperature and Aging Effects on Eigenfrequencies of Concrete Bridges for Health Monitoring / J. Mahowald, S. Schommer, S. Maas, Nguyen, V.H. // Engineering. - 2017. - № 05 (09). - C. 396-411.

121. Ni, Y.Q. Correlating modal properties with temperature using long-term monitoring data and support vector machine technique / X.G. Hua, K.Q. Fan, J.M. Ko, Ni, Y.Q. // Engineering Structures. - 2005. - № 12 SPEC. ISS. (27). - C. 1762-1773.

122. Ni, Z. Identification of the time-varying modal parameters of a spacecraft with flexible appendages using a recursive predictor-based subspace identification algorithm / J. Liu, Z. Wu, Ni, Z. // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering. - 2019. - № 6 (233). - C. 20322050.

123. OECD. Durability of concrete road bridges: report. - Paris: Organization for Economic Co-operation and Development, 1989. - 136 c.

124. Overschee, P. Van. Subspace algorithms for the stochastic identification problem / P. Van. Overschee, B. De Moor. // Automatica. - 1993. - № 3 (29). - C. 649-

125. Overschee, P. Van. Subspace Identification for Linear System: Theory -Implementation - Applications / P. Van. Overschee, B. De Moor, Overschee. - Kluwer academic publishers, London: 1996. - 268 c.

126. Papadimitriou, C. Optimal sensor placement methodology for parametric identification of structural systems / C. Papadimitriou // Journal of Sound and Vibration. - 2004. - № 4-5 (278). - C. 923-947.

127. Pedregosa, F. Scikit-learn: Machine learning in Python / F. Pedregosa, G. Varoquaux // Journal of Machine Learning Research. - 2011. (12). - C. 2825-2830.

128. Peeters, B. System identification and damage detection in civil engineering: dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy / B. Peeters. Katholieke Universiteit Leuven - 2000. - 257 c.

129. Peeters, B. Operational modal analysis for estimating the dynamic properties of a stadium structure during a football game / H. Van Der Auweraer, F. Vanhollebeke, P. Guillaume, Peeters, B. // Shock and Vibration. - 2007. - № 4 (14). - C. 283-303.

130. Peeters, B. One year monitoring of the Z24-bridge: Environmental influences versus damage events / D. Roeck, Guido, Peeters, B. // Proceedings of SPIE -The International Society for Optical Engineering. - 2000. - № May (2). - C. 15701576.

131. Peeters, B. One-year monitoring of the Z24-bridge: Environmental influences versus damage events / D. Roeck, Guido, Peeters, B. // Earthquake Engineering & Structural Dynamics. - 2001. - № 2 (30). - C. 149-171.

132. Peeters, B. Reference based stochastic subspace identification in civil engineering / G. De Roeck, Peeters, B. // Inverse problems in engineering. - 2000. - № 1 (8). - C. 47-74.

133. Ramos, L.F. Damage identification on masonry structures based on vibration signatures: dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy / L.F. Ramos. -University of Minho, 2007. - 378 c.

134. Reynders, E. System Identification Methods for (Operational) Modal

Analysis: Review and Comparison / E. Reynders // Archives of Computational Methods in Engineering. - 2012. - № 1 (19). - C. 51-124.

135. Reynders, E. Uncertainty quantification in operational modal analysis with stochastic subspace identification: Validation and applications / E. Reynders, K. Maes, G. Lombaert, G. De Roeck // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2016. (6667). - C. 13-30.

136. Rytter, A. Vibrational Based Inspection of Civil Engineering Structures / A. Rytter. - Aalborg University, 1993. - 207 c.

137. Salama, M. Optimal placement of excitations and sensors for verification of large dynamical systems / M. Salama, T. Rose, J. Garba // Proceedings of the 28th Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference. - 1987. - C. 1024-1031.

138. Salgado, R. Damage Detection Methods in Bridges through Vibration Monitoring: Evaluation and Application: dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy / R. Salgado. - University of Minho, 2008. - 320 c.

139. Scuro, C. Internet of Things for Structural Health Monitoring / P.F. Sciammarella, F. Lamonaca, R.S. Olivito, Scuro, C. // IEEE Instrumentation and Measurement Magazine. - 2018. - № 6 (21). - C. 4-14.

140. Shepitko, T.V. Computer simulation models for consideration of seasonal trends influence on the structural dynamics of bridges / T.V. Shepitko, E.S. Shepitko, V.S. Afanasev // Communications - Scientific Letters of the University of Zilina. -2019. (2). - C. 75-80.

141. Shin, Y. Application of Boosting Regression Trees to Preliminary Cost Estimation in Building Construction Projects / Y. Shin // Computational Intelligence and Neuroscience. - 2015. - № November (2015). - C. 1-9.

142. Sirca, G.F. System identification in structural engineering / G.F. Sirca, H. Adeli // Scientia Iranica. - 2012. - № 6 (19). - C. 1355-1364.

143. Smola, A.J. A tutorial on support vector regression / A.J. Smola, B. Scholkopf // Statistics and Computing. - 2004. (14). - C. 199-222.

144. Sohn, H. A Review of Structural Health Monitoring Literature: 1996 - 2001

/ C.R. Farrar, F. Hemez, Sohn, H. Los Alamos National Laboratory, 2001. - 311 c.

145. Sommer, A.M. Probability-based bridge inspection strategy / A.M. Sommer, A.S. Nowak, P. Thoft-Christensen // J. Struct. Engrg. ASCE. - 1994. T. Vol. 119. -No.12. - c. 3520-3536.

146. Soyoz, S. Long-term monitoring and identification of bridge structural parameters / S. Soyoz, M.Q. Feng // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. - 2009. - № 2 (24). - C. 82-92.

147. Spencer, B.F. Wireless Sensor Advances and Applications for Civil Infrastructure Monitoring / B.F. Spencer, C. Yun // Wireless Sensor Advances and Applications for Civil Infrastructure Monitoring - 2010. - 341 c.

148. Tariq, R. Make your own network / Tariq, R. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. - 222 c.

149. Tokognon, A.C. Structural Health Monitoring Framework Based on Internet of Things: A Survey / A.C. Tokognon, B. Gao, G.Y. Tian, Y. Yan // IEEE Internet of Things Journal. - 2017. - № 3 (4). - C. 629-635.

150. Weissmann, J. Selecting rehabilitation and replacement bridge projects / J. Weissmann, R. Harrison, N.H. Burns, W.R. Hudson // Extending the Life of Bridges. West Conshohocken, PA: ASTM International - 1990. - c. 3-17.

151. Westgate, R.J. Environmental Effects on a Suspension Bridge ' s Dynamic Response. / K.Y. Koo, J.M.W. Brownjohn, Westgate, R.J. // Eurodyn 2011. - 2011 - № July. - C. 3-7.

152. Wong, K.Y. Structural health monitoring of cable-supported bridges in Hong Kong / K.Y. Wong, Y.Q. Ni // structural health monitoring of civil infrastructure systems - 2009. C. 371-411.

153. Worden, K. The fundamental axioms of structural health monitoring / C.R. Farrar, G. Manson, G. Park, Worden, K. // Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. - 2007. - № 2082 (463). - C. 16391664.

154. Xia, Y. Temperature effect on vibration properties of civil structures: a

literature review and case studies / B. Chen, S. Weng, Y.-Q. Ni, Xia, Y. // Journal of Civil Structural Health Monitoring. - 2012. - № 1 (2). - C. 29-46.

155. Xiaa, Y. Long term vibration monitoring of an RC slab: Temperature and humidity effect / H. Hao, G. Zanardo, A. Deeks, Xiaa, Y. // Engineering Structures. -2006. - № 3 (28). - C. 441-452.

156. Yang, H. Research on Optimal Sensor Placement Based on Reverberation Matrix for Structural Health Monitoring / Z. Wu, S. Liu, H. Sun, Yang, H. // International Journal of Distributed Sensor Networks. - 2012. (1). - C. 7.

157. Yoav, F. A short introduction to boosting / F. Yoav, R.E. Schapire // Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence. - 1999. - № 5 (14). - C. 771-780.

158. Zhang, G. Forecasting with artificial neural networks: The state of the art /

B.E. Patuwo, M.Y. Hu, Zhang, G. // International Journal of Forecasting. - 1998. (14). -

C. 35-62.

159. Zhang, G. An improved stochastic subspace identification for operational modal analysis / B. Tang, G. Tang, Zhang, G. // Measurement: Journal of the International Measurement Confederation. - 2012. - № 5 (45). - C. 1246-1256.

160. Zhang, P.G. Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model Zhang, P.G. // Neurocomputing. - 2003. (50). - C. 159-175.

161. Zhang, Q.W. Traffic-induced variability in dynamic properties of cable-stayed bridge / L.C. Fan, W.C. Yuan, Zhang, Q.W. // Earthquake Engineering and Structural Dynamics. - 2002. - № 11 (31). - C. 2015-2021.

162. Zhifen, Y. Structural Health Monitoring System based on Wireless Sensor Network Zhifen, Y. // ICMMCCE. - 2015. - C. 246-249.

163. Zhou, Z.-H. Ensemble methods: foundations and algorithms Zhou, Z.-H. Chapman & Hall/CRC, 2012. 234 c.

164. Zhu, K. Determining the Optimal Placement of Sensors on a Concrete Arch Dam Using a Quantum Genetic Algorithm / C. Gu, J. Qiu, W. Liu, Zhu, K. // Journal of Sensors. - 2016. (1). - C. 1-10.

165. National Bridge Inventory [Электронный ресурс]. - Режим доступа:

http : //www. fhwa. dot. gov/bridge/nbi. cfm.

166. Federal high-way administration national bridge inventory posting data [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //www. fhwa. dot. gov/bridge/britab. cfm.

167. Viaduct Henri-Bourassa, Canada OSMOS [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www. osmos.j p/wp-content/uploads/akt-new 16. pdf.

Определение экономического эффекта от содержания сооружений по их

фактическому состоянию

Для расчета экономического эффекта используются данные Национальной Базы Мостов Федеральной Дорожной Администрации США (National Bridge Inventory of the Federal Highway Administration of the USA), в которой собрана информация по 600 тысячам сооружений длиной свыше 6 метров [165].

На протяжении жизненного цикла сооружения выполняются различные работы по его содержанию, ремонту и реконструкции. В настоящее время в Российской Федерации периодичность этих работ практически не зависит от состояния сооружения. Если предположить, что часть работ по содержанию сооружения или, например, реконструкцию можно отсрочить, то средства, которые предполагается выделить на эти цели, можно направить на инвестиции. Тогда экономический эффект E от такого варианта развития событий можно подсчитать по формуле (А. 1):

Е = С х(1 + (В- I))N - С, (А. 1)

где С - затраты на капитальный ремонт сооружения, N - срок возможного продления эксплуатации, B - уровень процентного дохода за период N, I - уровень инфляции за период N.

В данных, опубликованных Федеральной Дорожной Администрацией США [166] за 2013 год, указано, что было реконструировано 63522 мостов при затратах в $46.5 млрд. В среднем на реконструкцию каждого моста было потрачено приблизительно $732.4 тыс. Стоимость капитального ремонта составила в среднем 68% от стоимости реконструкции и равна $498.0 тыс. Рассчитаем на основе этих данных экономический эффект при отсрочке работ на один год.

Примем стоимость реконструкции С = $732.4 тыс, среднюю годовую инфляцию I = 0.02 (2%), а средний годовой процентный доход В = 0.06 (6%):

Екапремонт = 498 000 (1 + (0.06 - 0.02))1 - 498 000 = $19 920, (А.2) £реконструкция = 732 400(1 + (0.06 - 0.02))1- 732 400 = $29 296, (А.3) Рассмотрим далее примеры содержания по фактическому состоянию следующих искусственных сооружений: срок службы которых подходит к концу, в середине жизненного цикла и новые.

Сооружения в конце жизненного цикла 4-х пролетный мост из преднапряженного железобетона длиной 300 метров был построен в регионе Хокурику, Япония в 1972 году [118]. В 2009 году были зафиксированы первые коррозионные повреждения несущих конструкций, а в 2011 выполнены работы по усилению моста и установке системы мониторинга технического состояния. Мониторинг на сооружении производится в режиме реального времени и продлится вплоть до реконструкции, намеченной на 2020 год. Расчетный экономический эффект от отсрочки вложений при оценочной стоимости реконструкции в текущих ценах С = $9 млн, среднегодовой инфляции I = 0.02, процентном доходе В = 0.06 и периоде продления эксплуатации N = 9 лет составит:

Е = 9 000 000( 1 + (0.06 - 0.02))9 - 9 000 000 = $3 810 000, (А.4) Другим примером сооружения в конце жизненного цикла может служить виадук Анри-Борасса в Монреале, Канада [167]. Виадук, построенный в 1938 году, был ключевым элементом местной дорожно-транспортной сети. В 2008 году на виадуке были введены ограничения по пропуску нагрузки, что означало необходимость срочных капитальных вложений на ремонт или реконструкцию. Однако испытания и мониторинг виадука в режиме реального времени сделали возможным снять ограничения по пропуску нагрузки и продлить эксплуатацию до 2013 года. Стоимость реконструкции в ценах 2008 года составила С = $3 млн, средняя годовая инфляция за период 2008-2013 годов I = 0.0166 [166]. Достоверно не известно, каким образом были инвестированы средства, которые

предполагалось направить на реконструкцию, но предположим, что средний годовой процентный доход в 2008-2013 годах В = 0.06. Тогда можно рассчитать экономический эффект за 5 дополнительных лет эксплуатации:

Е = 3 000 000 х (1 + (0.06 - 0.0166))5 - 3 000 000 = $710 000, (А.5) Известно, что общая стоимость системы мониторинга составила $49 тыс. (из них $24 тыс. - стоимость датчиков), стоимость обработки результатов мониторинга - $44 тыс., то есть в итоге было потрачено $93 тыс. [167]. Очевидно, что экономический эффект от внедрения систем мониторинга и содержания сооружений в конце жизненного цикла по фактическому состоянию может быть значительным.

Сооружения в середине жизненного цикла и новые Для расчета экономического эффекта введем параметр Nсредн - среднее время до капитального ремонта или реконструкции сооружения после начала его мониторинга. Тогда экономический эффект можно вычислить по формуле:

Е = (С X (1 + (В - I))" - С) X (1 - (В- 1))м средн, (А. 6)

где С - текущая стоимость капитального ремонта, N - срок продления эксплуатации, B - средний уровень процентного дохода за период N I - уровень инфляции за период N.

Если Nсредн велико, то эффективность мониторинга на текущий момент значительно снижается. Другими словами, инвестирование в мониторинг сегодня, чтобы получить результат в будущем, не имеет смысла, так как в настоящий момент данные мониторинга не будут востребованы. Рассмотрим это утверждение на примере упоминавшихся ранее данных Федеральной Дорожной Администрации США за 2013 год. Предположим, что Nсредн = 20 лет, стоимость реконструкции С = $732.4 тыс., срок продления эксплуатации N = 1 год, средняя годовая инфляция I = 0.02 (2%), а средний годовой процентный доход В = 0.06 (6%), тогда:

Е = 732 400 X (1 + (0.06 - 0.02))1 - $732 400) X (1 - (0.06 - (А.7) 0.02))20=$12 950,

То есть, в случае возможной отсрочки ремонта или реконструкции на N +

лет, может быть получена возможность инвестировать средства и получить доход в размере $12 950. Очевидно, что постоянный мониторинг каждого сооружения, которое находится в середине жизненного цикла, не целесообразен, так как затраты на него могут быть велики, а выгода далеко не всегда может быть получена.

Однако, в случае эксплуатации большого числа однотипных сооружений, существует возможность построения выборки сооружений. Тогда планирование работ по ремонту и реконструкции может приниматься на основе анализа данных мониторинга только части сооружений. Данный вывод подтверждает опыт Финской дорожной администрации, которая следит на постоянной основе за 106 мостами и 26 стальными трубами, используя данные мониторинга их технического состояния в качестве основы для принятия решений по содержанию однотипных сооружений [166].

Для определения стоимости системы мониторинга и её эксплуатации построим нормализованный график экономической эффективности для разных значений процентного дохода и уровня инфляции (рис. 1) [5].

На рисунке А.1 видно, что графики пересекаются при Nсредн = 25...35 лет, а нормализованное значение стоимости составляет 0.9.1.5%. Это означает, что экономически обоснованная стоимость установки и эксплуатации системы мониторинга и принятия решений по ремонту и реконструкции сооружений в среднем должна составлять менее 1.2% от стоимости сооружения при Nсредн = 30 лет. Так, если рассмотреть путепровод, стоимость реконструкции которого составляет $3 млн, стоимость мониторинга должна быть не более $36 тыс. Если эти затраты разделить поровну на капитальные и эксплуатационные, то общая стоимость оборудования и установки системы должна быть менее $18 тыс., а оставшаяся сумма, то есть $600 в год на периоде в 30 лет, должна тратиться на обслуживание системы и обработку результатов.

к к

а «

ч

к

к

о н и

«

о

к

о «

«

о и

о «

о

и

0.06

0.05

0.04

0.03

0.02

0.01

0.00

•—• В-1 = 0.02 А—.* В-1 = 0.03 ■—■ В-1 = 0.04 -• ♦ В-1 = 0.05

10

40

50

Годы, лет

Рисунок А. 1 - Нормализованная экономическая эффективность системы мониторинга при разных значениях уровней процентного дохода и инфляции(Б-Т)

С другой стороны, при периодическом мониторинге, когда комплект измерительной аппаратуры может перемещаться с одного сооружения на другое, затраты на обслуживание и обработку результатов могут снизиться до двух раз при сохранении той же стоимости мониторинга. Если цель внедрения системы мониторинга - вернуть вложенные инвестиции, то затраты должны быть менее указанных. Большинство операций при периодическом мониторинге динамических параметров сооружений не трудоемко и не требует участия высококвалифицированных инженеров. Обработка результатов мониторинга может быть автоматизирована. Поэтому, резюмируя, стоит отметить большой потенциал внедрения единой системы периодического мониторинга динамических параметров сооружений, что позволило бы отслеживать состояние конструкций с минимальными финансовыми вложениями, оптимальными периодами ремонтов и реконструкций и, как следствие, наиболее эффективно управлять инфраструктурой.