Study on construction scheme of BRT pavement maintenance in Xiamen

以厦门BRT路面施工养护为例,分析研究传统BRT路面养护施工方案的不足之处,进而从设计、施工等方面对传统的BRT路面养护施工方案进行优化处理,提出新的BRT路面养护施工方案,并在试验段进行应用。分析优化后的BRT路面养护施工方案在试验段的应用效果,将该施工方案推荐到整个BRT路面施工养护工程中。最后,以厦门BRT路面工程为例,得出BRT路面的病害防治应综合考虑设计与施工,严格控制施工质量的结论。Taking the construction maintenance of Xiamen BRT road as an example, the deficiencies in the traditional BRT pavement construction schemes were analysed. Then the BRT pavement construction schemes were optimized from the aspects of the design and construction. Moreover, a new BRT pavement construction scheme was proposed, which was applied in a test section of a pavement maintenance project. After analysing the optimized effect of the BRT pavement maintenance scheme in the test section, the construction scheme was extended to the whole BRT pavement maintenance project. The results confirm that the design and construction of the pavement should be considered integrally to ensure the disease prevention and control of the BRT road surface and to guarantee a strict control of the construction quality.厦门市科技局项目（3502Z20153001

基于正则化与B样条曲线的桥梁影响线识别方法

为了快速评估既有桥梁的安全性,研究了基于多源实测信息快速准确识别桥梁影响线的方法。首先利用桥梁动力响应及车辆移动的实测信息,建立影响线识别的数学模型。在模型中引入Tikhonov正则化方法以解决病态矩阵求解问题,通过设置罚函数项以取得较光滑并贴近真实的影响线。然后通过基函数扩展法重构影响线,将其表示为一系列三次B样条基函数的线性组合,从而将问题从识别众多影响线因子简化为识别少量基函数权重系数。为了验证上述方法的可行性,先在实验室模拟钢制试验小车在钢筋混凝土三跨连续梁模型上移动的过程。基于实测布置于梁底的多测点挠度和应变响应时程以及相应的试验车信息,可识别出不同位置测点的挠度和应变影响线。试验结果表明无论是影响线的总体形状还是局部峰值,识别解与基准解均能较好地吻合。该方法还被进一步应用到一座简支现浇预应力混凝土箱梁桥。该试验通过实测检测车过桥期间的桥梁跨中截面若干测点的动应变、动挠度以及车辆重力、实时位置等信息,准确识别了对应于不同车道的挠度和应变影响线。通过对比桥梁静载实测和影响线虚拟加载结果,发现两者偏差绝对值在5%以内。在一定程度上表明了该影响线识别方法具有较高精度,并具备工程应用的良好潜力。国家自然科学基金项目(NSFC-51778550);;福建省自然科学基金项目(2017J01101);;厦门市科技局科技计划项目(3502Z20163002);;厦门大学校长基金项目(20720180060

未知激励下的无迹卡尔曼滤波新方法

无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种识别非线性系统的有效方法,然而传统的UKF方法需要观测外部激励,这限制了UKF的应用范围。迄今为止,国内外对未知激励情况下的UKF方法的研究还非常少。该文在传统UKF的基础上,推导出在未知激励情况下的无迹卡尔曼滤波(UKF-UI)方法的递推公式,通过对观测误差的最小化,利用非线性方程求解,识别未知外部激励,进而识别非线性结构系统状态与结构未知参数。进一步采用融合部分观测的加速度响应及位移响应,消除识别结果的漂移问题。分别通过白噪声和未知地震作用下识别非线性迟滞模型的两个数值算例,考虑观测噪声对非线性系统进行识别,从而验证提出新方法的有效性。结果表明,该文所提出的UKF-UI方法,能够在部分观测结构系统响应的情况下,有效地识别非线性结构参数和未知激励。国家自然科学基金资助项目(51678509);;\n福建省自然科学基金项目(2016J01263);;\n中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(20720160076);;\n住房和城乡建设部科技项目(2016-K4-046);;\n厦门市交通基础设施智能管养工程技术研究中心资助项目(TCIMI201815