橋梁健康監測（cè）係統中的損傷（shāng）識別過（guò）程，是（shì）基於對（duì）橋（qiáo）梁結構在（zài）靜態和動態條件下（xià）的實際（jì）響應數據（jù）（去除外部環境噪聲幹擾）進（jìn）行分析，從而實現對橋梁（liáng）損傷的檢測、定（dìng）位以（yǐ）及程（chéng）度評估，並（bìng）預測（cè）結（jié）構的整體性能。根據所（suǒ）采（cǎi）用數（shù）學（xué）算法的特點（diǎn），可以將橋梁損（sǔn）傷監測技術分為兩大類：一（yī）類（lèi）是依賴於模型修正的方法（fǎ）；另一類則是不依賴於特定模型（xíng）而直接利用（yòng）監測數據驅動的技（jì）術。前者通過對比理論（lùn）模型參數與實測值來監控（kòng）橋梁（liáng）狀（zhuàng）態（tài）；後（hòu）者則無需（xū）構建詳細的物理模型，直（zhí）接從實時采集的數據中提取信息（xī）以評估橋梁狀（zhuàng）況。通常情況下，基於模型的方法需要較高的專業（yè）知（zhī）識背景，並且涉及到較為複雜的計算過程。

一、依（yī）靠模型（xíng）的方法探討

對於基（jī）於（yú）模（mó）型（xíng）修正的損傷識別策略而言，其核心在（zài）於（yú）通過比較橋梁的數值模擬結果（guǒ）（一般使用有限元方法（fǎ）建立）與安裝於（yú）真實結構上的（de）傳感器所記錄（lù）的實際（jì）數據（jù），進而識別（bié）出（chū）結構的（de）變化情（qíng）況。依據修正（zhèng）方式的不同，這種方法又（yòu）可細分（fèn）為（wéi）局（jú）部（bù）修（xiū）正（zhèng）法和全（quán）局修正法兩種。局（jú）部修正主要針對模型中特定（dìng）區域內（nèi）的物理特性進（jìn）行調整；而（ér）全局修正則涉及整個係（xì）統的（de）質量矩陣、剛度矩陣等（děng）關鍵屬（shǔ）性的重（chóng）構。研（yán）究顯示，在應用有限元模型修正技術進（jìn）行橋梁損傷識別時存在幾（jǐ）個值得關注的問題（tí）：

（1）首（shǒu）先，為了（le）保證模（mó）型（xíng）與實際情（qíng）況（kuàng）的一（yī）致性，往往需要借助實驗（yàn）室（shì）測試所得數（shù）據（jù）來進行校（xiào）正。然而，這種做法可（kě）能未（wèi）能充分考慮實際運行條件（jiàn）下外（wài）界因（yīn）素變化給測（cè）量結果（guǒ）帶來（lái）的（de）影響，因（yīn）此還需進一（yī）步探究修正後的模（mó）型（xíng）在麵（miàn）對不同環境條件時是否會出現誤報（bào）。

（2）其（qí）次，盡（jìn）管可以通過實驗數據校準模（mó）型，但在大多數情況（kuàng）下（xià），此（cǐ）類操作傾（qīng）向於應用於（yú）新建橋梁（liáng）的初（chū）期監測階段，並且監測周期相（xiàng）對較（jiào）短（duǎn）。理論上（shàng）講，經過（guò）校正後的（de）模型應該具備一定的預警能力（lì），但實際上（shàng）目前尚缺（quē）乏長期追蹤並準確反映損傷演化的（de）實例。

（3）此外，現有研究（jiū）多側重於靜態測試（shì）指標作為參考基準，但這（zhè）些（xiē）指標（biāo）往往隻有在結（jié）構明顯（xiǎn）受損（sǔn）時才會表現（xiàn）出（chū）顯著變化。因（yīn）此，選擇那（nà）些能夠更早地反映出潛在問題的敏感性力學參數（shù）用於模（mó）型（xíng）修正顯得尤為重要（yào）。

此外，在執行模型修正的過程中，如何（hé）合理選（xuǎn）定（dìng）待調整的參數種類及（jí）其數量也是一個極具挑戰性的（de）任務。這不僅要求找到最合（hé）適的變量組合（hé），確保計算結果（guǒ）迅速收斂（liǎn），同時也（yě）需滿足精確度的要求（qiú）。

二、機器學（xué）習擔（dān）當“核心角色”

監測數據所驅動的一係列算（suàn）法，其（qí）核（hé）心均建立在機器學（xué）習的框架之（zhī）上。自20世紀80年代以來，人工神經（jīng）網絡（luò）（ANNs）作（zuò）為人工智能領（lǐng）域的一項熱門研究，已（yǐ）經發展成為當代最具影響力的機器學習（xí）算法之一，並且構（gòu）成了當前各種神經網（wǎng）絡架構的基石。ANNs的迅猛進步，促使基於監測數（shù）據的損傷識別技（jì）術得以迅（xùn）速（sù）迭代。這類方法僅（jǐn）需依據橋梁力學行為的微小（xiǎo）變化，即可評估結構（gòu）的安（ān）全狀況，無需構建繁瑣的橋梁有限元模型。它們與健康監測係統的結合（hé），為橋梁管理人（rén）員帶來了直觀（guān）、迅速的結構實（shí）時狀態評估結果。近年來，除了傳統的（de）ANNs，卡（kǎ）爾曼濾波（bō）、蜂（fēng）群算法、貝葉（yè）斯（sī）方法、大數據技術（shù）以及人工智能等（děng）多種（zhǒng）先（xiān）進算（suàn）法也被引入（rù）到了（le）結構損傷（shāng）識（shí）別的領域（yù）。

在神經網絡（luò）及其改（gǎi）進算（suàn）法（fǎ）中，模型架構的選擇至關重要。根據樣本訓練策略的差異，橋梁（liáng）健康監測領（lǐng）域常用的神經網（wǎng）絡可以進一（yī）步細分為前（qián）饋神經網絡（luò）（FFNN）、反向傳（chuán）播神經（jīng）網絡（luò）（BPNN）以及概率神經網絡（PNN）。在此基礎之上（shàng），根據（jù）其各自的特（tè）點，又衍生出（chū）了諸如長短期記（jì）憶網絡（luò）（LSTM）、回聲狀態網絡（ESN）以（yǐ）及殘差網絡（ResNet）等改（gǎi）進模型（xíng）。神經網絡及其改進方法（fǎ）具有（yǒu）強大的（de）函數（shù）逼（bī）近能（néng）力，但它（tā）們與橋梁模型沒有直接的聯係，因此所構建的屬性模型被視為黑箱模型，無法（fǎ）準確反映橋梁的物理構造。基於神經網絡的損傷（shāng）監（jiān）測技術（shù），完全依賴於從（cóng）橋梁結構上獲取的數據，無需（xū）具（jù）備構建橋梁有限元模（mó）型的專（zhuān）業知識。然（rán）而，由於（yú）缺乏（fá）選擇神（shén）經網絡最優架構的（de）統一標準，工程師在實際項目中需要根據具體情況選擇適合的（de）神經網（wǎng）絡（luò），並確定最佳（jiā）的訓練數據算（suàn）法，以確保訓練過程的快速收斂。

目前，各種損（sǔn）傷識別（bié）算法均能有效識別橋梁結構上的損傷存在，並大致確定損傷的位置（zhì）。然而，實踐證明，大多數算法在判（pàn）斷（duàn）損傷類型、損傷程度、預測（cè）橋（qiáo）梁剩（shèng）餘壽命以及未來力學行為等方麵的準確性（xìng）仍（réng）有待（dài）提（tí）升，且其推斷或預測的可靠性也缺乏（fá）充分（fèn）的直（zhí）接（jiē）證據。針對這一問題，我們需要在識（shí）別出結構損傷位置的基礎上，增加對（duì）結構外（wài）觀損（sǔn）傷和內部缺陷的（de）無損檢測內容，以更準確地（dì）確定損傷的類型和程度，從（cóng）而（ér）為後續的管理策略製定提供有力（lì）支持。

中交路橋（qiáo）科技結（jié）合多年（nián）行業先進經驗，融合數字經濟（jì）和國（guó）家安全體係發（fā）展（zhǎn）需求，構（gòu）建“智能監測（cè）、科（kē）技領先、智慧城市、數字（zì）賦能（néng）”的（de）品（pǐn）牌戰略（luè），形成了工（gōng）程檢測、城（chéng）市安全監測、數字化（huà）研發運維三大業務板塊。公司技（jì）術實力雄厚，當前（qián）擁有一支高素質工程（chéng）醫生團隊，囊括了鐵道工程、城市道路與公路、橋梁工程、隧道工程（chéng）、建築工（gōng）程、水利工程、工（gōng）程物探、安全（quán）技（jì）術、電力、信（xìn）號、集成電路、智能（néng）科學等專業。公（gōng）司試驗、檢（jiǎn）測、監測儀器設（shè）備齊全，用（yòng）於試驗檢測（cè）、測繪的（de）儀器設備共計千餘套，為試驗（yàn）檢測（cè）、監（jiān）測數（shù）據的科學（xué）、準（zhǔn）確提（tí）供了硬件保證。