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周立成: 作品数：15 被引量：49H指数：5; 供职机构：华南理工大学土木与交通学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：交通运输工程建筑科学理学自动化与计算机技术更多>>

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一种移动时空窗口下的PCA损伤识别方法: 本文基于PCA原理提出了一种时空窗口下的PCA损伤检测方法。该方法主要思路是同时在限定的时间和空间窗口内对结构响应进行PCA分析。为实现上述目的,首先利用数值仿真或者实验手段,在损伤处于不同空间位置的多种工况下,确定不同...; 张舸周立成刘泽佳汤立群刘逸平蒋震宇; 关键词：大数据损伤识别; 文献传递

基于结构响应向量与支持向量机的桥梁损伤识别方法被引量：7: 2020年; 针对基于结构动静态响应的损伤识别方法研究不够深入、结构动态响应对噪声比较敏感,从而极大影响损伤识别效果的问题,提出一种基于结构响应向量(SRV)与支持向量机(SVM)的损伤识别方法,引入主成分分析(PCA)提高方法的抗噪性,并利用简支梁和实际桥梁模型验证方法的有效性。结果表明,基于结构动静态响应组成SRV的识别效果和计算效率更优,结合PCA可以提高方法的抗噪性,并且能在所需响应信息更精练的基础上对实际桥梁模型进行良好的损伤识别。; 刘泽佳金梦茹周立成涂成枫汤立群蒋震宇刘逸平; 关键词：损伤识别支持向量机抗噪性能简支钢梁斜拉桥

碳纤维和SiO2纳米颗粒增强环氧树脂复合材料的压缩性能被引量：6: 2019年; 纤维增强聚合物复合材料的压缩性能与聚合物基体力学性质密切相关。本文利用连续碳纤维(CF)和含有均匀分散的SiO2纳米颗粒改性的环氧树脂基体,制备了CF-nano SiO2/Epoxy微纳米多相复合材料单向层合板,并对其轴向压缩性能进行了系统的研究。试验表明,将纳米颗粒引入基体能够有效提高纤维增强聚合物基复合材料的压缩强度,占nano SiO2/Epoxy体积为8.7%的纳米颗粒可将复合材料的压缩强度提升约62.7%。基于单向层合板的弹塑性微屈曲模型对纳米颗粒的增强效应进行了理论分析。根据含纳米颗粒的环氧树脂在压缩过程中的损伤行为,提出了一套基于加卸载试验建立纳米复合材料基体压缩本构关系的方法。将模型获得的基体本构关系与经典复合材料弹塑性微屈曲模型耦合,能够较为准确地预测本研究制备的微纳米多相复合材料的压缩强度。经试验检验,预测结果与实测数值达到很好的一致性。; 方奕欣陈蔚蒋震宇汤立群刘逸平刘泽佳周立成; 关键词：碳纤维

基于组合荷载响应特征融合的桥梁结构智能损伤识别方法: 2023年; 桥梁在运营过程中面临着组合荷载的复杂环境,因此发展组合荷载下的损伤识别方法具有重要意义。本文提出了一种基于组合荷载响应特征融合的桥梁结构智能损伤识别方法,基于移动主成分分析对自重静载、温度准静态荷载、动态荷载下的结构响应数据分别进行特征挖掘,并将不同荷载下第一特征向量的组合作为机器学习模型的输入,建立结构的损伤识别方法。最后,以双跨连续梁的仿真模型进行了验证,研究结果表明,即使在大噪声水平下,以组合荷载特征向量进行损伤定位和定量的准确率分别可达91.65%和97.22%,比传统的单荷载下的准确率最高分别提升了32.40%和18.00%,表现出优异的损伤检测性能和抗噪性。; 钟玉琪张红张舸周立成周立成刘逸平刘泽佳刘逸平蒋震宇; 关键词：结构健康监测损伤识别组合荷载

基于移动时间窗和时空窗主成分分析组合特征的损伤识别方法: 2023年; 近年来,机器学习算法在结构损伤识别领域得到了广泛应用。已有研究表明,设计良好的输入特征能够适应多种算法,从而减少调参时间和计算成本,并提高算法的识别准确率。本文引入移动主成分分析和时空窗主成分分析方法提取损伤敏感的特征组合作为机器学习输入,使用双跨平面梁有限元模型生成的模拟应变数据对组合特征的损伤识别效果进行验证。结果表明,良好的特征向量组合对损伤更加敏感,不仅有助于识别在传感器周围发生的损伤,而且能有效地定位结构边缘和远离传感器位置处的损伤,从而提高算法的损伤识别效果。此外,多种噪声强度下的实验表明,组合特征具有良好的鲁棒性,能较好地适应外界环境的变化。; 魏能周立成张舸刘泽佳刘泽佳刘逸平蒋震宇汤立群; 关键词：损伤识别

基于桥梁实测应变大数据的超重车信号识别方法被引量：5: 2018年; 以珠江黄埔大桥北汊斜拉桥为研究对象,初步尝试利用实测应变大数据对超重车荷载这类异常信号进行识别。通过在桥梁有限元实体模型上施加临界荷载,得到判别超重车信号的应变阈值;将小波变换得到的实测应变数据的高频分量与应变阈值进行对比,从而提出基于应变阈值的超重车信号识别方法。将该方法与文献中基于小波临界系数的纯信号处理识别方法进行对比,证明了该方法的合理有效性。结合两种方法对多个监测点实测数据进行识别,不仅可以初步确定超重车信号发生的高频时间段;而且可以提高超重车信号识别的概率。该结果可以为桥梁管理部门提供更有价值的指导。; 刘泽佳程楠周立成范立朋汤立群; 关键词：桥梁健康监测小波变换

基于响应统计特征和机器学习的桥梁损伤识别方法研究: 本文基于交通控制理论的元胞自动机模型和实测车流数据建立随机车流模型,并将车流荷载作为珠江黄埔大桥北汊桥有限元模型的外在激励,在获得桥梁响应统计信息的基础上,结合多种机器学习方法提出了一种结合桥梁响应统计信息的损伤识别方法...; 蒋雍建程楠刘泽佳周立成汤立群刘逸平蒋震宇; 关键词：损伤识别斜拉索; 文献传递

三类典型纳米增强相对多尺度复合材料界面黏结性能影响的力学模型: 2021年; 实验研究表明,将纳米增强相引入纤维增强树脂复合材料界面构成多尺度复合材料,能够显著改善复合材料中纤维与基体之间的黏结性能,而且不同形态的纳米相在多尺度复合材料中发挥的增强效应有明显差异。本文基于内聚能模型探讨了三种典型形态的纳米增强相(包括高长径比碳纳米管、球状富勒烯纳米颗粒、片层状氧化石墨烯)对碳纤维与环氧树脂基体之间黏结强度的影响,建立了纳米增强相的形态和数量参数如何影响界面黏结强度的力学模型。利用纤维束复合材料横向拉伸测试方法评估了三种多尺度复合材料的界面黏结性能,通过理论预测结果与实测数据的对比验证了模型的合理性。; 廖焕臣李稳蒋震宇刘逸平刘泽佳周立成汤立群; 关键词：碳纤维

基于移动主成分分析特征的智能损伤诊断方法被引量：6: 2020年; 文章在移动主成分分析(moving principal component analysis,MPCA)基础上,提出一种优化的MPCA特征——特征向量差方向角(directional angle of eigenvector variation,DAEV),并将其作为机器学习的输入建立损伤识别模型。利用双跨连续梁的仿真应变监测数据验证了以DAEV建立机器学习模型诊断结构损伤的有效性。结果表明,与MPCA特征向量相比,DAEV能更好地表征桥梁状态的变化,以DAEV为输入的机器学习模型损伤识别能力更强;对于早期损伤,以DAEV特征为输入的模型识别准确率比以MPCA特征向量为输入的模型高38%~79%。; 梁杰明刘逸平陈敬松周立成刘泽佳刘泽佳; 关键词：桥梁损伤识别

基于桩锤激励的浅层孔洞智能探测技术: 2021年; 本文提出了一种高安全性、高效率和低成本的智能孔洞探测技术。一方面,借鉴浅层地震波反射法的原理,以基础施工过程中的桩锤激震代替炸药作为激励源,并通过少量加速度传感器获得地表孔洞反射信号;另一方面,通过有限元模拟获得大量工况下的响应数据,提取地表加速度时程数据的内在特征并将其作为输入建立机器学习模型,从而实现高效率和低成本的孔洞探测技术。研究表明,在传感器布置方面:六传感器布置方案比四传感器布置方案的预测精度更高;此外在对比决策树、随机森林和KNN算法后发现,基于KNN算法的孔洞预测模型具有最高的准确率;最终对KNN算法进行调参后,在容许误差为2 m情况下,孔洞位置和直径的预测精确率可达98.1%。; 李浩祖陈敬松周立成刘泽佳刘逸平蒋震宇汤立群; 关键词：有限元仿真

周立成

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