橋梁健康監測係統中的損傷識別過程，是基於對橋梁結構在靜態和動態條件下的實（shí）際響應數據（去除外部環境（jìng）噪聲幹擾）進行分析，從而實現對橋梁（liáng）損傷的檢測、定位以及程（chéng）度評估，並（bìng）預測結構的整體性能。根據所采用數學算法的特點，可以將橋梁損傷監測技術分為兩大類：一類是依（yī）賴於模型修正的方（fāng）法；另一（yī）類則（zé）是不依賴於特定模型而（ér）直接利用監測數據驅動的（de）技術（shù）。前（qián）者通過（guò）對比理論模型參數與（yǔ）實測值來監（jiān）控橋梁狀態；後者則無需構建詳細的物理模（mó）型，直接從實時采（cǎi）集的數據中提取信息以評估橋梁狀況。通常情（qíng）況下，基於模型的方法需要較高的專業知識背景，並且涉及到（dào）較為複雜的計算過程。

一、依靠模型的方法探討

對於基於模型修正的損傷識別策略而言，其核心在（zài）於通過比較橋梁（liáng）的數值模擬結果（一般（bān）使用（yòng）有限元方法建立）與安裝於真實結構上的傳感器所記錄的實際數據，進而識別出結構的變化（huà）情況。依據修正方式的不同，這（zhè）種方法又（yòu）可細分為局部修正法和全局（jú）修正法兩種。局部修正主要針對模（mó）型中特定區域內的物理特性（xìng）進行調（diào）整；而全局（jú）修正則涉及整個係統的質量矩陣、剛（gāng）度矩陣等關鍵屬（shǔ）性的重構。研究（jiū）顯示（shì），在應用有限元（yuán）模型修正技術進行橋梁損傷識別時存（cún）在幾個值得關注的問（wèn）題：

（1）首先，為了保證模型與（yǔ）實際情況的一致性，往往需要借助（zhù）實驗室測試所（suǒ）得數據來進行校（xiào）正。然而，這（zhè）種做法可能未能充分考慮實際運行條（tiáo）件下外界因素變化給測量結果帶來的影響，因此還需進一（yī）步探究修正後的模型在麵對（duì）不同環境（jìng）條件時是否（fǒu）會出現誤報。

（2）其次，盡管（guǎn）可以通（tōng）過實驗數據校準（zhǔn）模型，但在大多數情況（kuàng）下，此（cǐ）類操作傾向於應用於（yú）新建（jiàn）橋梁（liáng）的初期監測階段，並且監測周期相對較短。理論上講，經過校（xiào）正後的模型應該具備一定的預警能力，但實際上目前尚缺乏長（zhǎng）期追蹤並準確反映損傷演化（huà）的實例。

（3）此外，現有研究多側重於靜態測試指標作為參考基（jī）準，但這些（xiē）指標往往隻有在結構明顯受損時才會表（biǎo）現出顯著（zhe）變化。因此，選擇那些能夠更早地（dì）反映（yìng）出潛在問題的敏感性力學參數用於模型修正顯得（dé）尤（yóu）為重要。

此外，在執行模型修正的過程中，如何合理選定待調整（zhěng）的參數種類（lèi）及其（qí）數量（liàng）也是一個極具挑戰（zhàn）性的任務。這不僅要求找到最合（hé）適的變量組合，確保計（jì）算結果迅速收斂，同時也需滿足精確（què）度的要求。

二、機（jī）器（qì）學習擔當“核（hé）心角色（sè）”

監測數據所驅動的一係列算法，其核心均建立在機器學習的框架之上。自20世紀（jì）80年代以來，人（rén）工神經網絡（ANNs）作（zuò）為人工（gōng）智（zhì）能領域的（de）一項熱門研究，已經（jīng）發展成為當代最具影響力的機（jī）器學習算法之一，並且構成了（le）當前各種神經網絡架構的基石。ANNs的迅猛進步（bù），促使基於監測數據的損（sǔn）傷識別技術得以迅速迭代。這類方（fāng）法僅需依據橋梁力學行為的微小變化，即（jí）可評估結（jié）構的安全狀況，無需構建繁瑣的（de）橋梁有限元模（mó）型。它們（men）與健康監測係（xì）統的結合，為橋梁管理人（rén）員帶來了直觀、迅速的結構實時狀態評估結果。近年來，除了傳統（tǒng）的ANNs，卡爾（ěr）曼濾波（bō）、蜂群（qún）算法、貝葉斯方法、大數據技術以及人工智能等多種先進算（suàn）法也被引入到了結構損傷識別的（de）領域。

在（zài）神經網絡及其改進算法中，模型架構的（de）選擇至關（guān）重要。根據樣（yàng）本訓練策略的差異，橋梁健（jiàn）康監測領域常（cháng）用的神經網絡可以（yǐ）進（jìn）一步細分為前饋神經網絡（FFNN）、反向傳播神經網絡（BPNN）以及概率神經網絡（PNN）。在此基礎之上，根據其各自（zì）的特點，又衍生出了諸（zhū）如長短期記憶網絡（LSTM）、回聲狀態網絡（ESN）以及殘（cán）差網絡（ResNet）等改進模（mó）型。神（shén）經網絡及其改進方法具有強大的函數（shù）逼（bī）近能力，但它們與（yǔ）橋梁模型沒有直接的（de）聯係，因此所構建的屬性模型被視為黑（hēi）箱模型，無法準確反映橋梁的物理構造。基於（yú）神經網（wǎng）絡的損傷監測技術，完全依賴於從橋梁結構上（shàng）獲取的（de）數據，無需具備（bèi）構建橋梁有限元模型的專業知識。然而，由於缺乏選擇（zé）神經網絡最（zuì）優架構的統一標準，工程師（shī）在實際項目中需要根據具體情況選擇適（shì）合的（de）神經網絡，並（bìng）確（què）定最佳的訓練數據算法，以（yǐ）確保訓練過程的快速收斂。

目前，各種損傷識別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（míng），大（dà）多數算法在判斷損傷類型、損傷程度、預測橋梁剩餘壽命以及未來（lái）力學行為等（děng）方麵的準確性仍有待提升，且其推斷或預測（cè）的可靠性也缺乏充（chōng）分的直接（jiē）證據。針對這一（yī）問（wèn）題，我們需要在識別出結構損傷（shāng）位置的基礎上，增加（jiā）對結構外（wài）觀損傷和內部缺陷的（de）無（wú）損檢測內容（róng），以更準確地確定損傷（shāng）的類型和程度，從而為後續的管理策略製定提供有力支持。

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