1、FUJIANJIAOTONGKEJI福建交通科技2023年第1期1传统土木工程检测1.1传统土木工程结构检测技术传统土木工程结构检测从最早的观察法发展至今，根据结构组成诞生出不少分支，根据混凝土、砌体、钢材发展出相应的检测方法，通过超声波、红外线、磁粉等技术的应用与发展提高了检测方法的多样性与精度。谈及土木工程结构检测的众多特点和要求，高精度仅是门槛，检测效率与检测对样本结构的伤害是领域热点。传统的结构检测方式在理论方面以静态检测为主，通常是通过实际测量得到实际的尺寸大小、弹性模量以及屈服强度、拉伸强度等物理力学数据，并针对这些数据应用力学运算方法，从而得出相关的参数并进行一一比照，最终确定工
2、程项目的质量和安全性能1。此类传统工程结构检测方法多以经验法为主，相应的验算公式存在大量依据经验得出的参数，时过境迁，经验得出的参数没有随之更改，使得检测结果的正确率有待提高。进入21世纪，概率的发展及应用渗透土木工程领域，基于概率的工程结构可靠度评估获得业内的好评与认可，逐渐占据结构检测评定的主导地位。1.2传统土木工程结构检测技术的弊端纵使在科技的发展下，检测仪器的精度不断提高，但土木工程结构检测仍有不足。例如混凝土检测技术中的钻芯法和回弹法，虽然结果相对可靠，但是这类检测方法对样本存在一定的损伤，对于相应要求较高的结构，类似方法难以采用。为了减少检测损伤，无损检测技术随着科技发展而逐步成
3、熟，红外线、超声波逐一亮相，解决了部分检测造成损伤的问题，但是这些无损检测的检测范围有限，只能进行局部检测，对于较大型的结构难以下手。2智能土木工程检测2.1智能结构体系随着计算机技术、传感器技术、信号处理技术等的发展和逐步成熟，智能化技术对土木工程领域的渗透越来越深，应用越来越广。赋予“智能”的土木工程，不仅能够将相关的信息及时反馈给工程师，还能自行对结构健康性进行一定的诊断并上传可行性的解决方案，可以提高工程结构的环境适应性，有望同步实现增强结构安全、降低耗能和提高经济性。以仿生学为原理的智能体系，将具有较高稳定性的信号处理器、传感器和控制器等应用于信息传递以及操作执行，并进行集成处理，传
4、统土木工程结构检测所不能及的实时性将得到较为完美的实现2。不仅如此，相关的信号处理器、传感器等在结构设计阶段便纳入设计方案有利于实时性反馈的实现，成为整个土木工程项目的一部分，而非传统工程检测需要临时用设备对构件进行力学性能的探测，这使得工程检测对工程结构造成损伤的可能性大大降低，提高了结构的经济效益，有利于延长土木工程的结构和各构件的寿命。信息反馈的实时性，远程控制的可能性，都能有效提升土木工程结构在遇到外部恶劣环境的影摘要当今土木工程领域，结构检测不可或缺，及时准确的结构与材料性质的检测有助于灾害的预防、评估及灾后分析，可有效降低灾害损失。传统土木工程结构检测存在效率低下、对结构破坏性大等
5、问题。对传统检测技术进行阐述，分析现有检测技术的缺点，并以土木工程结构检测为依托提出基于算法的改进，并分析运用神经网络、遗传算法等算法元素的理论优点以及可能性，阐明将算法融入土木工程检测的优点。关键词土木工程遗传算法结构检测结构损伤检测智能算法融入土木工程结构检测的探究袁书杰（天津大学，天津300072）交通工程96福建交通科技2023年第1期响时具有保护基本结构安全的能力，以及通过预警等措施间接保护结构内人员以及财产安全的能力3。这对于地震、山洪多发地区而言，该技术如若完善并成熟，社会效益显著。2.2智能土木工程结构检测在“智能”的加持辅助之下，检测仪器以及各种检测技术可以更加有机地结合联动
6、，对于待检测结构做更具针对性的检测，从而提高经济性，降低检测成本的同时又保证检测结果的可靠度。通过传感器等获取所需信息，进行汇总，再根据预先设定的相关要求进行自动调配，从而为工程师们选择出最佳的方案，提高效率，且可以释放更多的劳动力，在工作量较大的情况下可使得成本降低。3智能算法的融入3.1智能算法本文所言的智能算法，是针对工程实践较有创新意义且应用潜力较大的算法，包括遗传算法、神经网络算法、蚁群算法等，可以解决实际工程中的很多“疑难杂症”。在众多特性之中，这些算法对最优解问题的解法效率较高，该特性与结构所追求的最优概率完美契合。而且，这些智能算法都源于自然过程，与智能结构体系的仿生学原理有异
7、曲同工之妙。3.2智能算法之遗传算法作为智能算法之一，遗传算法在当今的应用相对广泛。基于大自然的馈赠，科学家们通过将问题的解决过程与染色体交叉、变异等过程的类比，创造了遗传算法，它对于优化土木工程结构检测结果可以具有莫大的帮助4。以遗传学说作为模拟的根基，该算法从一个问题的解的串集开始搜索，而非只是针对单个解为搜索起点，这使得遗传算法的搜索在开始具有更加广阔的覆盖面，且因该种算法并非采用确定性规则，即依据某一确定性策略进行搜索从而取得最小值和最优点，而是以概率变迁规则对搜索方向进行确定和优化，故因误入局部最优解、局部极小值点而造成的结果错误的可能性相对降低，可以得到最符合要求的解，如果将每次演
8、变过程都进行记录并作图像，便可以得到较为直观的图像，利于更长久的分析。3.3算法融入结构检测智能算法作为结构检测的强大助力，能够实现对损伤位置的寻找，从而配合无损检测技术更好地完成对整体的检测工作。针对传统结构检测所面临的难以确定损伤位置的难题，本文提供一种由算法加持的思路。如图1所示，根据实际情况确定所需的参数，利用遗传算法进行函数矩阵的建立，依据相关规范对其进行适合度的设定，凡是超过该适合度的相关数据组都需要进行检测。之后运行算法，使其进行类似于生物进化过程中的染色体互换以及变异，从而进行一代又一代的繁衍，经过一段时间停止算法，即可得到适应度超过所设定的数据组，也可以通过多代繁衍得到的结果
9、构建拟合函数。再将数据组与结构整体的数据组以及拟合函数进行匹配，得到需要进行检测的结构区域，进行局部无损检测或者其他针对性检测。图1智能结构检测测定损伤位置流程上述算法寻找结构损伤位置的思路，可以有效解决局部无损结构检测技术难以确定损伤位置的难题。但算法的融入不仅于此，智能化所带来的“一体化”也有望在结构检测上体现。对于智能化和一体化的智能结构检测系统，本文也提出一种思路，有利于在算法的辅助下使各种技术得到合理运用，优化检测。如图2所示，首先设定变量参数和适合度阈值，导入随机数据组后让算法运行，使数据组进行演变和进化，将其所得函数记录从而绘制较为精确的拟合函数，同时根据不同检测技术的约束对函数
10、进行分段，从而生成检测技术数据库，再导入带检测结构的数据组，得出不同的方案，根据人为设定优先级进行筛选，最后得出最优检测方案。97FUJIANJIAOTONGKEJI福建交通科技2023年第1期图2算法联动不同检测技术的流程依照上述思路，该方案可有效调配各检测技术，对结构的不同位置进行合理的检测。结构检测技术多种多样，但是各种技术各有特点。以混凝土结构检测中的回弹法为例，回弹法对结构具有一定损伤，其检测损伤值可纳入统计，生成相关数据库，与结构数据库进行匹配，对于结构中适合使用回弹法的区域进行回弹法检测，对于在检测损伤上有一定要求的结构进行其他检测技术检测。同时，在保证检测质量的同时可以综合考虑
11、效率、经济性等因素。4可行性分析对于上述2个方案思路，待检测结构的数据组获取至关重要。从结构内部方面而言，对于使用年龄较短、未经过大型冲击、未经历大型灾害的结构，可以利用建设设计时的设计图、内力计算数据等数据作为数据组的一部分。而对于使用时间较长或有破坏历史的结构，可以使用有限元建模等手段将模型数据模拟，通过反复模拟来减小与真实值的误差。从结构外部方面而言，环境数据相对重要。对于稳定的环境区域，可以在检测前对结构外表布置仪器以获取温度、湿度等数据，结合当地气候数据，可以得到该地区全年的准确环境数据，以此数据作为近几年的环境数据，准确性依旧较高。对于多变的环境区域，可预先选取不同时间进行测量，从
12、而得到相对准确的环境数据。在检测技术联动方面上，检测技术从数据上的约束可以根据相关规范和前人所做实验的经验进行确定。而对于图2所示的最佳方案生成所提及众多因素的综合性，例如经济因素、时间因素等，可人为调整其优先性的系数来生成不同方案，做到检测体系的优化。例如，若想将经济成本相应降低，可以调整结果函数中的相应系数，提高成本所对应的系数，也可设置相应的阈值，从而使得系统进行更具针对性的选择，得出符合预期的方案。以此类推，时间因素也可通过改变相应的系数以更改权重，从而得到更加合适的方案。不过，诸多因素的考虑也会使得系统构建初期函数构建阶段花费较长时间，得到可靠的函数系统后，有很大可能性能够大幅提升检
13、测的效率并使效果更加令人满意。5结论本文利用遗传算法最优值确定和优化设计的特点，提出了结构检测损伤位置确定的方法，同时又提出了利用遗传算法对检测体系进行优化，从而进一步设计智能检测体系的方法。当今时代，智能算法普遍应用于各领域，本文提及的方法在提高检测效率、降低检测成本、促进检测系统的一体化上具有一定前景。参考文献1谢斌龙，温健平.关于土木工程结构检测技术的研究J.门窗，2017（11）：195.2郭晶.土木工程智能结构体系的研究与发展J.门窗，2016（10）：240.3谢文光.土木工程智能结构体系的研究与发展J.佳木斯职业学院学报，2020，36（5）：253-254.4郑树泉.工业智能技术与应用M.上海：上海科学技术出版社，2019.交通工程98
