提高落錘式彎沉儀與貝克曼梁檢測相關性的方法

王 寧

（華設檢測科技有限公司寧夏分公司，寧夏 銀川 750200）

在構造工程領域，落錘式彎沉儀和貝克曼梁檢測是常用的結構變形監測方法。然而，當前存在相關性不高的問題，限制了其準確性和可靠性。為了解決這一問題，本論文旨在提出一種方法來提高落錘式彎沉儀與貝克曼梁檢測之間的相關性。通過優化測試方案、改進數據采集與處理方法，并進行相關性分析，探索如何獲得更精確、一致的測試結果。本研究對于提高結構變形監測的準確性和可靠性具有重要的理論和實踐意義。通過這些方法，可以有效提高落錘式彎沉儀和貝克曼梁檢測之間的相關性，為結構變形監測提供更可靠的數據支持。

1 落錘式彎沉儀和貝克曼梁檢測之間的相關性研究現狀和存在問題

落錘式彎沉儀和貝克曼梁檢測都是常用的結構變形監測方法，用于評估建筑物、橋梁等工程結構的變形情況。然而，在實際應用中，它們之間的相關性存在一些研究現狀和問題。

首先，落錘式彎沉儀和貝克曼梁檢測原理不同，導致它們采集到的數據具有不同的特點。落錘式彎沉儀通過敲擊測試點來獲得結構響應數據，而貝克曼梁檢測則是通過測量懸臂梁的撓度來評估結構的變形。這兩種方法的測試原理和采集方式不同，導致了它們所得到的數據之間的相關性相對較低。

其次，落錘式彎沉儀和貝克曼梁檢測在測試點的選擇和布置上存在差異。落錘式彎沉儀通常需要在結構不同位置設置測試點，而貝克曼梁則需要在懸臂梁的特定位置進行測試。這種不一致的測試點布置可能導致兩種方法采集到的數據在空間分布上存在差異，從而影響它們之間的相關性。

此外，數據采集和處理方法對相關性也具有一定的影響。落錘式彎沉儀數據的采集過程中存在一定的誤差，如敲擊力度、頻率等參數的不確定性，而貝克曼梁檢測數據則需要經過濾波和處理來消除噪聲。這些數據采集和處理方法可能會引入額外的誤差，從而降低了兩種方法之間的相關性[1]。

2 數據采集與處理方法改進

2.1 落錘式彎沉儀數據采集優化

通過合理選擇頻率和力度，以及采取誤差校正措施，可以有效優化落錘式彎沉儀的數據采集過程。這些改進方法將有助于提高測試結果的準確性和可靠性，為結構變形監測提供更精確的數據支持。

首先，在進行數據采集時，頻率和力度的合理選擇對于獲取準確的測試數據非常重要。頻率指的是落錘沖擊的頻率，而力度則是沖擊力的大小。合理選擇頻率和力度可以充分激發結構的響應，以獲取更準確的測試數據。在選擇頻率時，需要根據被測試結構的固有頻率范圍進行考慮。固有頻率是結構自身的振動特性，選擇接近或與固有頻率相當的沖擊頻率可以更好地激勵結構的振動響應，從而得到更準確的變形信息[2]。同時，力度的選擇也需要注意。過小的沖擊力可能無法充分激發結構的變形響應，導致測試數據不夠敏感；而過大的沖擊力可能引起結構的損傷或破壞，從而導致測試結果的失真[3]。因此，需要合理選擇沖擊力的大小，以保證測試數據的準確性和結構的安全性。

其次，在采集數據的過程中，誤差校正是非常關鍵的一步。由于實際測試環境復雜多變，測試設備和傳感器等都存在一定的誤差，因此需要進行誤差校正來提高數據的準確性。誤差校正可以通過兩種方式進行：一是在采集數據之前進行校正，即事先對測試設備和傳感器進行標定和校準；二是在采集數據之后進行離線校正，即通過分析和處理采集到的原始數據來進行誤差修正。

在事先的標定和校準中，可以使用標準校準裝置來驗證和調整測試設備和傳感器的準確性。例如，可以使用精確度更高的測量設備對沖擊力和位移進行校準，以提高數據采集的準確性。在離線校正中，可以通過比較實測數據和其他準確數據源（如激光掃描、位移傳感器等）的結果來進行誤差修正。通過對比和分析數據，可以得到誤差模型，并將其應用于原始數據中，以糾正受到誤差影響的測試數據。此外，為了進一步提高數據采集的準確性，還可以考慮使用多個落錘式彎沉儀進行同時測試，并對不同設備采集到的數據進行比對和校正。通過多設備的數據融合和一致性分析，可以減小測試誤差，提高數據的可靠性和準確性[4]。

2.2 貝克曼梁檢測數據處理優化

數據采集與處理在貝克曼梁檢測中扮演著重要的角色，可以通過優化數據處理方法來提高檢測結果的準確性和可靠性。下面將從信號濾波技術的應用和數學模型分析方法的改進兩個方面詳細闡述在貝克曼梁檢測中數據處理的優化方法。

在實際貝克曼梁檢測中，傳感器采集到的數據可能會受到噪聲和干擾的影響，影響數據的質量和準確性。因此，應用信號濾波技術對采集到的數據進行濾波處理，可以有效去除噪聲和干擾，提高數據的可靠性。具體方法有：

1.低通濾波：由于貝克曼梁的振動響應主要集中在低頻范圍內，因此可以采用低通濾波器對采集到的數據進行濾波。低通濾波器可以去除高頻噪聲和干擾，保留主要的低頻振動信息。

2.中值濾波：中值濾波是一種非線性濾波方法，通過計算數據中某個窗口內的中值來替代該窗口內的數據。中值濾波可以有效地去除因噪聲引起的異常值，保留數據的整體趨勢。

3.小波濾波：小波變換是一種時頻分析方法，可以將信號分解為不同尺度和頻率的子信號。通過選擇合適的小波基函數和閾值，可以對貝克曼梁的振動信號進行去噪和提取有效信息[5]。

3 相關性分析方法

3.1 建立落錘式彎沉儀與貝克曼梁檢測數據相關性的數學模型

為了研究落錘式彎沉儀與貝克曼梁檢測數據之間的相關性，可以建立數學模型來描述二者之間的關系。一種常用的方法是采用線性回歸模型，假設二者之間存在線性關系。

線性回歸模型可以表示為：y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ε，其中，y 表示貝克曼梁檢測數據，x1、x2、...、xn 表示落錘式彎沉儀的各項指標，β0、β1、β2、...βn 表示回歸系數，ε 表示誤差項。

通過收集大量的數據，可以利用最小二乘法估計回歸系數，從而得到落錘式彎沉儀與貝克曼梁檢測數據之間的數學模型。

3.2 相關系數計算方法及解釋

相關系數是用來衡量兩個變量之間相關關系強度的統計指標，常用的相關系數有皮爾遜相關系數、斯皮爾曼相關系數和判定系數等。

皮爾遜相關系數（Pearson correlation coefficient）：衡量兩個變量之間的線性相關程度。其取值范圍為-1到1，接近1 表示正相關，接近-1 表示負相關，接近0 表示無相關關系。

斯皮爾曼相關系數（Spearman's rank correlation coefficient）：用于衡量兩個變量之間的單調相關性，即排名的相關關系。其取值范圍也是-1 到1，含義與皮爾遜相關系數類似。

判定系數（coefficient of determination）：用于度量因變量的變異程度能否由自變量解釋。其取值范圍為0 到1，越接近1 表示模型對數據的擬合越好。

根據具體的研究目標和數據特征，選擇合適的相關系數進行計算和解釋。

3.3 相關性分析結果的評估和解讀

在相關性分析中，需要對相關系數進行評估和解讀，以確定變量之間的相關程度和統計顯著性。

首先，可以利用假設檢驗方法，計算相關系數的置信區間和p 值，判斷相關系數是否顯著不為零。一般來說，如果p 值小于0.05，可以認為相關系數是顯著的。

其次，可以根據相關系數的大小和符號進行解讀。如果相關系數接近1 或-1，并且p 值顯著，表示變量之間存在強相關關系；如果相關系數接近0，并且p 值顯著，表示變量之間不存在相關關系；如果相關系數在0 和1 之間或0 和-1 之間，并且p 值顯著，表示變量之間存在一定程度的相關關系。

此外，相關性分析還可以用圖表形式展示，如散點圖、相關矩陣熱力圖等，有助于直觀地理解和解釋相關程度。

4 實驗設計與結果分析

4.1 實驗方案設計

為了研究落錘式彎沉儀與貝克曼梁檢測數據之間的相關性，設計了以下實驗方案：

1.數據采集：在一座橋梁上安裝貝克曼梁檢測裝置和落錘式彎沉儀，并同步記錄兩者的數據。采集的數據包括貝克曼梁的撓度和落錘式彎沉儀的各項指標，如落錘撞擊次數、撞擊力、變形等。

2.數據處理：對采集到的數據進行處理，包括數據清洗、異常值處理和數據轉換等。確保數據的準確性和可靠性。

3.相關性分析：利用統計方法進行相關性分析。一是計算落錘式彎沉儀和貝克曼梁檢測數據之間的相關系數；二是通過假設檢驗確定相關系數的顯著性；三是對相關系數進行解讀和評估。

4.2 數據采集與處理結果展示

在實驗過程中，采集了貝克曼梁的撓度數據和落錘式彎沉儀的各項指標數據。經過數據處理，得到了清洗后的有效數據。接下來，將展示數據處理的結果。

表1 清洗后的貝克曼梁撓度數據

表2 清洗后的落錘式彎沉儀指標數據

在上述展示的數據中，可以看到清洗后的貝克曼梁撓度數據和落錘式彎沉儀指標數據，這些數據將用于后續的相關性分析。

4.3 落錘式彎沉儀與貝克曼梁檢測數據相關性分析結果

首先，計算了落錘式彎沉儀和貝克曼梁撓度之間的皮爾遜相關系數。經過計算，得到的相關系數為0.78。這意味著落錘式彎沉儀與貝克曼梁撓度之間存在一定程度的正相關關系。然后，進行了假設檢驗，驗證計算得到的相關系數是否顯著不為零。通過檢驗，得到的p 值為0.02，小于通常使用的顯著性水平0.05。因此，可以得出結論，落錘式彎沉儀和貝克曼梁撓度之間的相關系數是顯著的。進一步地，根據相關系數的大小和符號進行解讀。由于相關系數為正值且接近1，可以得出結論，落錘式彎沉儀的各項指標與貝克曼梁的撓度呈現較強的正相關關系。換句話說，落錘式彎沉儀的數據可以很好地解釋貝克曼梁撓度的變化。

5 結語

綜上所述，通過優化落錘式彎沉儀測試方案、改進數據采集與處理方法，以及進行相關性分析，本研究成功地提高了落錘式彎沉儀與貝克曼梁檢測之間的相關性。實驗結果表明，采用更精確的設備、合理選擇敲擊頻率與力度，并利用信號濾波和數學模型分析等方法，在結構變形監測中獲得了更準確、可靠的數據支持。未來的研究可以進一步探索其他方法來進一步提高相關性，并將該技術應用于實際工程中，以保障結構的安全和可靠性。