康積源,陳天成,陳 飛,祖公博,鄭旭銳,魏 祺
(中國建筑第二工程局有限公司 華南分公司,廣東 深圳 518000)
隨著城市化進程的加快,超高層裝配式住宅建筑在現代城市中得到了廣泛應用[1]。然而,由于其高層、薄壁結構的特點,這類建筑容易受到風振的影響,從而影響結構的安全性和可靠性[2]。目前超高層裝配式住宅建筑的風振監測系統在長期穩定性和數據準確性上面臨挑戰,傳感器和數據采集系統的精度對數據的準確性和可靠性具有重要影響,數據的解釋和分析方法也需要進一步研究和改進。優化數據處理方法以及引入模式識別和數據挖掘技術,可以加強對監測數據的解釋和分析并提高監測數據的精度和可靠性,進一步提高風振監測系統的效能。
項目位于深圳市,地鐵2 號線蓮塘站東北角。項目占地面積17 133.66m2,容積率7.9,總建筑面積190 288.6m2,其中地上部分136 584.85m2、地下部分52 613.61m2(圖1)。配套設施項目包括商業、社區健康服務中心、社區老年人日間照料中心、社區體育活動場地、文化活動室、公交首末站和幼兒園。本項目地上部分擬建A、B、C 3 棟超高層住宅,A、B、C 棟地上均為53 層,建筑高度172.10m,地下室3層、局部4 層。

圖1 項目平面示意圖
基于傳感器測量風力引起的建筑結構振動,并將這些數據轉化為可供分析和評估的信息。該系統通常由傳感器、數據采集系統和數據分析軟件組成[3]。傳感器是監測系統的核心組成部分,用于測量建筑物在風力作用下的振動,最常用的傳感器類型包括加速度計、應變計和風速傳感器。數據采集系統負責接收傳感器的信號并將其轉化為數字信號進行存儲和分析,通常包括模數轉換器、數據存儲設備和通信接口。對于超高層裝配式住宅建筑,在監測系統中需要考慮到模塊化構建、快速組裝和高度預制的特點。
數據采集系統應具備高精度,采樣率應根據監測目標和結構特性進行選擇,以充分捕捉到結構的動態響應信息。
數據分析的第一步是數據預處理,包括濾波、去噪和數據校正等步驟,以提高數據質量和準確性。基于分析結果,通過與設計標準和規范進行對比,可以判斷結構的安全性和穩定性。如果監測數據顯示結構存在異常振動或超過安全范圍,可以采取相應的措施,如加固結構或調整裝配式住宅建筑結構參數。此外,還可以利用數據分析和結構響應評估的結果為裝配式住宅建筑的設計和施工提供反饋和改進意見,以提高建筑物的安全性和結構穩定性。
對于裝配式住宅建筑的風振監測系統布置方案,除了考慮傳感器布置的關鍵節點外,還需要根據建筑的實際情況進行細致的布點設計。這包括考慮不同樓層、不同朝向和不同結構部位的監測需求,以充分獲取風振響應的全局信息。在監測布置方案中也可以考慮不同模塊的監測需求,以評估模塊之間的相互影響和整體結構的穩定性。同時,對于裝配式住宅建筑,由于其采用模塊化構件的特點,傳感器的布置可以考慮在模塊接合點、連接構件等關鍵位置,以監測結構的振動情況。此外,還應考慮傳感器之間的互動影響,避免布置過于密集導致傳感器之間的相互干擾。
本項目對A、B、C 3 棟裝配式住宅建筑的加速度、位移和風速風向方面都進行了監測,監測布點與傳感器數量見表1。在A 棟頂層布置1 個位移(速度)測點,1 個風速測點,在A 棟頂層、41 層(避難層),各布置1 個加速度測點,如圖2(a)所示。在B 棟頂層布置1 個位移(速度)測點,在B棟頂層、41層(避難層),各布置1個加速度測點,如圖2(b)所示。在C 棟頂層布置1 個位移(速度)測點,1 個風速測點,在C 棟頂層、41 層(避難層),各布置1 個加速度測點,如圖2(c)所示。

表1 3棟建筑的測點與傳感器

圖2 建筑主體結構測點布置圖
由于裝配式住宅的模塊化特點,連接節點處可能存在更多的振動情況,模塊之間的連接方式可能會對振動響應產生影響。同時,傳感器在測量裝配式建筑振動時可能存在誤差,如傳感器本身的噪聲、非線性響應等。長期的監測需要確保監測設備的靈敏度和響應特性應該能夠在長時間內保持不變,數據采集系統的信號處理和存儲能力也需要穩定可靠。另外,監測設備需要經受住惡劣環境條件的考驗,如高溫、潮濕和振動等因素。
裝配式住宅的特點是模塊化構件的使用,因此監測設備需要布置在不同模塊的連接節點或支撐節點等位置。在這些位置,監測設備面臨的環境因素也會有所不同,例如溫度、濕度和振動等,高溫和濕度可能導致設備部件的老化和損壞,而振動可能影響設備的靈敏度和精度。監測設備需要定期進行維護和檢修,以確保其性能和功能的正常運行,同時還需要定期校準以消除設備的漂移和誤差,提高監測數據的可靠性。
裝配式住宅的風振監測數據需要進行解釋和分析,以獲得有關結構振動性能的有用信息。對監測數據進行解釋需要考慮數據的物理意義和背后的結構響應機制,這需要結合建筑的結構設計和風荷載理論,以及對監測數據的統計分析和頻譜分析等方法來解釋數據中的振動模式、頻率成分和幅值等信息[4]。對于大規模、復雜的監測數據,傳統的數據分析方法可能不足以提取有效的信息。因此,需要開發和應用適合裝配式住宅風振監測數據特點的解釋和分析方法,如基于機器學習和人工智能的數據挖掘和模式識別方法。
通過技術改進來提高監測數據的精度和可靠性,例如引入微振動傳感器、光纖傳感器等,這些傳感器具有更高的靈敏度和更低的噪聲水平,能夠提供更準確的振動數據。監測設備的長期穩定性可以通過設備更新和定期維護來改善。
隨著科技的不斷進步,新一代的監測設備可能具有更好的性能和更長的壽命。定期檢查設備的工作狀態,對設備進行清潔和維護,并進行校準和調整,可以確保設備始終處于最佳工作狀態。
數據預處理可以通過濾波、降噪和數據修復等方法來提高數據的質量和可靠性,濾波技術可以消除數據中的噪聲和干擾,降噪方法可以提取信號中的有效信息,數據修復技術可以提高數據的準確性和完整性,為后續的分析提供更可靠的數據基礎。
通過對監測數據進行頻域分析、時域分析和小波分析等方法,提取出振動信號的頻率特征、能量特征和時域特征等,這些特征可以用于結構健康監測、異常檢測和結構響應分析等方面,以提供更全面和深入的數據分析。
通過機器學習、深度學習和模式識別算法自動識別數據中的異常模式和振動模式,發現數據中的潛在規律和關聯性,提高數據的解釋性和分析效能。
預警和應急響應是提高超高層裝配式住宅建筑風振監測系統可靠性和效能的重要措施,通過預警系統和應急響應機制,可以提前發現異常振動模式和結構存在的問題,及時進行預警并采取應急措施。
預警的準確性和時效性對于避免風振對裝配式住宅建筑的影響和提高裝配式住宅建筑的安全性具有重要意義。
提前預警和及時的應急響應能夠為超高層裝配式住宅建筑的安全和可持續發展提供重要保障,確保居民的生命和財產安全。
將上述對策應用于工程實際后,本文進行了對策效果分析,結果見表2。可以看出,技術改進和設備更新、優化數據處理方法以及提前預警和應急響應提高了超高層裝配式住宅建筑風振監測系統的可靠性和效能,可以為建筑的安全性和可持續發展提供重要支持。

表2 對策效果分析
引入先進的傳感器技術如微振動傳感器和光纖傳感器,以及采用多點布置傳感器的方式,可以提高監測數據的精度和可靠性,定期更新監測設備并進行維護和校準可以改善設備的長期穩定性。數據預處理可以提高數據的質量和可靠性,頻域分析、時域分析和小波分析等特征提取方法可以從監測數據中提取有用信息,模式識別和數據挖掘技術可以應用于監測數據的分析和解釋,使得數據更具實際意義。
技術改進和設備更新可以提高數據準確性和可靠性,從而提升可靠性和效能,優化數據處理方法可以增強數據解釋和分析效能,改進后的監測系統可提前預警和應急響應,減輕風振對建筑的影響,提高建筑的安全性和可靠性。