大数据摘要作者：米奇桥梁坍塌造成的伤亡比比皆是在国内外。今年1月，宾夕法尼亚州匹兹堡一座桥梁28日凌晨发生坍塌事故，造成10人受伤。事故导致煤气泄漏，煤气管道随后被关闭。类似的悲剧也发生在中国。2019年6月13日至14日凌晨2时12分，广东省河源市荡沿大桥、东江大桥相继发生坍塌。据河源市委宣传部消息，此次坍塌事故造成3辆汽车坠水，造成一系列人员伤亡。据了解，事故发生前，两座桥的桥龄分别达到了47年和28年。桥梁使用寿命长、年久失修是造成坍塌悲剧的重要原因。在美国617,000多座桥梁中，42%的桥梁已超过50年，大约46,000座被认为存在结构缺陷。检查员仍然主要依靠目视检查来评估所有这些桥梁的完整性，但故障时有发生，而且一旦发生故障，往往是无法接受的悲剧。使用智能手机传感器监测人类健康和诊断疾病的应用程序比比皆是。现在，工程师们想出了一种方法，可以使用智能手机数据来揭示桥梁是否发生故障，以便在发生故障之前进行修复。研究人员在《通信工程》杂志上报告称，使用此类众包数据作为维护的一部分可以将新桥梁的使用寿命延长14年以上，且无需增加成本。该方法依赖于智能手机加速度计和车辆在驶过桥梁时收集的GPS数据来计算其振动，这可以表明结构随时间的变化。西点军校土木与机械工程教授ThomasMatarazzo表示，这比在数千座桥梁上安装传感器更便宜、更容易、更快捷。根据手机加速度和GPS数据计算桥梁共振所有桥梁都以称为模态频率的特定固有频率振动，这与桥梁的物理特性有关，例如材料特性、几何形状和质量。“这些数量的任何变化都会导致这些频率发生变化，”他说。“如果桥梁遭受重大损坏，其模态频率将会改变。”但在美国，只有少数桥梁——通常是很旧的或全新的——有传感器网络来测量这些振动。研究人员ThomasMatarazzo表示：“我们的想法是，每部智能手机都会收集噪声数据，但当你汇总这些数据并尝试了解共同的结果时，你就可以了解桥梁的振动频率。”因此，他和他的同事开发了一个应用程序，该应用程序使用诸如傅里叶变换之类的数学来根据随时间测量的加速度变化来计算模态频率。通过将智能手机加速度计数据与GPS数据相结合，该应用程序可提供桥梁不同位置的模态频率。为了测试该应用程序，Matarazzo和他的同事开车穿过金门大桥102次。他们还带着Uber司机72次穿越金门大桥。他们发现这些数据与从连接在桥梁上三个月的一组240个传统传感器获得的数据相当。聚合大量数据至关重要，因为“智能手机从根本上来说是非常糟糕的传感器，”他说。“我们的想法是，每部智能手机都会收集噪声数据，但当你汇总这些数据并尝试了解常见结果时，你就能了解桥接频率。”第一辆车（NissanSentra）仪表盘上的传感器布局，用于收集前50次行程。b第二辆车（福特福克斯）仪表板上的传感器布局，收集52次行程。在金门大桥上的所有车辆旅行中，智能手机都面朝上，因此一个轴与重力很好地对齐。这种本地化并不是绝对必要的；然而，了解传感器配置有助于数据预处理。c由两个独立参数定义的桥梁空间划分的通用示意图：Δs和c，它们在桥梁的长度上是一致的。红色圆圈代表每个段的中心，而灯箱显示段宽度。显示了三个相邻片段si-1、si和si+1的特写，以详细说明分割参数：c是每个片段的长度，co是片段之间重叠的长度，Δs是相邻片段的中心段（红色圆圈）。深入研究网约车“宝藏数据库”论文表明，该技术在大跨度桥梁（如主跨度为1,280米的金门大桥）上效果最佳，因为可以在更远的距离收集更多数据。但该团队还收集了意大利一座较短的28米混凝土桥的数据。他们将280次汽车旅行的数据与来自六个振动传感器的数据进行了比较，发现了相似的结果。马塔拉佐说，意大利的这座桥是美国公路桥梁建设的典型代表，占美国所有桥梁的四分之一。他的团队现在正致力于使用智能手机评估另一种可以揭示结构完整性的桥梁特征，称为模式形状，这是桥梁在特定频率下呈现的物理形状。“与模态频率不同，模态形状不会随天气变化太多，而且对损坏更敏感。”他说，智能手机的普及使这项技术大有可为。“每天有10万辆汽车驶过金门大桥。即使有10%的人参与，我们也会有10,000个数据集，这是我们研究中使用的数据集的十倍。”此外，此类数据的宝库已经存在。Uber和Lyft等叫车公司需要收集加速度和GPS数据，以了解车辆的位置，从而跟踪和匹配行程。“他们的商业模式依赖于他们从一开始就收集的智能手机数据，”他说。“这些预先存在的大型数据集实际上可以用于其他目的，例如监测桥梁健康状况。”来源：https://spectrum.ieee.org/bridgehttps://www.nature.com/articles/s44172-022-00025-4#Sec2
