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声发射无损检测技术具有灵敏度高、环境适应能力强、可实时动态监测等优点,对桥梁评估具有重要的工程意义。本文针对试验梁三点弯曲损伤破坏全过程的声发射信号,基于特征参数分析建立损伤破坏与声发射信号之间的联系,并结合模糊聚类和多层感知机算法提出一套定性和定量识别损伤的智能化方法。具体研究内容与成果如下。(1)通过声发射系统采集预制胶拼混凝土梁和整体混凝土梁破坏全过程产生的声发射信号,分析发现两种试验梁信号特征参数分布情况基本相同,不同之处在于预制胶拼梁接缝处更易出现裂缝,且前期裂缝发展较多,声发射现象更活跃,整体梁前期裂缝较少,积蓄了更多能量在破坏阶段释放。(2)基于特征参数时程分析和分布分析,发现随着梁体损伤程度加深,振铃计数较大、上升时间和持续时间较长、能量较强、幅值较高、RMS值较大的声发射信号逐渐增多,信号频谱分析表明40～50kHz和90～110kHz为两个最主要的频段。结合混凝土损伤演化规律和损伤发展现象,将试验梁损伤过程划分为三个阶段,分别为:微损伤阶段,混凝土带裂缝工作阶段和破坏阶段。不同阶段的参数分布存在差别,随着损伤程度的加重高强信号占比越来越大,其中上升时间超过20000μs、持续时间在100000μs左右或ASL大于60dB的信号可以作为判别损伤程度由阶段一进入阶段二的标志。(3)采用模糊聚类算法分析发现信号样本点呈现两簇分布的结构形式,由此把信号分为两种模式。为进一步分析两种信号的区别,对两种模式信号特征参数作时程分析,发现第一种模式信号在试验全程均有出现,而第二种模式信号只集中出现在试验中后期的某些时刻。将第二种模式信号的出现时间与宏观裂缝发展记录时间作对比分析,发现该种模式信号基本只出现在宏观裂缝出现、迅速开展汇合以及混凝土受压破坏时刻,表明此信号与混凝土材料程度较大的损伤直接相关。(4)提出了模糊聚类和多层感知器相结合的模型来识别不同类型声发射信号,又采用多层感知机模型识别试验梁损伤阶段,并引入Smote算法解决样本不均衡问题。多层感知器识别更准确,计算速度更快。提出了重划分损伤阶段的改进方法,以及基于多声发射事件概率组合识别的方式来改进单次信号识别结果,有效提高了模型识别准确率。