本文主要探讨了一种基于时频分析与神经网络的桥梁冲刷动力评估方法，该方法针对桥梁冲刷这一关键的水文作用问题，旨在提高桥梁结构安全性和功能性的评估精度。文章由东南大学交通学院的熊文等人撰写，得到了多项科研基金的支持。
桥梁冲刷是导致桥梁结构功能和安全性失效的主要因素之一，它属于水文作用的显著表现。研究者以舟山大陆连岛工程的金塘大桥主通航孔桥为例，通过白噪声地震波模拟环境振动，运用动力时程分析来模拟环境激励下的桥梁上部结构振动，获取加速度响应。在此过程中，他们同时模拟了基础冲刷深度的连续发展，以此进行环境振动下桥梁模态参数与冲刷发展的关联性分析，检验这种方法的识别敏感性。
接下来，研究人员通过数值动力参数分析，研究了上部结构局部损伤的各种组合形式对桥梁模态参数的影响程度，以确定非冲刷损伤对冲刷动力评估方法准确性可能带来的干扰。他们发现，使用自振频率构建的动力指纹对于冲刷的发展非常敏感。
为了实现桥梁冲刷深度与墩位的同步评估，研究者建立了一个基于BP神经网络的模型，将模态分析中的低阶模态参数作为输入样本，冲刷深度与墩位的不同组合作为输出样本。结果显示，该方法对冲刷深度和墩位的识别精度较高，并且能有效排除有限局部损伤对识别准确性的影响。
该方法的一大优点是无需水下操作，不需要昂贵的测试设备，只需加速度传感器和数据采集装置，这使得它易于融入常规的桥梁检测项目中。这项研究提供了一种高效、经济且准确的桥梁冲刷动力评估手段，对于桥梁的安全监测和维护具有重要意义。
关键词涉及的领域包括桥梁冲刷、时频分析、神经网络、自振频率和动力评估。这些技术的应用不仅在桥梁工程中具有广泛价值，也为其他领域的结构健康监测提供了参考。通过结合先进的数据分析技术和机器学习算法，可以更深入地理解复杂系统的行为，从而提高预测和评估的准确性。
