基于WIM数据过桥车辆疲劳载荷模型研究的中期报告本项目旨在基于WIM（Weigh-In-Motion）数据，研究过桥车辆的疲劳载荷模型。本中期报告将详细介绍研究进展、方法和结果。1.研究进展本项目的研究进展主要包括以下三个方面：（1）收集WIM数据。我们从多个WIM站点收集了约100个月的数据，包括车辆类型、车速、轴重等信息。（2）分析WIM数据。我们使用统计分析方法对WIM数据进行了分析，包括数据预处理、数据描述统计、数据相关性分析等。（3）建立疲劳载荷模型。我们正在建立基于WIM数据的疲劳载荷模型，包括车辆类型、车速、车道位置、轴距等因素。2.方法我们使用以下方法进行研究：（1）数据预处理。我们对WIM数据进行了清理和预处理，包括数据筛选、异常值检测和缺失值填补。（2）数据描述统计。我们对WIM数据进行了描述统计分析，包括频数分布、平均值、方差等。（3）数据相关性分析。我们使用相关系数和散点图等方法，对WIM数据中的关键因素进行了相关性分析。（4）建立疲劳载荷模型。我们使用回归分析和机器学习方法，建立基于WIM数据的疲劳载荷模型。3.结果我们的初步研究结果表明：（1）轴重是影响过桥车辆疲劳损伤的最重要因素，车速和车辆类型也对疲劳损伤有影响。（2）建立基于WIM数据的疲劳载荷模型的精度与机器学习模型（例如，随机森林）相比，多元回归模型更好。4.结论本项目的中期报告旨在介绍研究进展、方法和初步结果。我们将继续研究并改进这个疲劳载荷模型，为过桥车辆疲劳损伤的评估和预测提供更准确的方法。