文档介绍：摘要大型桥梁是国家基础设施建设的一个重要组成部分。在服役期间,桥梁结构通常会遭受各种自然灾害和人为等许多不确定因素的破坏,从而产生不同程度的损伤,加剧桥梁的老化,降低桥梁的承载能力,进而影响其安全运营。因此,通过识别桥梁结构的模态参数,检测其可能存在的损伤,建立起预警及适时维修机制,有助于从根本上消除隐患,避免灾难性事故的发生。本文以武汉理工大学理工一桥为背景,综合运用有限元、系统辨识、模态参数识别、人工神经网络等理论和方法,从桥梁结构基准理论模型的建立开始,对桥梁的动态特性测试,模态参数识别,结构损伤检测等整个健康监测过程进行了全面系统地研究。本文的主要研究成果和创新点如下:⒀芯拷⒘死砉ひ磺诺目占溆邢拊@砺勰P汀R源四P妥魑O妊槟P停对该桥的动力特性进行了研究,掌握了其固有频率和模态振型的变化规律,结果准确可靠,为下一步研究桥梁的运营状态提供了理论基础。⒗没肪臣だ馐粤死砉ひ磺诺亩μ匦裕岢隽瞬馐灾兄苯佑跋觳馐精度的七个需要注意的问题,并由导纳圆拟合法识别出结构的重要模态参数有频率、阻尼比和振型⒀芯苛嘶诓慰嫉愕乃婊涌占淝帕耗L问侗鸱椒ā8梅椒ㄖ苯痈据环境激励下测得的输出响应来构建矩阵,并通过分解技术对数据进行精简,再对投影矩阵进行奇异值分解来剔除噪声,最后识别出结构的模态参数。它是一种时域识别算法,不受傅立叶变化的影响,识别速度快,精度高。结果表明:基于参考点的随机子空间法比导纳圆拟合法识别的固有频率更接近理论计算值,在保证测量准确,受误差干扰小的情况下,对阻尼比的识别可信度较高。⒀芯苛饲帕航峁沟挠邢拊DP托拚J紫雀莼肪痴穸馐苑ú舛ǖ男拉索索力,对桥梁的有限元模型进行了初次修正。在由拉索基频计算索力时,充分考虑了斜拉索的斜度、垂度、抗弯刚度以及边界条件对索力产生的影响。提出了可将此桥的斜拉索视为刚性拉索,并将计算出的索力值与原设计索力相比较,找到了此桥斜拉索存在的问题。然后,根据随机子空间法识别的模态参武汉理淮笱Р┦宦畚
关键词:桥梁;模态参数:随机子空间识别法;神经网络;模型修正;损伤识数,提出了基于神经网络的有限元模型修正方法。用有限元模型计算的样本训练神经网络,并用识别出的模态参数对神经网络进行检验,使得修正后的模型更接近真实模型,从而验证了该方法的有效性。⒀芯苛嘶谏窬绲那帕航峁顾鹕耸侗稹J紫确治隽擞邢拊DP湍D的理工一桥的主梁、主塔和斜拉索受到不同程度的损伤后,其固有频率随弹性模量的变化规律:当弹性模量降低时,主梁的固有频率变化最明显,其次是主塔,最后是斜拉索;而且高阶频率对损伤的敏感程度高于低阶频率。然后通过神经网络对主梁不同部位和不同程度的受损情况进行了准确的定位与识别,识别精度高,误差小。⒈嘀屏嘶诓慰嫉愕乃婊涌占淝帕航峁鼓L问侗鹑砑并用此软件对理工一桥的测试数据进行了模态分析。该软件不仅对海量的数据进行了有效地精简,使得识别速度加快,而且模态分析的结果与实测的固有频率十分接近,从而验证了随机子空间法是一种先进的识别算法。别:识别软件武汉理『’大学博十学位论文
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签名:型鹎馊掌冢后搀型骘出驾盈莲独创性声明关于论文使用授权的说明此页若属实,请申请人及导师签名。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权保留、送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部和部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。签名:导师签名:同期
第滦髀概述个特征向量,运用这一坐标系统的好处是:利用各特征向量之间的正交特性,分析的关键在于得到振动系统的特征向量虺铺卣髡裥停L裥。近年来,大跨度桥梁的安全性、耐久性与正常使用日渐得到关注,促使桥梁健康监测系统和智能控制技术迅速发展,并且日益成为国内外桥梁学术界和工程界的研究热点“““。桥梁在长期的使用过程中,不仅遭受地震、风暴、环境腐蚀等自然灾害的侵袭,而且由于使用、维护不当、车祸事故、交通量猛增等人为原因的破坏,很容易产生各种结构损伤,降低桥梁的承载能力,加剧桥梁的自然老化,甚至影响运营安全。因此,对不同类型的桥梁进行整体实时监控,建立桥梁健康监测系统,实现智能化评估就显得尤为重要。通过对桥梁动态特性的测试,检测损伤造成的结