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文檔簡介
1、橋梁運營時,由于頻繁承載,甚至超載,再加上自然環(huán)境的侵蝕,乃至自然災害,以及交通事故等人為因素的損害,橋梁的損傷部位會越來越多,程度也會越來越嚴重,存在極大的安全隱患。因此,損傷診斷技術己經(jīng)成為橋梁工程領域內(nèi)的研究熱點問題。本文闡述了損傷識別技術的研究現(xiàn)狀,總結了己有的損傷識別方法及其特點。在此基礎上,提出了一種分步損傷識別法及一種采用靜態(tài)位移作為遺傳算法優(yōu)化目標的損傷識別法,并通過數(shù)值試驗對這兩種方法的可行性和有效性進行了驗證。
2、 本文首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡,以結構的前6階頻率變化率為輸入?yún)?shù),對一兩跨連續(xù)梁進行了單損傷識別。從單損傷的識別過程我們可以發(fā)現(xiàn),如果結構存在多處損傷,那么神經(jīng)網(wǎng)絡訓練所需的樣本數(shù)將十分龐大,這也是神經(jīng)網(wǎng)絡難以運用于實際工程的重要原因。本文針對上述問題提出一種分步識別方法,即將模態(tài)分析技術與人工神經(jīng)網(wǎng)絡有機結合,先應用模態(tài)應變能變化率判斷損傷位置或損傷范圍以減小樣本空間,然后應用神經(jīng)網(wǎng)絡對損傷程度進行精確計算。基于該分步識別法,本文對前面提
3、到的兩跨連續(xù)梁進行了多損傷識別。識別結果表明,分步識別法在縮減樣本方面確實具有很高的效率,該方法能夠應用于較復雜的實際工程結構。 在基于遺傳算法的橋梁結構損傷識別中,一般采用結構的模態(tài)數(shù)據(jù)來構造搜索目標??紤]到實際測量時靜態(tài)數(shù)據(jù)精度一般比動態(tài)數(shù)據(jù)高,為了提高損傷識別的精度,本文放棄使用動態(tài)數(shù)據(jù),轉而采用靜態(tài)數(shù)據(jù)來構造遺傳算法的搜索目標。對簡支梁,固支梁,連續(xù)梁三種典型的梁結構進行了模擬損傷識別,并且取得了良好的識別效果。為了考察
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