基于多模態(tài)參數(shù)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩123頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著國民經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,交通設(shè)施中涌現(xiàn)出許多結(jié)構(gòu)新穎獨(dú)特和一些跨江跨海大型橋梁結(jié)構(gòu),橋梁數(shù)量日益增多。由于橋梁在設(shè)計階段、施工階段以及后期的運(yùn)營過程中受到一些不可抗力因素的影響,從而產(chǎn)生不同程度的損傷,一旦損傷達(dá)到一定程度,將導(dǎo)致橋梁結(jié)構(gòu)發(fā)生破壞,對國民經(jīng)濟(jì)和社會環(huán)境造成了重大的影響。為了充分了解現(xiàn)有橋梁的實(shí)際運(yùn)營狀態(tài),就必須對這些結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷識別,確定損傷的位置和程度,為后期的維修和養(yǎng)護(hù)提供參考依據(jù),避免災(zāi)難性事故的發(fā)生。因

2、此,開展對橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別的研究具有重要的理論意義和實(shí)用價值。
  本文在廣泛閱讀國內(nèi)外有關(guān)橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法參考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別領(lǐng)域已取得的研究成果,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)參數(shù)橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法,可以同時識別出結(jié)構(gòu)損傷的位置和損傷的程度。主要研究內(nèi)容包括:
  (1)結(jié)合本課題的研究背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài)和相關(guān)檢測技術(shù)的發(fā)展,著重指出了在結(jié)構(gòu)損傷識別領(lǐng)域存在的主要問題以及相關(guān)

3、發(fā)展趨勢,系統(tǒng)地歸納了目前用于橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別的方法,深入地比較和分析了各種識別方法的優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用范圍及前景,為下一步橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法的研究奠定了理論基礎(chǔ)。
  (2)開展了對橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的研究,對常用的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了比較分析,并系統(tǒng)地研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于橋梁結(jié)構(gòu)損傷的基本原理及步驟。提出組合損傷指標(biāo)—曲率模態(tài)和柔度曲率,然后以曲率模態(tài)和柔度曲率組合指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,

4、以單元的損傷狀態(tài)作為輸出向量,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)參數(shù)的橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別方法。以一簡支梁為研究對象,進(jìn)行了數(shù)值試驗(yàn),在通用有限元軟件MIDAS的平臺上,針對單損傷、對稱損傷、非對稱損傷等多種損傷工況,通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,均能有效地識別出損傷的位置和程度,取得了良好的效果,驗(yàn)證了本文識別方法的有效性和可靠性。
  (3)針對橋梁中廣泛使用的桁架結(jié)構(gòu),進(jìn)行了數(shù)值模擬和物理模型試驗(yàn)。針對鋼桁架橋的特點(diǎn),選取一些關(guān)鍵構(gòu)件進(jìn)行損傷識別,這樣就

5、減少了訓(xùn)練樣本的數(shù)量,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行速度。在數(shù)值模擬中,對關(guān)鍵構(gòu)件進(jìn)行了單損傷和多損傷的識別,研究表明該方法不僅能進(jìn)行準(zhǔn)確地?fù)p傷定位,而且還能對損傷進(jìn)行定量。在模型試驗(yàn)中,通過預(yù)制好的損傷構(gòu)件來替換完好的構(gòu)件形成損傷結(jié)構(gòu),由于試驗(yàn)本身的限制,部分損傷樣本通過模型試驗(yàn)獲得,所獲得的損傷樣本作為網(wǎng)絡(luò)的測試樣本。通過分析訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在單損傷工況和多損傷工況中的識別結(jié)果表明,試驗(yàn)結(jié)果與仿真試驗(yàn)結(jié)果吻合很好,這也進(jìn)一步證實(shí)本文提出的識別

6、方法的有效性和可靠性。
  (4)建立了基于試驗(yàn)?zāi)P偷臉蛄航Y(jié)構(gòu)損傷識別的試驗(yàn)平臺。以薄壁結(jié)構(gòu)相似理論為基礎(chǔ),針對九江長江大橋鋼桁梁柔性拱橋的特點(diǎn),推導(dǎo)了其靜動力相似關(guān)系,利用模態(tài)分析理論得出了各個模態(tài)參數(shù)的相似比,并通過數(shù)值試驗(yàn)驗(yàn)證了相似關(guān)系的準(zhǔn)確性,并以此為依據(jù)闡述了縮尺后模型具體設(shè)計和制作過程。設(shè)計了模型橋的動載試驗(yàn)方案,在實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境條件下對橋梁進(jìn)行了動載試驗(yàn),測定了結(jié)構(gòu)的動力特性。
  (5)利用大型的通用有限元軟件

7、ANSYS分別建立了九江長江大橋柔性拱鋼桁梁的實(shí)橋和模型橋的有限元模型,利用模態(tài)分析理論進(jìn)行了有限元的動力特性分析,通過理論、仿真和試驗(yàn)結(jié)果的比較,表明實(shí)橋和模型橋各動力參數(shù)具有較好的相似換算關(guān)系,進(jìn)一步驗(yàn)證了模態(tài)參數(shù)相似比的正確性。反映了模型橋也能夠比較準(zhǔn)確地模擬實(shí)橋動力特性。以試驗(yàn)?zāi)P蜆驗(yàn)檠芯繉ο?,基于MATLAB平臺編制相應(yīng)的損傷識別程序,通過對九江長江大橋柔性拱鋼桁梁的縮比模型橋的損傷識別研究,表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)參數(shù)損傷識

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論