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拱桥在线监测系统及预警指标体系研究与实践

发布时间:2018-01-15 16:28

  本文关键词:拱桥在线监测系统及预警指标体系研究与实践 出处:《云南大学》2015年硕士论文 论文类型:学位论文


  更多相关文章: 传感器布置 结构温度效应 神经网络 损伤识别 预警指标


【摘要】:伴随着全国交通基础建设的不断完善,如何保证已建工程的健康运营便成了重中之重。近年来,随着桥梁损伤评估理论、传感技术,传输技术和计算机技术的发展,国内许多重要的桥梁已实现了SHMS(健康监测系统)的布设,在桥梁的养护运营中起到了重要作用。 针对不同桥梁健康监测重点的不同,其SHMS包含的内容也不尽相同,一般情况下桥梁的SHMS包括传感器的布置、数据采集传输系统、数据处理系统和桥梁预警评估体系。本文针对实际工程项目着重研究了基于危险控制截面的传感器布置方法、传输数据的温度修正、BP神经网络的损伤识别法和分级预警指标限值的设定,主要研究内容如下: (1)根据上承式空腹拱桥的受力特点进行危险性分析,将可靠度较低、受力较大的危险截面位置作为传感器布置的控制测点位置。然后基于误差传递最小准则和弯曲应变能的方法分别对T梁和主拱圈的测点选择进行了计算分析。 (2)在传感器测试原理的基础上,着重研究了传感器所测构件在整体结构中的热效应系数β值,在无法完全获取实时温度场的条件下,通过不同构件由于温差作用导致的构件与构件之间相互作用大小来确定β值,并为各个测点处的修正系数β提出了温度效应矩阵的计算方法。 (3)由于实际的传感器数据采集系统,是一种对车辆通行中桥梁响应数据的抽样检验,所以为了接近这种随机抽样行为,把移动荷载时程分析数据作为神经网络的训练样本,进行了BP神经网络桥梁损伤识别的研究。 (4)根据桥梁当前的技术状况等级确定其极限承载能力,结合交通量活载修正系数设定了橙色和红色两级安全预警指标限值。
[Abstract]:With the continuous improvement of the national transportation infrastructure, how to ensure the healthy operation of the built projects has become the top priority. In recent years, with the bridge damage assessment theory, sensing technology. With the development of transmission technology and computer technology, many important bridges in China have been installed in SHMS (Health Monitoring system), which plays an important role in the maintenance and operation of bridges. According to the different emphasis of bridge health monitoring, its SHMS contains different contents. In general, the bridge SHMS includes sensor layout, data acquisition and transmission system. Data processing system and bridge early warning evaluation system. This paper focuses on the sensor layout method based on hazard control section and the temperature correction of transmission data for actual engineering projects. The damage identification method of BP neural network and the setting of the limit value of grading warning index are studied as follows: 1) according to the stress characteristics of the upper bearing hollow arch bridge, the reliability of the bridge is low. The position of dangerous section with large force is used as the control point position of sensor arrangement, and then the selection of measuring points of T beam and main arch ring is calculated and analyzed based on the minimum error transfer criterion and the method of bending strain energy. 2) based on the principle of sensor testing, the thermal effect coefficient 尾 value of the component measured by the sensor in the whole structure is studied emphatically, under the condition that the real time temperature field can not be completely obtained. The value of 尾 is determined by the interaction between component and component caused by different component temperature difference, and the calculation method of temperature effect matrix is put forward for the correction coefficient 尾 of each measuring point. Because the actual sensor data acquisition system is a sampling inspection of bridge response data in vehicle traffic, so to approach this random sampling behavior. Taking the moving load time history analysis data as the training sample of neural network, the research of BP neural network bridge damage identification is carried out. According to the current technical status of the bridge, the ultimate bearing capacity of the bridge is determined, and the orange and red safety warning index limits are set up in combination with the traffic volume live load correction coefficient.
【学位授予单位】:云南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:U448.22;U446

【参考文献】

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本文编号:1429153

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