基于灰色理论的桥梁结构损伤识别研究
[Abstract]:For large bridge structures or damaged bridge structures, the observed data are often limited due to the constraints of the conditions. The research characteristic of grey system theory is to analyze the characteristic, form and change trend of the system through incomplete and incomplete data information. Aiming at the problem of damage diagnosis of bridge structure, the knowledge of grey correlation degree and curvature mode is connected in this paper. The simple supported beam model established by finite element software and the bridge model made of plexiglass are tested and verified. Good discriminant effect has been obtained. The main work of this paper is as follows: 1. The methods of structural damage diagnosis are summarized. The structural damage diagnosis method based on static detection information and the structural damage diagnosis method based on dynamic detection information are emphatically studied and discussed. The principle, advantages and disadvantages of the two methods are analyzed. The main shortcomings of structural damage diagnosis methods are summarized. 2. The prediction model of grey system and several main grey correlation degrees are introduced in detail. According to the sensitivity of curvature mode to structural damage, the knowledge of grey correlation degree and curvature mode is connected, and the method of grey curvature correlation degree is used to judge the damage of structure. The damage diagnosis method based on grey curvature correlation degree is verified by finite element simulation and PMMA simply supported beam test. Different damage conditions are simulated with different crack depth. In this paper, the structural damage is effectively determined. 4, The methods of structural damage diagnosis based on grey system theory are compared with those based on statistical model and wavelet packet energy method, respectively. The advantages and disadvantages of each method are analyzed, and the practicability of grey system theory in structural damage diagnosis is highlighted.
【学位授予单位】:华北水利水电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:U446
【参考文献】
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,本文编号:2391575
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