当前位置:主页 > 科技论文 > 路桥论文 >

基于灰色理论的桥梁结构损伤识别研究

发布时间:2018-12-25 20:04
【摘要】:对于大型桥梁结构或是发生损伤的桥梁结构,由于条件的限制,观测到的数据往往是有限的。灰色系统理论的研究特点就是通过不充分,不完全的数据信息,来分析系统的特点,形态以及变化趋势等。针对桥梁结构的损伤诊断问题,本文把灰色关联度与曲率模态的知识联系起来,通过有限元软件建立的简支梁模型以及有机玻璃制作的桥梁模型,对该方法进行了试验验证,并取得了不错的判别效果。本文的主要研究工作如下:1、总结了目前运用较多的结构损伤诊断的方法,对基于静态检测信息的结构损伤诊断方法以及基于动态检测信息的结构损伤诊断方法进行了着重的研究讨论,分析了两种方法各自的原理以及优缺点。并且对结构损伤诊断方法中存在的主要不足做出了总结。2、对灰色系统预测模型与几种主要的灰色关联度作出了详细的研究介绍。根据曲率模态对结构损伤的敏感性,把灰色关联度与曲率模态的知识联系起来,运用灰色曲率关联度的方法来判定结构的损伤情况,取得了良好的效果。3、通过有限元仿真模拟和有机玻璃简支梁试验,对基于灰色曲率关联度的损伤诊断方法加以验证,以不同的裂缝深度模拟不同的损伤工况,有效地对结构损伤进行了定位判别。4、将基于灰色系统理论的结构损伤诊断方法分别与基于统计模式的结构损伤诊断方法和基于小波包能量法的结构损伤诊断方法进行了对比,通过相同的试验概况,分析了每种方法的优势与不足,突出了灰色系统理论在结构损伤诊断中的实用性。
[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】

相关期刊论文 前10条

1 谌松霖;张利红;陈聪;朱慧;李敬;庞雁;;基于灰色理论联合多元统计方法的中药研究模式的探讨[J];中草药;2016年01期

2 黄河明;向高林;刘宇;季廷洪;刘琼;蒋太保;;基于改进灰色模型的MEMS陀螺仪零偏温度补偿[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2015年06期

3 赵振东;;灰色系统理论在汽车工程中的应用与分析[J];重庆理工大学学报(自然科学);2014年03期

4 翁沙羚;;基于静力位移数据的桥梁结构损伤识别方法[J];科技创新导报;2011年28期

5 李翠红;杨秋伟;;基于刚度矩阵分解的结构损伤识别方法[J];机械强度;2010年05期

6 夏文传;韩国俊;;曲面灰色关联性在桥梁静载损伤定位中的应用[J];兰州交通大学学报;2008年06期

7 刘涛;李爱群;丁幼亮;;小波分析在结构损伤识别中的应用[J];地震工程与工程振动;2008年02期

8 杨华;;基于柔度矩阵法的结构损伤识别[J];吉林大学学报(理学版);2008年02期

9 袁颖;林皋;周爱红;闫东明;;基于改进遗传算法的桥梁结构损伤识别应用研究[J];应用力学学报;2007年02期

10 吴金志;张毅刚;;基于BP神经网络的网格结构损伤识别与试验研究[J];世界地震工程;2005年04期

相关博士学位论文 前5条

1 卢伟;基于现场总线的大跨空间结构健康监测系统研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

2 杨雅勋;基于动力测试的桥梁结构损伤识别与综合评估理论研究[D];长安大学;2008年

3 卢志刚;基于模糊理论的电子商务声誉管理模型研究[D];天津大学;2007年

4 陈孝珍;基于静态测量数据的桥梁结构损伤识别研究[D];华中科技大学;2005年

5 郭健;基于小波分析的结构损伤识别方法研究[D];浙江大学;2004年

相关硕士学位论文 前8条

1 毋淦;基于小波分析的桥梁结构损伤识别研究[D];华北水利水电大学;2016年

2 王吉;灰色粒子群算法在结构损伤识别中的应用[D];重庆交通大学;2013年

3 纵瑞芳;基于荷载位置变动的梁式结构损伤识别的研究[D];武汉理工大学;2011年

4 朱汉棠;特高压输电塔的损伤识别[D];重庆大学;2010年

5 万拥军;基于小波包能量变化率的结构损伤识别方法研究[D];郑州大学;2009年

6 贾磊;基于曲率模态相关性的桥梁结构损伤识别研究[D];长安大学;2008年

7 孔凡;基于遗传算法的结构健康监测[D];武汉理工大学;2006年

8 何长军;基于应变模态的神经网络结构损伤诊断研究[D];燕山大学;2004年



本文编号:2391575

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/2391575.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户7bc49***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com