基于模型确认的斜拉桥损伤预后方法研究

发布时间：2017-03-28 19:17

  本文关键词：基于模型确认的斜拉桥损伤预后方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：斜拉桥是我国大跨桥梁建设发展过程中的主力桥型之一,由于设计、施工及管养水平的不足,加之其复杂的服役环境,斜拉桥的损伤问题日益突出。结合桥梁健康监测系统数据基础和有限元模型技术,可实现对斜拉桥损伤的模拟、识别及预后,为实桥管养提供参考。本文以灌河大桥为研究背景,主要工作如下：(1)基于灌河大桥SHM监测数据,建立了其环境温度、车辆荷载及结构响应的参数不确定性量化模型。(2)采用区间响应面模型对灌河大桥有限元模型参数进行了修正,同时基于该模型表达式的单调性原理反演了模型参数的不确定性区间,实现了模型确认。(3)基于样本学习思想,建立了灌河大桥拉索随机损伤与结构响应之间的响应面显式表达式和隐式BP神经网络,对其拉索随机损伤进行了识别、预后。(4)综合考虑模型参数和车辆荷载的不确定性,基于可靠度方法对灌河大桥钢主梁关键疲劳细节的疲劳寿命进行了预后,得到了其不确定性的区间范围。主要结论有：(1)灌河大桥温度不确定性可采用傅里叶级数拟合的年趋势函数结合正态分布的日温差形式表达；车辆荷载的车重服从高斯混合分布概率模型,车间距服从对数正态概率模型：结构响应可采用滤波方法建立与环境因素不确定性相关的分层次概率区间模型。(2)区间响应面模型反演的模型参数区间可以很好地涵盖其不确定性范围,确认后的模型具有很好的不确定性传递功能。(3)响应面法和BP神经网络法均能实现拉索随机损伤的识别,BP神经网络方法的识别精度及效率高于响应面法；当前SHM监测索力发展趋势下,BP神经网络法的预后结果表明灌河大桥跨中最长拉索的损伤需予以关注。(4)基于自然车队加载且考虑模型参数不确定性的灌河大桥钢主梁关键疲劳细节的疲劳寿命为479年到520年,车辆荷载水平线性增长率大于10%时,桥梁设计使用年限内的疲劳损伤问题需予以关注。
【关键词】：不确定性量化 模型确认 随机损伤 疲劳损伤 损伤预后
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U448.27;U445.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-22
• 1.1 研究背景及意义10-13
• 1.2 基于模型确认的损伤预后研究现状13-20
• 1.2.1 损伤预后的概念及框架13-14
• 1.2.2 模型修正及确认研究进展14-18
• 1.2.3 基于模型确认的损伤预后研究进展18-20
• 1.3 基于模型确认的斜拉桥损伤预后存在的问题20
• 1.4 本文主要内容20-22
• 第二章 斜拉桥参数不确定性量化分析22-48
• 2.1 不确定性简介22-27
• 2.1.1 不确定性分类及来源22-23
• 2.1.2 不确定性量化分析方法23-27
• 2.2 斜拉桥模拟的不确定性来源27-29
• 2.2.1 斜拉桥的结构特点27-28
• 2.2.2 斜拉桥模拟的不确定性28-29
• 2.3 灌河大桥参数不确定性量化29-46
• 2.3.1 灌河大桥健康监测系统简介29-30
• 2.3.2 灌河大桥环境温度不确定性及其量化30-35
• 2.3.3 灌河大桥车辆荷载不确定性及其量化35-42
• 2.3.4 灌河大桥结构响应不确定性及其量化42-46
• 2.4 小结46-48
• 第三章 基于区间响应面法的斜拉桥模型修正及确认48-72
• 3.1 斜拉桥模型修正及确认理论方法48-54
• 3.1.1 斜拉桥模型修正及确认的框架48-49
• 3.1.2 区间多项式响应面模型理论49-54
• 3.2 灌河大桥模型修正及确认54-71
• 3.2.1 灌河大桥ANSYS有限元建模54-55
• 3.2.2 灌河大桥修正目标的选取55-58
• 3.2.3 灌河大桥待修正参数选取58-61
• 3.2.4 基于区间响应面模型的灌河大桥模型修正61-66
• 3.2.5 基于区间响应面模型的灌河大桥模型确认66-71
• 3.3 小结71-72
• 第四章 基于模型确认的斜拉桥拉索随机损伤预后72-94
• 4.1 斜拉桥随机损伤识别及预后理论方法72-78
• 4.1.1 斜拉桥损伤的随机性特点72-73
• 4.1.2 斜拉桥随机损伤识别及预后方法73-77
• 4.1.3 斜拉桥随机损伤识别及预后框架77-78
• 4.2 灌河大桥拉索随机损伤识别78-87
• 4.2.1 灌河大桥拉索随机损伤模拟78-79
• 4.2.2 基于响应面法的灌河大桥拉索随机损伤识别79-85
• 4.2.3 基于BP神经网络的灌河大桥拉索随机损伤识别85-87
• 4.3 灌河大桥拉索随机损伤预后87-93
• 4.3.1 灌河大桥监测索力数据预处理87-91
• 4.3.2 基于BP神经网络的灌河大桥拉索随机损伤预后91-93
• 4.4 小结93-94
• 第五章 基于模型确认的斜拉桥疲劳损伤预后94-110
• 5.1 斜拉桥疲劳损伤预后理论方法94-101
• 5.1.1 基于疲劳可靠度的疲劳损伤预后方法94-96
• 5.1.2 斜拉桥疲劳损伤可靠度参数建模96-99
• 5.1.3 疲劳荷载效应及可靠度计算方法99-100
• 5.1.4 斜拉桥钢主梁疲劳损伤预后框架100-101
• 5.2 基于模型确认的灌河大桥疲劳损伤预后101-108
• 5.2.1 灌河大桥区间有限元模型101-102
• 5.2.2 灌河大桥疲劳关键部位应力谱102-103
• 5.2.3 灌河大桥疲劳荷载效应概率分布103-105
• 5.2.4 灌河大桥疲劳损伤可靠度分析105-106
• 5.2.5 考虑未来荷载的灌河大桥疲劳损伤预后106-108
• 5.3 小结108-110
• 第六章 结论与展望110-112
• 6.1 主要结论110-111
• 6.2 研究展望111-112
• 致谢112-114
• 作者简介114-116
• 参考文献116-120

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