基于滤波技术的桥梁结构参数识别研究
发布时间：2021-03-10 02:56
近年来国内的基础设施建设日益完善,特别是桥梁建设取得了举世瞩目的成就,桥梁结构正朝着跨径更长、构造更复杂的方向高速发展,随之也对结构的安全性提出了更高的要求,其中进行高精度的结构损伤识别是重中之重。当前在结构损伤识别领域,许多学者发展出了卓有成效的理论方法和计算模型,而利用广义卡尔曼滤波进行物理参数识别,凭借着最能直观地反映结构状态特性的优势,已成为研究剪切型建筑损伤识别的重要方法,但是将其应用于桥梁损伤识别领域的理论基础仍相对薄弱,因此本文基于广义卡尔曼滤波围绕了三类方法来进行桥梁物理参数识别,获得了损伤识别信息:（1）进行了桥梁整体参数识别法下梁式桥梁结构状态方程和观测方程的推导过程,借助算例具体分析出此方法对阻尼不敏感,将桥梁的质量和刚度作为待识别参数,当外加激励为规律性强的简谐荷载和毫无规律的实际地震波,桥梁整体参数识别法都表现出了高抗噪性、稳定性和精确度,但识别速度和初值选择存在显著差异;自由度的增加和损伤的存在不会造成识别精度的显著降低,刚度参数可以作为判定结构发生损伤的有效参数;除了高斯白噪声,叠加非高斯t函数噪声会让物理识别精度降低但精度始终稳定在一定范围内,适用于需要...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：108 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
密西西比河大桥的健康监测需求更为紧迫
械闹刂兄?亍＠砺凵希??座按规设计、按图施工的桥梁，如果在建成后其实际状态与设计时预估状态基本相同，则可以认为桥梁的健康是处于安全可靠状态的。然而，桥梁结构在真实的工作环境中，会受到车辆荷载、风荷载、温度应力以及环境侵蚀、材料老化等因素的影响，从而不可避免地出现一定水平上的损伤或功能退化，如果不及时发现安全隐患并加以干预处理，当损伤累积到临界值，势必会对桥梁结构的安全性、耐久性造成负面影响，极端情形下甚至会导致特大安全事故。二十一世纪以来，国内外的大桥倒塌事故频发，如2012年8月24日（图1.1）哈尔滨阳明滩大桥发生了严重的垮塌事故，通车不足一年便造成3死5伤的巨大生命财产安全损失；2007年8月1日（图1.2）美国密西西比河大桥在交通尖峰时间突然崩塌，事故造成超过60辆以上的车辆及其驾驶、乘客以及数名结构技师随着崩塌的桥面跌落河中或河岸……血淋淋的教训，敲响了生命的警钟。图1.1：哈尔滨阳明滩大桥图1.2：密西西比河大桥事实证明，相较于建筑结构，桥梁结构的健康监测需求更为紧迫。正常情形下，建筑结构受工作荷载和环境作用是较为确定的，在设计时按照设计使用年限而选择合适的材料和相应的构造，且建造时通过提高质量、绿色建造等措施，能基本保证建成结构在使用年限内使用功能正常且不需很多维护。然而桥梁结构的工作环境常常更为复杂，有时甚至主要工作荷载都会发生改变。桥梁结构在服役期间，一方面由于受到地震作用、车辆、船只的撞击或是环境的恶劣作用，桥墩可能遭受较大的损伤，需要及时对其进行修复，延长桥梁的使用寿命；另一方面，随着交通量的不断增加，行车密度及车辆载重越来越大，桥墩负荷日趋加重，其刚度、强度或延性等可能不再满足现行规范的要求，
1 1 1 1 1 1 11 1 1(t / t ) [I K(t ) (t )] (t / t )[I K(t ) (t )]K(t ) (t ) K (t )Ti i i i i i i iTi i iP H P HR (2.41) 由此得到了误差协方差矩阵的滤波方程。 经过一系列数学运算[35]，目标是使得误差协方差矩阵取最小值，能够推导出增益矩阵 K(ti)的计算公式： 11 1 1 1 1 1 1(t ) P(t / t ) H (t )[H(t ) P(t / t ) H (t ) (t )]T Ti i i i i i i i iK R (2.42) 利用式（2.40）可以进一步简化误差协方差矩阵的滤波方程（2.39）： 1 1 1 1 1(t / t ) [I K(t ) H(t )] (t / t )i i i i i iP P (2.43) 至此，线性离散系统的卡尔曼滤波可以由以下五个基本方程的循环过程完成：
本文编号：3073933
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：108 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
密西西比河大桥的健康监测需求更为紧迫
械闹刂兄?亍＠砺凵希??座按规设计、按图施工的桥梁，如果在建成后其实际状态与设计时预估状态基本相同，则可以认为桥梁的健康是处于安全可靠状态的。然而，桥梁结构在真实的工作环境中，会受到车辆荷载、风荷载、温度应力以及环境侵蚀、材料老化等因素的影响，从而不可避免地出现一定水平上的损伤或功能退化，如果不及时发现安全隐患并加以干预处理，当损伤累积到临界值，势必会对桥梁结构的安全性、耐久性造成负面影响，极端情形下甚至会导致特大安全事故。二十一世纪以来，国内外的大桥倒塌事故频发，如2012年8月24日（图1.1）哈尔滨阳明滩大桥发生了严重的垮塌事故，通车不足一年便造成3死5伤的巨大生命财产安全损失；2007年8月1日（图1.2）美国密西西比河大桥在交通尖峰时间突然崩塌，事故造成超过60辆以上的车辆及其驾驶、乘客以及数名结构技师随着崩塌的桥面跌落河中或河岸……血淋淋的教训，敲响了生命的警钟。图1.1：哈尔滨阳明滩大桥图1.2：密西西比河大桥事实证明，相较于建筑结构，桥梁结构的健康监测需求更为紧迫。正常情形下，建筑结构受工作荷载和环境作用是较为确定的，在设计时按照设计使用年限而选择合适的材料和相应的构造，且建造时通过提高质量、绿色建造等措施，能基本保证建成结构在使用年限内使用功能正常且不需很多维护。然而桥梁结构的工作环境常常更为复杂，有时甚至主要工作荷载都会发生改变。桥梁结构在服役期间，一方面由于受到地震作用、车辆、船只的撞击或是环境的恶劣作用，桥墩可能遭受较大的损伤，需要及时对其进行修复，延长桥梁的使用寿命；另一方面，随着交通量的不断增加，行车密度及车辆载重越来越大，桥墩负荷日趋加重，其刚度、强度或延性等可能不再满足现行规范的要求，
1 1 1 1 1 1 11 1 1(t / t ) [I K(t ) (t )] (t / t )[I K(t ) (t )]K(t ) (t ) K (t )Ti i i i i i i iTi i iP H P HR (2.41) 由此得到了误差协方差矩阵的滤波方程。 经过一系列数学运算[35]，目标是使得误差协方差矩阵取最小值，能够推导出增益矩阵 K(ti)的计算公式： 11 1 1 1 1 1 1(t ) P(t / t ) H (t )[H(t ) P(t / t ) H (t ) (t )]T Ti i i i i i i i iK R (2.42) 利用式（2.40）可以进一步简化误差协方差矩阵的滤波方程（2.39）： 1 1 1 1 1(t / t ) [I K(t ) H(t )] (t / t )i i i i i iP P (2.43) 至此，线性离散系统的卡尔曼滤波可以由以下五个基本方程的循环过程完成：
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