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基于人工神经网络的索力识别

发布时间:2021-08-17 14:51
  准确的索力识别是保证索体系桥梁施工控制、运营和养护维修阶段结构受力分析可靠性的关键,而频率法是极为广泛使用的索力识别手段。基于频率法的理论,探讨和分析实际工程中斜拉索和吊杆的索力与频率间复杂的规律并寻找一种准确的索力识别方法是本文的主要工作。本文以斜拉索和吊杆为研究对象,尝试采用人工神经网络来研究基于频率法的多参数索力识别,为此进行了如下研究:(1)将现有基于频率法的索力识别的解析解、前人推导的实用索力计算公式和有限元数值模拟解进行对比研究。基于已有弦振动理论索力与自振频率的关系式和考虑抗弯刚度时,拉索和吊杆横向振动微分方程及其通解,考虑两端铰接、两端固结、一端固结一端铰接三种边界条件,分别给出索力与自振频率的解析解和前人研究的数值近似解。通过有限元大量计算获得数据,并与理论上解析和半解析公式及前人基于理论推得的回归经验公式验证。结合数值分析与工程实践经验,比较全面地总结了基于频率法的索力识别影响因素。从而确立采用人工神经网络进行索力识别的算法。(2)基于有限元数值模拟数据,研究实际工程中影响明显的因素——抗弯刚度、边界条件、长度和线密度对索力识别的影响,从而明确了影响频率法索力识别的... 

【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】:111 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于人工神经网络的索力识别


弦振动示意图

示意图,吊杆,拉索,横向振动


哈尔滨工业大学工程硕士学位论文吊杆横截面的长细比很小,因此通常忽略剪切变形及扭转变形的影响。根据力的平衡,可以得到吊杆的横向振动微分方程[2]:4 2 24 2 2, ( , ) ( , )0u x t u x t u x tEI T mx x t + ( )(2-14)其中,EI 为拉索或吊杆抗弯刚度, (u x ,t)为拉索或吊杆横向振动的挠度,T为拉索或吊杆在 x 方向的张拉力,m 为拉索或吊杆的线密度。

关系曲线,关系曲线,自振频率,拉索


图 2-3n 、n 关系曲线针对每一阶自振频率,可以用曲线拟合得出一端固结一端铰接拉索或吊杆的计算实用公式。本文正是采用上述方法,推导出了一端固结一端铰接边界条件下拉索第 6 阶 7 阶自振频率对应的索力计算实用公式:(1)采用第 6 阶自振频率:2 26 622 26620.108 407 ( 20.5)4432.64 ( 20.5)36EIT ml flml f EITl (2-51)(2)采用第 7 阶自振频率:2 27 722 27720.08 543 ( 23.6)4571.21 ( 23.6)49EIT ml flml f EITl (2-52)

【参考文献】:
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博士论文
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硕士论文
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[3]基于频率法的系杆拱桥吊杆索力识别的理论计算方法研究[D]. 包朝江.兰州交通大学 2018
[4]拱桥吊杆索力的振动法测量[D]. 王建飞.哈尔滨工业大学 2012
[5]拉索索力识别方法的研究分析[D]. 万磊.武汉理工大学 2012
[6]短吊杆索力识别研究[D]. 袁俊桃.华南理工大学 2011
[7]短索张力和弯曲刚度的识别方法研究[D]. 孙良凤.浙江大学 2010



本文编号:3347972

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