基于原型监测和机器学习的大跨度桥梁涡激振动研究

发布时间：2022-01-01 15:47

　　近年来,为满足交通发展需求,我国建造了多座大跨度桥梁。跨度增大使得桥梁柔性增大,对风作用愈发敏感,因而抗风设计成为桥梁设计的控制因素之一。尽管在桥梁设计中已通过提高颤振临界风速避免了发散颤振,但无法避免涡激振动的发生。此外,跨度的增大减小了桥梁结构自振频率,因而减小了涡激振动临界风速,增加了低风速下涡激振动发生的频率。近些年,人们已在多座大跨度桥梁上多次观测到涡激振动,大幅涡激振动造成桥梁结构疲劳损伤,还威胁行车安全。因此,研究大跨度桥梁涡激振动具有十分重要的意义。尽管前人基于风洞试验对涡激振动机理和建模进行了大量研究,但是由于风洞试验难以模拟真实风环境的时空特性和足尺结构高雷诺数效应,风洞试验结果与真实原型桥梁风致效应并不完全一致。因此,本文基于原型监测大数据和机器学习算法研究原型桥梁在真实复杂风环境下的涡激振动。首先,提出基于聚类算法的桥梁涡激振动自动识别方法。构建以加速度均方根值和振动单频特性为特征的桥梁涡激振动识别特征空间,提出基于聚类算法的桥梁涡激振动自动识别方法,对某大跨度桥梁长期振动监测数据识别分析,自动准确识别出166次涡激振动事件,其中包括6种单模态涡激振动;进一步对... 

【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】：122 页

【学位级别】：博士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 桥梁空气动力学
        1.2.1 限幅振动
        1.2.2 发散振动
    1.3 涡激振动
        1.3.1 圆柱涡激振动
        1.3.2 桥梁涡激振动
    1.4 风工程中的机器学习
        1.4.1 机器学习算法
        1.4.2 机器学习在风工程中的应用
    1.5 本文研究动机及主要研究内容
第2章 基于聚类算法的桥梁涡激振动识别与风速场模式研究
    2.1 引言
    2.2 大跨度桥梁风场与振动原型监测
    2.3 基于聚类算法的桥梁涡激振动识别
        2.3.1 桥梁涡激振动特征提取
        2.3.2 基于密度的聚类算法
        2.3.3 桥梁振动聚类分析与涡激振动识别
        2.3.4 桥梁涡激振动识别结果验证与分析
    2.4 基于聚类算法的桥梁涡激振动风速场模式研究
        2.4.1 桥梁涡激振动平均风特性分析
        2.4.2 桥梁涡激振动风速场聚类分析
    2.5 本章小结
第3章 基于决策树和支持向量回归机的桥梁涡激振动统计响应时程建模
    3.1 引言
    3.2 基于决策树算法的桥梁涡激振动模态预测建模
        3.2.1 桥梁涡激振动模态影响因素分析
        3.2.2 桥梁涡激振动模态决策树建模
        3.2.3 决策树建模结果与分析
    3.3 基于支持向量回归机的桥梁涡激振动位移均方根时程建模
        3.3.1 支持向量回归机建模
        3.3.2 桥梁涡激振动全过程位移均方根时程预测
    3.4 桥梁涡激振动响应影响因素分析
        3.4.1 初始响应
        3.4.2 风速风向
        3.4.3 风速场非均匀性
    3.5 本章小结
第4章 基于深度神经网络的桥梁涡激振动位移幅值微分方程建模
    4.1 引言
    4.2 基于风洞试验的涡激振动半经验模型
    4.3 基于原型监测的桥梁涡激振动模型
    4.4 基于深度前馈神经网络的桥梁涡激振动位移幅值微分方程建模
        4.4.1 深度前馈神经网络建模
        4.4.2 基于深度前馈神经网络模型的桥梁涡激振动全过程位移幅值时程预测
    4.5 基于循环神经网络的桥梁涡激振动位移幅值微分方程建模
        4.5.1 循环神经网络建模
        4.5.2 基于循环神经网络的桥梁涡激振动全过程位移幅值时程预测
    4.6 本章小结
第5章 桥梁涡激振动时变动力特性稀疏识别
    5.1 引言
    5.2 时变风速下的桥梁涡激振动
    5.3 数据驱动的桥梁涡激振动时变动力特性稀疏识别
        5.3.1 非线性动力系统稀疏识别方法
        5.3.2 时变非线性动力系统稀疏识别方法
        5.3.3 桥梁涡激振动时变动力特性识别
        5.3.4 模型验证:桥梁涡激振动全过程位移幅值时程重构
    5.4 动力特性的聚类模式分析
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历


【参考文献】：
期刊论文
[1]台风“海葵”作用下苏通大桥风振响应[J]. 周建华,马如进.  湖南交通科技. 2018(01)
[2]大跨度铁路斜拉桥斜拉索参数振动分析[J]. 杨咏漪,陈克坚.  铁道工程学报. 2013(10)
[3]四渡河峡谷大桥桥位风的湍流特性实测分析[J]. 庞加斌,宋锦忠,林志兴.  中国公路学报. 2010(03)
[4]大跨度连续刚构桥健康监测加速度传感器优化布置研究[J]. 宗周红,孙建林,徐立群,李嘉维.  地震工程与工程振动. 2009(02)
[5]山区峡谷地带大跨度桥梁风场特性试验[J]. 陈政清,李春光,张志田,廖建宏.  实验流体力学. 2008(03)
[6]基于高低雷诺数试验的分离双箱涡振性能对比[J]. 张伟,魏志刚,杨詠昕,葛耀君.  同济大学学报(自然科学版). 2008(01)
[7]斜拉桥拉索风—雨致振动特性风洞试验研究[J]. 李永乐,卢伟,陶齐宇,熊文斌.  实验流体力学. 2007(04)
[8]大型桥梁远程监测系统的研究[J]. 亓跃峰,毕卫红,卢辉斌.  仪器仪表学报. 2003(S1)
[9]大跨度桥梁健康监测技术的近期研究进展[J]. 韩大建,谢峻.  桥梁建设. 2002(06)
[10]九江长江大桥三大拱吊杆风致振动试验研究[J]. 余岭.  长江科学院院报. 1995(03)



本文编号：3562432