基于动态规划技术的MFI理论在板桥中的应用研究

发布时间：2017-07-20 09:12

  本文关键词：基于动态规划技术的MFI理论在板桥中的应用研究

  更多相关文章： 动力试验 车桥耦合模型 LS-DYNA BWIM MFI 动态规划技术

【摘要】：传统的基于Moses算法的桥梁动态称重系统(Bridge Weigh-in-motion:BWIM)识别的是过桥车辆的静态轴重。并且,Moses算法存在一定的局限性:当过桥车辆的车轴相距很近时,求出的轴重误差较大。针对传统算法的这些问题,近二十年来发展起来的一种识别动态移动荷载的技术——移动荷载识别理论(Moving Force Identification:MFI)。这种方法是以桥梁结构的动力学方程为基础,运用动态规划等方法处理测试得到的连续动态响应反算出车辆荷载的轴重-时间历程,在此基础上可以得到一个相对更为准确的静态轴重。本文基于桂林市西二环高速公路便道桥的具体参数及动力试验,对车桥耦合模型以及MFI理论的算法进行了研究。根据MFI算法的推导方程,使用MATLAB对算法进行编程,依据实测结果和车桥耦合模型计算结果对算法和程序进行了验证,具体的工作内容如下:(1)首先根据试验桥梁的具体结构参数,运用通用的有限元前处理软件HYPERMESH建立该桥的三维实体模型。随后,采用ANSYS计算车辆过桥时的静力响应信号。(2)采用HYPERMESH建立三维简化的车桥耦合模型,并使用通用的商业动力计算软件LS-DYNA中进行计算,分别求解出车辆通过车道一和车道二时的应变,并和实测的应变进行对比分析。(3)使用MATLAB编制简化计算模型的计算程序,求出简化模型的频率和基频。使用ANSYS和MIDAS对该结构进行模态分析,根据求出的模态和基频对简化模型进行调整。(4)运用MATLAB编制的有限元程序求解出调整后的简化模型在车辆通过不同车道时的应变反应,并和前面计算出的应变进行对比分析。(5)把实测的应变响应和有限元计算出的应变相应作为输入数据,运用结合了动态规划技术和特征值降阶技术的MFI理论反算过桥车辆的轴重。
【关键词】：动力试验 车桥耦合模型 LS-DYNA BWIM MFI 动态规划技术
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U446
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题研究的背景与意义10-12
• 1.2 移动荷载识别理论的研究12-17
• 1.2.1 移动荷载识别理论简介12-13
• 1.2.2 MFI理论的发展动态13-16
• 1.2.3 MFI理论存在的问题及发展展望16-17
• 1.3 本文的研究内容及目标17-19
• 第2章 车桥耦合模型的研究19-30
• 2.1 车桥耦合模型研究的背景19-20
• 2.2 实桥实验简介20-22
• 2.2.1 试验目的及试验桥梁简介20
• 2.2.2 试验方案及测点布置20-21
• 2.2.3 现场测试试验简介21-22
• 2.3 车桥耦合振动仿真模拟分析22-26
• 2.3.1 桥梁有限元模型22
• 2.3.2 三维9自由度车辆模型22-24
• 2.3.3 基于LY-DANA的车桥耦合振动模型建立24-25
• 2.3.4 车速的确定25-26
• 2.4 实测动力响应与计算动力响应对比分析26-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 基于动态规划技术的MFI理论30-45
• 3.1 动态规划技术30-36
• 3.1.1 动态规划的概念30
• 3.1.2 一阶动态规划技术30-33
• 3.1.3 多阶动态规划技术33-36
• 3.2 MFI理论在BWIM系统中的应用36-44
• 3.2.1 与BWIM测量值的关系推导36-37
• 3.2.2 特征值降阶技术37
• 3.2.3 二阶连续运动方程转化为一阶离散运动方程37-39
• 3.2.4 一阶正则化技术39-41
• 3.2.5 将动态规划法应用于BWIM系统41-42
• 3.2.6 L-曲线法求解最优正则化参数42-43
• 3.2.7 移动车辆的最优初始状态43-44
• 3.3 总结44-45
• 第4章 MFI理论实桥应用研究45-81
• 4.1 MATLAB简化模型的研究45-51
• 4.1.1 桥梁模型的简化45-46
• 4.1.2 经典板单元理论46-49
• 4.1.3 板单元弯曲刚度矩阵和质量矩阵49-51
• 4.2 移动荷载的时变位置矩阵51-53
• 4.3 简化模型的校核及修正53-58
• 4.3.1 板单元的划分53-54
• 4.3.2 根据桥梁的频率调整等效模量54-55
• 4.3.3 计算结果与实测结果对比55-58
• 4.4 根据实测及计算结果识别轴重58-78
• 4.4.1 采用全部传感器的计算结果识别轴重58-67
• 4.4.2 采用跨中传感器的计算结果识别轴重67-74
• 4.4.3 采用跨中传感器的实测结果识别轴重74-78
• 4.5 轴重识别结果汇总78-80
• 4.6 本章小结80-81
• 总结与展望81-83
• 参考文献83-86
• 致谢86-87
• 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)87

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本文编号：567263