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基于曲率模态的梁桥结构损伤识别方法研究

发布时间:2017-04-30 04:19

  本文关键词:基于曲率模态的梁桥结构损伤识别方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:本文把曲率模态理论和神经网络理论结合起来探究桥梁损伤识别特征,并着重对简支梁损伤位置进行了识别研究。针对曲率模态差对桥梁结构损伤识别的局部不敏感性与损伤程度灵敏度问题,提出了曲率模态差与神经网络算法相结合的方法识别桥梁结构损伤位置;将曲率模态差由一维扩展至二维,提出基于二维曲率模态差的方法从二维角度识别桥梁损伤位置,并将此方法拓展至桥梁裂缝形状识别;最后对随机温度荷载情况下的二维损伤识别提出解决方法,主要内容如下:1.针对一维简支梁结构,首先利用曲率模态差对其进行损伤识别,包括单处损伤、多处损伤以及不同位置的损伤位置识别,验证了其有效性;针对目前损伤大小不定量的状况,提出融合体积率与损伤程度的损伤量化概念,为损伤定量分析提供依据;在较小损伤情况下,曲率模态差存在局部不敏感性与损伤程度灵敏度问题,针对这一特性,提出融合神经网络分类识别算法的方法对简支梁损伤的位置进行识别,结果表明,在曲率模态差不能识别损伤的情况下,该方法能够对桥梁结构损伤位置进行有效的识别。2.针对二维简支梁结构,首先将曲率模态差理论拓展至二维;用高斯曲率模态差对简支板梁进行二维损伤定位,结果表明其损伤识别效果并不明显;提出二维模态曲率差的方法识别损伤位置,对简支板梁进行了损伤识别研究,其结果较高斯曲率模态差明显改善,在相同工况下能够精确的识别出损伤位置;探讨了二维曲率模态差方法进行识别时,损伤的位置和识别效果的关系,研究表明其存在局部损伤不敏感的状况;在二维曲率模态差对局部损伤不能识别的情况下,融合神经网络算法对其进行损伤识别分析,结果表明此方法能够有效的解决局部损伤不敏感的问题;最后基于二维曲率模态差进行扩展,提出桥梁裂缝形状识别技术,并对此进行数值模拟,成功识别出裂缝的形状。3.结合温度对混凝土弹性模量的影响,利用弹性模量的折减模拟温度荷载对混凝土的影响;首先用二维曲率模态差对温度荷载均匀作用在简支梁工况下进行损伤识别分析,其识别效果明显;提出影响因子法模拟温度荷载作用于损伤位置与非损伤位置的区别并探究影响影子对识别效果的影响,当影响因子较大时,二维曲率模态差仍能够准确识别出损伤位置;由于温度分布的随机性,用正态分布模拟温度荷载随机作用于简支梁结构,在此工况下用二维曲率模态差对其进行损伤识别,分析温度随机离散程度对损伤识别的影响,当离散程度较小时,二维曲率模态差仍能准确的识别出损伤位置;结合温度对混凝土外表面与内表面的梯度曲线,对日照情况进行模拟,探究其对二维曲率模态差识别损伤位置的影响,结果表明在日照工况下,二维曲率模态差能够识别出损伤位置;最后,针对温度随机荷载工况与影响因子工况下损伤位置无法确定的情况,融合神经网络分类算法进行损伤识别,研究表明该方法能够有效的在损伤位置模糊的状态下进行较为准确的损伤识别。
【关键词】:桥梁 损伤识别 曲率模态 二维 神经网络 温度荷载
【学位授予单位】:重庆交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U446
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-11
  • 第一章 绪论11-21
  • 1.1 研究背景与意义11-13
  • 1.2 国内外研究现状13-18
  • 1.2.1 损伤识别方法概述13
  • 1.2.2 确定性条件下的结构损伤识别13-16
  • 1.2.3 考虑不确定性的桥梁损伤识别技术16-18
  • 1.3 结构损伤识别存在的问题18
  • 1.4 损伤识别技术的发展趋势18-19
  • 1.5 本文的主要研究内容19-21
  • 第二章 结构动力损伤识别概述21-34
  • 2.1 结构损伤识别基本理论21-23
  • 2.1.1 结构动力分析概述21-22
  • 2.1.2 结构损伤特征值问题22-23
  • 2.2 力学求解的反问题23-28
  • 2.2.1 反问题的概念23-25
  • 2.2.2 反问题的特点25-26
  • 2.2.3 力学反问题求解的定义26-27
  • 2.2.4 力学反问题的求解方法27-28
  • 2.3 结构动力分析的有限元法28-33
  • 2.3.1 有限单元法的实施步骤28-29
  • 2.3.2 位移模式与单元类型29-30
  • 2.3.3 单元刚度矩阵的建立30-33
  • 2.4 本章小结33-34
  • 第三章 基于曲率模态及神经网络的简支梁损伤识别34-62
  • 3.1 引言34-35
  • 3.2 本章理论基础35-41
  • 3.2.1 曲率模态理论35-36
  • 3.2.2 神经网络理论36-41
  • 3.3 基于曲率模态差的简支梁损伤识别41-54
  • 3.3.1 曲率参数的计算41-43
  • 3.3.2 模型概况43-45
  • 3.3.3 简支梁损伤位置识别45-47
  • 3.3.4 简支梁损伤程度识别47-48
  • 3.3.5 损伤程度量化指标48-49
  • 3.3.6 简支梁损伤程度识别灵敏度概况49-54
  • 3.4 基于曲率模态及神经网络的简支梁损伤识别数值模拟分析54-61
  • 3.4.1 模型概况54-56
  • 3.4.2 基于曲率模态参数及神经网络理论的结构损伤识别56-61
  • 3.5 本章小结61-62
  • 第四章 基于曲率模态与神经网络的桥梁结构二维损伤识别62-79
  • 4.1 引言62
  • 4.2 本章理论基础62-64
  • 4.2.1 高斯曲率模态62-63
  • 4.2.2 二维曲率模态差63-64
  • 4.3 二维简支板梁损伤位置识别64-75
  • 4.3.1 模型概括64-66
  • 4.3.2 基于高斯曲率模态差的损伤位置识别66-67
  • 4.3.3 基于二维曲率模态差的简支板梁损伤位置识别67-69
  • 4.3.4 二维曲率模态差局部敏感性的探讨69-72
  • 4.3.5 基于神经网络与二维曲率模态差的损伤位置识别72-75
  • 4.4 基于二维曲率模态差的裂缝形状识别75-77
  • 4.4.1 模型概况75-76
  • 4.4.2 裂缝形状识别分析76-77
  • 4.5 本章小结77-79
  • 第五章 温度荷载对二维曲率模态差损伤识别的影响及抗噪研究79-101
  • 5.1 引言79
  • 5.2 本章理论基础79-81
  • 5.3 温度荷载对二维曲率模态差损伤识别的影响81-94
  • 5.3.1 模型概括81-83
  • 5.3.2 温度荷载均匀作用83-85
  • 5.3.3 温度荷载作用损伤的影响因子法85-89
  • 5.3.4 随机温度荷载作用89-91
  • 5.3.5 日照条件下的损伤识别数值模拟91-94
  • 5.4 二维曲率模态差对温度荷载的抗噪性研究94-100
  • 5.4.1 模型概括94-96
  • 5.4.2 由影响因子n值引起的模糊损伤识别96-97
  • 5.4.3 由温度分布方差引起的模糊损伤识别97-99
  • 5.4.4 由影响因子n值和方差共同引起的模糊损伤识别99-100
  • 5.5 本章小结100-101
  • 第六章 结论与展望101-103
  • 6.1 结论101-102
  • 6.2 展望102-103
  • 致谢103-104
  • 参考文献104-109
  • 在学期间发表的论著及取得的科研成果109

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