基于虚拟变形的桥梁结构损伤识别方法研究

发布时间：2017-06-30 02:21

  本文关键词：基于虚拟变形的桥梁结构损伤识别方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：结构健康监测是保证桥梁服役安全的重要手段。它通过传感器测量环境信息和结构响应,来监测结构的安全状况。桥梁结构损伤识别则是结构健康监测的核心问题之一。本文引入虚拟变形法(VDM)来提高桥梁结构损伤识别的计算效率,通过对其进行改进,实现了快速准确的损伤定位和损伤定量,并对某实际大桥的监测数据进行了初步分析,主要工作内容及结论如下：(1)研究了基于静力虚拟变形的桥梁结构损伤识别方法。首先基于VDM的基本原理,推导了损伤因子与虚拟变形的关系；其次,建立模拟损伤应变与实际损伤应变的目标函数,并利用序列二次规划(SQP)算法优化目标函数,在平面桁架桥梁模型算例中实现了结构损伤识别的快速计算；最后以某实际大桥有限元模型为例,对其吊杆的损伤识别进行了数值模拟研究。通过基于恒荷载的实时监测和基于车辆静荷载的定期检测两种工况,验证了该方法能够大大提高计算效率,并快速准确地识别出损伤发生的位置和程度。(2)研究了基于动力虚拟变形的桥梁结构损伤识别方法。和静力VDM不同,动力VDM比较复杂,损伤因子、影响矩阵、虚拟变形等都需要重新推导和建立。首先基于动力VDM的理论,构造以损伤因子为变量的模拟损伤应变的函数；其次,为实现损伤识别,建立模拟损伤应变和实测损伤应变的目标函数,并使用序列二次规划算法和遗传算法对目标函数进行优化；最后利用平面桁架模型算例进行数值模拟,模拟分为单损伤和多损伤,无噪声和有噪声的不同工况。结果表明：SQP算法在抗噪性较差,不能识别有噪声情况下的结构损伤。而遗传算法抗噪性较好,即使在噪声环境下也能准确地实现损伤定位和定量。(3)根据设计方案和工程实际,建立了伯官大桥监测系统。并对大桥监测数据进行了初步的统计分析。将结构实测模态和理论模态进行了对比分析,得出大桥刚度较好,而有限元模型需要进行修正的结论；对桥梁重要的控制荷载-风荷载进行了统计分析,将风速数据转换为桥梁设计规范的十分钟最大平均风速;研究了温度应变的变化规律以及其对结构应变的影响；推导了GPS桥梁坐标的转换关系,分析了GPS测点的位移变化。通过统计分析可知,目前大桥整体结构安全且稳定,但因其复杂的结构形式,还需要长期的监测。
【关键词】：结构健康监测 损伤识别 虚拟变形法 序列二次规划 遗传算法
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U446
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 课题的提出与研究意义9-12
• 1.2 损伤识别方法研究现状12-15
• 1.2.1 基于静力的损伤识别研究现状12
• 1.2.2 基于动力的损伤识别研究现状12-15
• 1.3 基于虚拟变形的损伤识别方法15-16
• 1.4 本文研究内容16-18
• 2 基于静力虚拟变形的桥梁结构损伤识别方法研究18-34
• 2.1 引言18
• 2.2 基于静力VDM的损伤识别方法18-23
• 2.2.1 静力VDM基本原理18-19
• 2.2.2 静力影响矩阵的建立19-20
• 2.2.3 刚度降低的模拟20-21
• 2.2.4 目标函数的建立及求解算法的选择21-23
• 2.3 平面桁架桥梁模型算例23-24
• 2.3.1 有限元模型的建立23
• 2.3.2 识别结果分析23-24
• 2.4 伯官大桥有限元模型算例24-33
• 2.4.1 伯官大桥工程概况24-25
• 2.4.2 有限元模型的建立25-26
• 2.4.3 吊杆损伤识别研究26-33
• 2.5 本章小结33-34
• 3 基于动力虚拟变形的桥梁结构损伤识别方法研究34-50
• 3.1 引言34
• 3.2 基于动力VDM的损伤识别方法34-37
• 3.2.1 动力VDM基本原理34-35
• 3.2.2 动力影响矩阵的建立35
• 3.2.3 刚度降低的模拟35-36
• 3.2.4 目标函数的建立36
• 3.2.5 测量噪声的模拟36-37
• 3.2.6 优化算法的选择37
• 3.3 平面桁架模型算例37-48
• 3.3.1 有限元模型的建立37-38
• 3.3.2 识别结果分析38-48
• 3.4 伯官大桥有限元模型算例48-49
• 3.4.1 有限元模型的建立48-49
• 3.4.2 动力VDM识别结果49
• 3.5 本章小结49-50
• 4 伯官大桥监测系统与数据分析50-67
• 4.1 引言50
• 4.2 结构健康监测系统的组成50-55
• 4.2.1 传感器子系统51-52
• 4.2.2 数据采集与处理子系统52-54
• 4.2.3 通信传输子系统54
• 4.2.4 远程控制及云同步技术子系统54-55
• 4.3 大桥监测数据初步分析55-66
• 4.3.1 结构模态55-57
• 4.3.2 风速风向57-58
• 4.3.3 拱脚应变及温度58-61
• 4.3.4 拱顶GPS位移61-65
• 4.3.5 车辆通行情况的监控65-66
• 4.4 本章小结66-67
• 5 结论与展望67-69
• 5.1 结论67-68
• 5.2 展望68-69
• 参考文献69-73
• 攻读硕士学位期间参与的科研项目和学术论文发表情况73-74
• 致谢74-75

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