组合吊杆钢管混凝土系杆拱桥损伤识别研究

发布时间：2017-09-09 19:24

  本文关键词：组合吊杆钢管混凝土系杆拱桥损伤识别研究

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【摘要】：钢管混凝土拱桥在中国发展迅猛,但随着时间的推移,在多重因素作用下,钢管混凝土拱桥病害时有发生,因此针对钢管混凝土拱桥的损伤识别成为工程技术人员面临的一个重要问题。本文针对组合吊杆钢管混凝土系杆拱桥,结合依托工程,基于桥梁结构动力学基本理论,借助BP神经网络理论,对未损伤结构及损伤结构的动力指纹,如频率、振型以及曲率进行计算分析,并创建BP神经网络,对组合吊杆钢管混凝土系杆拱桥进行损伤识别。本文主要研究内容如下:(1)基于国内外关于桥梁结构损伤识别的研究成果,分析了桥梁损伤识别存在的问题,确定了本文的研究内容,明确了所采用的研究方法及技术路线。(2)针对国内外进行桥梁损伤识别时常采用的动力指纹,结合动力指纹桥梁结构损伤识别的计算理论和分析方法,明确了各个动力指纹的特点和适用性。结合已有研究成果的归纳分析,推荐了适用组合吊杆钢管混凝土系杆拱桥结构损伤识别的动力指纹。基于BP神经网络理论,确定采用BP神经网络进行桥梁结构损伤识别的步骤。(3)结合依托工程,借助有限元软件,建立实桥的数值模型,同时对组合吊杆钢管混凝土系杆拱桥在拱肋、预应力系杆及组合吊杆发生损伤的状况进行了模拟以及计算分析,分别采用频率、振型、曲率差对组合吊杆钢管混凝土拱桥的损伤进行了识别,分析了各个动力指纹对组合吊杆钢管混凝土系杆拱桥损伤识别的适用性及可靠性。(4)结合工程实例,基于BP神经网络理论,以各种可能损伤状态下组合吊杆钢管混凝土系杆拱桥的动力指纹为原始数据,借助MALTAB软件中的神经网络工具箱建立BP神经网络,通过子构件损伤识别、成品索吊杆损伤位置识别及钢套管吊杆损伤位置识别,对组合吊杆的损伤进行了损伤识别及定位,并用实例证明了采用BP神经网络进行结构损伤识别的可靠性。
【关键词】：组合吊杆 钢管混凝土系杆拱桥 损伤识别 动力指纹 BP神经网络
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U446;U448.225
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-21
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 桥梁损伤识别研究现状11-18
• 1.2.1 动力指纹损伤识别11-17
• 1.2.2 基于BP神经网络的损伤识别17-18
• 1.3 存在的问题18-19
• 1.4 主要研究内容与方法19-21
• 第二章 桥梁结构损伤识别基本理论及应用方法21-34
• 2.1 动力指纹损伤识别21-29
• 2.1.1 固有频率22-23
• 2.1.2 振型23-24
• 2.1.3 曲率24-26
• 2.1.4 柔度矩阵26-27
• 2.1.5 应变能27
• 2.1.6 比较分析27-28
• 2.1.7 损伤识别应用28-29
• 2.2 基于BP神经网络的结构损伤识别29-33
• 2.2.1 BP神经网络结构29-30
• 2.2.2 BP神经网络训练过程30-31
• 2.2.3 损伤识别应用31-33
• 2.3 本章小结33-34
• 第三章 动力指纹损伤识别实桥应用及分析34-57
• 3.1 有限元模拟34-37
• 3.1.1 工程概况34-35
• 3.1.2 实桥模型35-36
• 3.1.3 损伤模拟36-37
• 3.2 无损结构的动力特性37-41
• 3.3 实桥结构损伤识别41-56
• 3.3.1 拱肋损伤41-45
• 3.3.2 预应力系杆损伤45-48
• 3.3.3 组合吊杆损伤48-56
• 3.4 本章小结56-57
• 第四章 基于BP神经网络的组合吊杆损伤识别57-74
• 4.1 BP神经网络设计57-70
• 4.1.1 组合吊杆子构件损伤识别58-62
• 4.1.2 成品索吊杆损伤位置识别62-67
• 4.1.3 钢套管吊杆损伤位置识别67-70
• 4.2 组合吊杆损伤识别70-73
• 4.2.1 子构件损伤识别70-71
• 4.2.2 成品索吊杆损伤位置识别71-72
• 4.2.3 钢套管吊杆损伤位置识别72-73
• 4.3 本章小结73-74
• 第五章 结论与展望74-77
• 5.1 结论74-75
• 5.2 展望75-77
• 参考文献77-81
• 攻读硕士学位期间参与的项目与取得的成果81-82
• 致谢82

【参考文献】

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本文编号：822315