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依据桥面曲率变化的桥梁损伤识别方法研究

发布时间:2017-09-13 20:05

  本文关键词:依据桥面曲率变化的桥梁损伤识别方法研究


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【摘要】:针对桥梁经常性人工安全检查缺乏量化科学依据的问题,导师周志祥教授提出仅依据桥梁形态变化获知桥梁结构近期安全状况的“桥梁面相学”构想,本文依托重庆市自然科学基金重点项目“桥梁面相感知方法与安全评价理论研究(项目编号:cstc2012jjB0118)”,对一座有机玻璃模型桥通过系列理论分析和试验研究,探讨了桥面形态与结构损伤的对应关系。主要研究内容和结论如下:1、对一座有机玻璃模型桥,在无损伤和有损伤两种状况下进行分级加载,应用徕卡Ms50获取各工况下桥面形态的三维点云数据。采用逆向工程软件Geomagic Studio对获取的点云数据进行去噪处理,据逆向工程软件Geomagic Qualify对不同工况下的点云数据进行3D比较分析,表明桥面在各个荷载工况的挠曲面云图有明显变化,但量值较小。2、根据桥梁挠曲面在结构明显损伤处的形态会发生变异的事实,探讨了“基于面曲率突变的损伤识别方法”。结合所获取桥面数据的结构形式,选择一种适合在散乱点云数据上估算高斯曲率的方法。3、选用ABAQUS有限元软件对有机玻璃模型桥进行实体建模,在只考虑自重的作用下分别模拟边主梁在多种损伤程度、损伤位置、损伤数量工况下的桥面形态变化,并估算各工况下桥面的高斯曲率,分析表明依据桥梁挠曲面的高斯曲率变化可有效识别出桥梁结构的损伤程度,损伤位置及损伤数量。最后将该方法应用于有机玻璃模型桥实测点云数据进行损伤识别,判断的损伤位置与实际情况相符。
【关键词】:模型桥 点云数据 高斯曲率 损伤识别
【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4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第一章 绪论8-17
  • 1.1 课题研究的背景和意义8-11
  • 1.2 桥梁安全检测新方法11-14
  • 1.2.1 三维激光扫描技术11-13
  • 1.2.2 三维激光扫描技术研究现状13-14
  • 1.3 结构损伤识别方法14-15
  • 1.4 本文研究课题的来源15
  • 1.5 本文主要研究内容15-17
  • 第二章 有机玻璃模型桥面形态数据的采集和处理17-29
  • 2.1 基于“桥梁面相学”的桥梁安全检查概念17-18
  • 2.2 实验模型桥概况18-22
  • 2.2.1 实验目的18
  • 2.2.2 材料选取18-19
  • 2.2.3 模型桥梁设计与制作19-22
  • 2.3 桥面几何形态数据采集22-24
  • 2.3.1 徕卡Ms50桥面形态三维数据采集方案22-23
  • 2.3.2 实验过程及结果23-24
  • 2.4 三维点云数据处理24-28
  • 2.4.1 三维点云数据的去噪处理25-26
  • 2.4.2 不同荷载等级下三维点云数据的 3D对比分析26-28
  • 2.5 本章小结28-29
  • 第三章 桥面形态数据的高斯曲率估算29-46
  • 3.1 基于面曲率突变的损伤识别方法29-30
  • 3.2 曲面的基本理论30-34
  • 3.2.1 曲面的两种基本形式30-31
  • 3.2.2 高斯曲率与平均曲率31-32
  • 3.2.3 局部曲面形状与曲率的关系32-33
  • 3.2.4 高斯曲率的估算方法33-34
  • 3.3 点云拓扑关系的建立34-37
  • 3.3.1 K邻域关系的建立34-35
  • 3.3.2 三维栅格法35-37
  • 3.4 点云数据的法矢估算及方向调整37-40
  • 3.4.1 点云的法矢估算37-38
  • 3.4.2 点云的法矢调整38-40
  • 3.5 局部坐标系的建立及点云数据的坐标转换40-43
  • 3.5.1 局部坐标系的创建40
  • 3.5.2 点云在局部坐标系中的转换40-43
  • 3.6 局部曲面的拟合43-44
  • 3.7 高斯曲率的估算44
  • 3.8 本章小结44-46
  • 第四章 基于高斯曲率的桥梁损伤识别方法研究46-65
  • 4.1 实验桥的有限元模型建立46-48
  • 4.2 基于高斯曲率的损伤识别研究48-59
  • 4.2.1 边主梁开裂对桥面几何形态影响分析48-49
  • 4.2.2 边主梁跨中不同损伤程度下桥面高斯曲率的变化49-52
  • 4.2.3 边主梁不同开裂位置下桥面高斯曲率的变化52-55
  • 4.2.4 边主梁不同开裂数量下桥面高斯曲率的变化55-59
  • 4.3 基于实测三维点云数据的损伤识别验证59-63
  • 4.4 本章小结63-65
  • 第五章 结论与展望65-67
  • 5.1 主要结论65-66
  • 5.2 有待进一步解决的问题66-67
  • 致谢67-69
  • 参考文献69-72
  • 在学期间发表的论著及取得的科研成果72

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