钢管输电塔法兰联结节点螺栓脱落损伤诊断的研究

发布时间：2020-04-22 03:15

【摘要】： 输电塔、桅杆和电视塔等结构,是一类与人类生命线直接相关的建筑结构型式,它被广泛地应用于国民经济建设的各个行业。由于它具有高和柔的特点,因此一般对风的作用比较敏感。在强风的长期作用下较易引起结构的损伤,甚至最终导致塔桅钢结构的倒塌。如我国每年都有十余座输电塔会在台风或大风雨中倒塌,特别是2008年我国南方地区雪灾带来的输电线塔倒塌事故最为严重。在此类结构中,最易发生的结构损伤之一是法兰联结节点螺栓脱落的损伤。由于它不易为人们所察觉,且螺栓脱落严重时会大大地降低结构的抗风能力,因此研究它的损伤诊断方法对于保证塔架钢结构的安全就更为必要。本文提出了一种优化等效的方法,即以反映结构整体特性的精细化有限元模型与等效简化模型两者间的刚度矩阵误差最小为等效原则,在把螺栓脱落损伤等效为法兰联结处杆端截面抗弯刚度下降的基础上,通过基于共轭梯度法的优化等效方法,建立了节点联结螺栓脱落损伤的等效模型,为高耸塔架结构节点螺栓脱落损伤诊断系统的模型建立提供了依据。在此基础上,本文建立了具有法兰螺栓联结节点的大型输电线塔体系精细化有限元模型,并进行了风荷载作用下导线几何非线性对塔结构响应的影响分析。本文进行了法兰节点螺栓脱落损伤对输电塔结构模态参数的敏感性分析,明确了应变模态作为损伤判别指标的可行性,并从工程测试的角度出发,提出了基于人工激励的应变模态获取方式,借助于数值仿真和模型试验的方法,进行了验证;同时,探讨了风致节点竖向应变响应的统计方差作为输电塔螺栓脱落损伤指标的可行性。本文提出了基于应变模态的输电塔法兰联结节点螺栓脱落损伤位置与程度的改进模糊模式识别方法,开展了某实际输电塔架结构塔身竖杆的法兰节点螺栓脱落损伤诊断的数值仿真分析,通过距离贴近度与相似贴近度的双重识别可以达到对输电塔架结构螺栓脱落损伤的位置和程度的准确诊断,认证了该方法的有效性。本文提出了基于应变模态的输电塔法兰联结节点螺栓脱落损伤的智能诊断方法。首先,构建了输电塔架结构法兰节点螺栓脱落损伤的二步诊断法:第一步,由基于应变模态的第一层神经网络的区域初诊;第二步,采用改进遗传算法的损伤杆件具体位置与程度的确诊;通过某塔架结构法兰节点螺栓的实例仿真分析,对二步法的有效型进行了验证。其次,从概率角度出发,推导了噪声环境下目标函数中噪声的统计特性,通过剔除噪声对遗传算法的目标函数进行了有效的修正,该修正后的遗传算法成功应用于输电塔法兰节点螺栓脱落损伤的诊断分析中;仿真结果表明,该方法能有效提高遗传算法在噪声环境下的收敛性能,能对结构损伤进行正确诊断和评估。本文开展了基于结构风振响应的输电塔法兰联结节点螺栓脱落损伤位置诊断的研究。首先分析了输电塔结构塔身竖杆法兰联结节点风致响应的特点,并推导了结构塔身竖杆节点风致竖向应变响应方差的归一化公式,明确了节点风致响应归一化的统计方差只与结构的损伤程度有关,与外加的风荷载无关的特点,然后提出了基于结构风致响应的输电塔塔身法兰联结节点螺栓脱落损伤位置诊断的小波分析方法,最后通过一实际输电塔法兰螺栓脱落损伤的仿真分析表明,验证了本文提出方法的有效性。为了验证损伤诊断理论的有效性,本文分别开展了初始人工激励和地震激励下塔架结构塔身竖杆的法兰节点联结螺栓脱落损伤的试验研究,试验结果表明,本文提出的损伤诊断方法能很好的对模拟的螺栓脱落损伤位置和程度进行有效的识别,该损伤诊断试验的理论和方法为实际工程的应用提供了一手的资料。
【图文】：

2005一04一20双北线191号塔破坏

圆筒,倍数,输电塔,湘江

则需要增加截面尺寸作为调整变量，此时可选取长宽不一致的矩形截面，以保证x、y方向下刚度矩阵的不一致性。为了等效的方便，法兰连接构件中带有加劲肋的空心圆筒，如图2.6和2.7(此模型以湘江输电塔塔柱图纸资料为依据)，同样简化为一梁单元，带肋空心圆筒以空心圆筒为基，通过两者截面特性的关系，乘以相应倍数即可。如表2.2示意其等效关系:图2.6下部带肋空心圆筒图2.7土部带肋空心圆筒表2.2带肋空心圆筒刚度简化分分类类 IXXXXIYYYY12222下下下带肋圆筒筒 0.8963IE一 04440.8963lE一 04440.90334E一 0444部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部空空空心圆筒筒 0.35549E一 04440.35549E一 04440.25755E一 0444倍倍倍数数 2.5213332.5213333.507444上上上带肋圆筒筒 0.78203E一 04440.78203E一 04440.7879lE一 0444部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部部空空空心圆筒筒 0.2388OE一 04440.23880E一 04440.15073E一0444倍倍倍数数 3.2748883.2748885.2273
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TH131.3

【引证文献】