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《郑州大学》 2010年
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在役桥梁结构健康诊断与寿命预测技术研究

赵乐乐  
【摘要】: 在役桥梁结构健康诊断与寿命预测技术是现有桥梁结构管理与技术改造中的重要环节,也是当前国内外研究的热点问题之一。随着我国老旧桥梁数目的不断增加,这一问题也凸显出来。本文结合在役桥梁的工程特点,较为深入的研究了桥梁结构健康诊断与剩余寿命预测中的一些技术问题,主要包括: (1)对灰色预测模型、灰色关联分析、粒子群算法等数学模型的基本原理、建模思路及算法特点等进行总结,研究分析了各自的适用条件,为本文在桥梁结构的损伤识别与寿命预测中的应用奠定了理论基础。 (2)以某混凝土固支粱桥在恒载作用下不同损伤工况时的有限元模拟计算为例,进行了基于损伤敏感性的桥梁检测参数的选取与测点位置的布置研究。通过计算结果的对比分析,表明应变参量在不同工况时的损伤敏感度要好于位移参量。最后把基于损伤敏感性的有限元分析结果与基于经验的测点布置相结合,对模型梁桥进行了初步的测点布置,具有一定的工程参考价值。 (3)分别采用基于曲率模态的灰色相对关联度的损伤识别方法与基于粒子群算法的GM(1,1)预测模型的损伤识别方法,进行了梁桥的损伤识别技术研究。以某混凝土梁桥的有限元损伤模拟计算为例,采用基于曲率模态灰色相对关联度的方法对其进行了不同损伤程度及损伤工况下的损伤位置识别,分析表明该方法对梁桥在恒载作用下的单损伤及多损伤识别都具有较好的准确性和敏感性,且该方法采用的低阶振型下的位移值在工程实际中也易于获取,具有较好的实用性。以频率作为某桥梁的损伤识别参数,采用基于粒子群算法的GM(1,1)模型进行损伤识别。与原始GM(1,1)模型相比,基于粒子群算法的GM(1,1)预测模型的损伤识别方法不仅具有较高的识别精度,且在对非平缓数据的处理上具有明显的优越性,更适合应用于结构及工况复杂的桥梁结构损伤识别中。 (4)采用基于粒子群算法的GM(1,1)预测模型,对某桥梁进行了剩余寿命预测,分析表明该方法具有较高的预测精度,且由于其在对波动性较大的数据的处理上精度明显优于原始GM(1,1)预测模型,因此将其应用于实桥计算会具有更好的合理性。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:U446

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