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《武汉大学》 2005年
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桥梁实时在线检测与健康监测若干问题研究

王若林  
【摘要】:桥梁建成以后,由于受气候、环境因素的影响,结构材料会被腐蚀和逐渐老化,长期的静、动力荷载作用,使其强度和刚度随着时间的增加而降低。这不仅会影响行车安全,更会使桥梁的使用寿命缩短。对桥梁结构的健康状况进行检测与监测,并在此基础上对其安全性能进行评估是桥梁运营日常管理的重要内容。 到目前为止,桥梁的长期检查主要还是定期的人工检测。但定期人工检测的局限性较多:(1)不能及时发现间隔期内的损伤:(2)结构的某些部位难以到达;(3)工作量大、费用高;(4)检查结果有极大的主观性。 虽然传统的人工检测方式简单方便,并有了一套实用的检测评估标准,但其检测周期长,检测结果不直观,并且检测时要求桥梁停止运营,对社会经济效益造成影响。随着越来越多的大跨度桥梁的建成,在结构布局和规模都十分复杂的大型桥梁上仍然沿用传统的桥梁外观检查、养护、维修程序以及常规的局部检测,显然已难以全面反映桥梁的健康状况,尤其是难以对桥梁的安全储备以及退化途径作出系统直观的评估。建立和发展能够提供全面的全桥结构检测和评估信息的监测系统,随时了解大桥结构的承载能力和安全储备,对保证大桥运营的安全性和耐久性都是十分必要的。 检测与监测手段以及安全评估的远程化、智能化是桥梁运营管理的发展趋势,也是当今国内外土木工程专业以及相关跨学科专业的研究热点。其中,从海量监测数据中建立科学适用的专家评估系统是该研究的重点和难点之一。 目前的数据处理研究成果大多集中在基于动态测量的模态分析上,其基本思路均源于以动力测试所取得的基本模态,如振型、加速度等数值反演结构的各种动力特性指标或结构的刚度、柔度等来反映结构的整体状况,具体算法上是采用扩阶或减缩技术,使有限的测量数据能与整体结构的模态相对映,通过比较两者的差异,在结构刚度、柔度、阻尼比等指标的变化反映上,得到结构损伤位置和损伤程度的评估结论。这种基于动力测试的处理和分析技术,尤其是运用了神经网络和遗传算法,在研究和实践中都取得了一些进展。 但是,我们同时也应该注意到的是:动力模态是结构的整体性能,而实际工程的损伤和破坏往往是局部发生,甚至是某一构件的破坏而带来巨大的损失。因此,
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