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基于环境激励的钢管混凝土拱桥模态参数识别及模型修正

寇耀忠  
【摘要】:由于几何尺寸、材料特性和边界条件的不确定性以及建模过程中简化处理导致的误差影响,有限元模型计算结果与实测数据之间会不可避免地存在一定的偏差。因此,为使理论计算结果与实测结果能较好吻合,有必要对结构初始有限元模型进行修正。论文以芜湖袁泽桥为工程背景,基于桥梁健康监测系统的振动响应数据,分别采用频域峰值法及时域随机子空间方法对该桥的模态参数进行了识别;依据设计资料建立了桥梁的初始有限元模型并通过灵敏度分析得到待修正参数;最后利用不完全二次多项式响应面模型作为初始有限元模型的替代模型,分别结合序列二次规划法和遗传算法实现了有限元模型修正,并对两种优化算法的优化效果进行了比较。论文讨论的模型修正方法对实桥应用有一定参考价值。论文的主要工作和结论包括:1.详细介绍了芜湖袁泽桥的健康监测系统,基于桥梁健康监测的振动响应数据分析桥梁的试验模态。分别采用峰值法和随机子空间方法识别了桥梁的模态参数,即固有频率。两种方法识别结果互相吻合,可以保证结果的可靠性。2.根据芜湖袁泽桥的设计资料,采用ANSYS软件建立了桥梁的初始有限元模型,分析了初始有限元模型的理论模态,并分别得到了桥梁的计算频率和振型特征,为基于桥梁健康监测振动响应数据的模态分析结果提供了理论参照。3.通过灵敏度分析选取了 5个待修正参数,灵敏度法与方差分析法相比,虽然理论上可能存在一些不足,但是可以减少响应面方法中进行试验设计的次数,节省时间成本。4..经过中心复合试验设计和参数显著性检验,确定以不完全二次多项式响应面模型作为初始有限元模型的替代模型,在一定程度上可以简化响应面模型,提高模型修正效率。5.响应面法分别结合序列二次规划法和遗传算法进行模型修正,并比较了两种优化算法的优化结果。结果显示,序列二次规划法在收敛速度上优于遗传算法,两种算法的优化结果相当,遗传算法在理论上具有一定的优越性,但是其优越性的具体体现还有待研究。


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