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红枫湖大桥健康监测系统关键技术研究

谢晓尧  
【摘要】: 不久前,世界银行发布了一份针对中国高速公路的研究报告。这份报告认为,中国过去十五年来在经济增长和减贫方面取得了举世瞩目的成就,其重要成就是基础设施尤其是交通基础设施的发展。可是在十九年前,中国还没有高速公路。1990年至2005年间,中国共建成了4.1万公里的高速公路,位居世界第二,仅次于美国。未来,这个数字还将再翻一番,达到8.5万公里,其中待建的4万公里有一半集中在西部地区。这意味在西部地区还需要建立大量的桥梁、隧道。同时,已建高速公路上众多的大跨径桥梁开始或即将开始进入安全养护期。显然,本论文作者从事红枫湖大桥健康监测系统及其关键技术的研究,对中国西部地区,特别是对贵州省桥梁的安全可靠性具有重要的现实意义。 进入21世纪,由于中国高速公路的迅猛发展,国内众多学者开始关注大型桥梁的健康监测与养护。但桥梁工程涉及众多学科,结构健康监测复杂,有许多关键的理论及方法还处于探索中。本论文依托于贵州红枫湖特大桥健康监测系统的设计与实施,对大跨度的单塔斜拉桥健康监测系统涉及到的若干方法及问题进行了卓有成效的研究。其完成的主要工作及创新点如下: 通过翔实的调研与实地考察,选定了斜拉桥实施健康监测。完成了红枫湖大桥实时健康监测系统的分析与设计。具体实现了大桥的斜拉索索力监测子系统、主梁振动监测子系统、应力应变温度补偿监测子系统。为贵州省的大型桥梁健康监测建立了一个示范样板。 采用先进的光纤光栅传感器技术以及SDH(同步数字体系)通信技术解决建在深沟峡谷的桥梁实施健康监测实时信息如何传输到监控中心的问题。 采用基于移动通信互联网短信传输技术,使红枫湖大桥实时健康监测数据使用短信方式传送到互联网上,实现网上相关用户信息共享,便于桥梁及时健康诊断。 对斜拉索索力加速度传感器到的实时监测信号,应用FFT快速傅里叶变换进行分析。为保证得到的索力值的准确性,提出了用峰值法,倒频谱方法和自相关函数方法分别识别索力振动的基频,并将结果进行比较分析,发现了应用峰值法固有的缺陷,可采用倒频谱或自相关函数方法进行补充。 对大型斜拉桥拉索实施健康监测,由于经费的问题,不可能每一根拉索都安装一个加速度传感器。如何解决对每一根拉索索力值都能实时了解,本论文提出了用3层的BP神经网络构建红枫湖大桥桥索索力的网络模型,并用多个实测样板训练模型。通过该模型从已知的被监测拉索索力推导出未被监测的斜拉索索力值并用实测数据进行了验证,证明了预测的数据是可信的。 对桥梁实施健康监测,最终的目的是进行桥梁结构的损伤诊断,而损伤诊断的关键是桥梁结构模态参数的识别。本论文采用HHT方法,对红枫湖大桥主梁的实时监测的振动信号进行结构模态参数识别,首先是对信号进行EMD,得到IMF分量和残余项,再进行RDT,最后应用HT变换求得系统结构感兴趣的低频及阻尼比。由实测分析可见,HHT方法是一种适合大型桥梁结构模态参数识别的较好方法。


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