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桥梁结构动力损伤诊断方法研究

郭国会  
【摘要】:在众多对结构进行损伤诊断的方法中,大多以简单结构为例进行分析,而且一般不考 虑误差的影响,这都与实际工程结构的损伤诊断有一定距离。本文针对实际的工程结构, 完成了以下的研究工作: l、以高墩粱式桥为研究对象,讨论基子灵敏度分析进行损伤诊断方法的优缺点。为 克服灵敏度分析法不能对严重损伤进行识别的缺陷,本文提出用迭代法成功解决了严重 损伤的识别问题。当结构中同时损伤的单元数目较多,以及结构单元数目远大于实测的 模态阶数时,灵敏度分析法的识别结果严重下降,本文提出损伤识别的两步法,将结构 的损伤分为定位和定量两个步骤,有效地改进了识别效果。为克服灵敏度分析法一阶近 似的本质缺陷,基于正交条件灵敏度分析法,利用MSECR对结构的损伤进行粗略定位 后,给出了准确的识别结果,但这种方法的缺点是需要完备的实测振型。 2、本文详细分析了模型误差对损伤识别结果的影响,经过公式推导及实例分析说 明,损伤灵敏度矩阵用有模型误差的理论分析模型来建立,如果损伤前后都用无模型误 差的实测数据来识别,此时误差为二阶微量可以忽略;如果损伤前采用有模型误差的数 据而损伤后采用无模型误差的实测数据,此时误差为一阶量,可能引起较大的识别误差。 3、将测量误差的影响考虑为正态分布的高斯白噪声,通过理论分析和数值模拟, 说明用灵敏度分析法识别结构损伤时,损伤识别结果也服从高斯正态分布,其平均值保 持不变,而方差则与误差水平成线性关系。 4、本文以结构的低阶频率和少数节点的一阶振型分量,经预处理后作为神经网络 输入,准确实现了对一钢析粱桥的损伤位置和损伤程度识别。在选取少数节点的振型分 量用于网络训练时,提出根据单元应变能系数的大小来选择节点,这些节点一般来讲在 振动中振幅较大,易于实测和用于网络训练。误差分析的结论同样在基于神经网络对结 构进行损伤诊断的方法中得以体现。 5、以北川河钢管混凝土拱桥为对象,研究采用神经网络方法实现大型结构的损伤 监测。对于拱肋的损伤,本文采用拱肋单元在结构损伤前后一阶应变模态的相对改变量 来实现。构造了一个由四个子网组成的组合网络,每个子网分别针对拱肋中的部分单元 进行训练,然后由各子网的输出共同给出整个拱肋的损伤状态。本文还对吊杆损伤对拱 肋应变模态的影响进行了初步分析,认为少量吊杆的损伤不会对拱肋的应变模态产生很 大的影响,即在少数吊杆存在损伤时,网络仍能对拱肋的损伤进行识别。 6、对于吊杆的损伤监测,本文根据桥面板节点在吊杆损伤前后一阶振型的变化, 采用 Kohonen网络来实现吊杆的损伤位置识别。以 10%、90%的吊杆损伤对应的数据验 证网络,准确地识别了吊杆的损伤位置。经过对比说明,不同位置拱肋单元的损伤,对 吊杆损伤位置识别的影响不同。


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