【摘要】：利用長期海量監(jiān)測數(shù)據(jù)得到的模態(tài)頻率其實是整個結構系統(tǒng)的頻率,如何獲取環(huán)境因素對頻率的影響關系,從而得到結構的在同一環(huán)境條件下的模態(tài)頻率,已成為以模態(tài)頻率為指紋進行橋梁結構損傷識別的研究熱點。本文以新沂河大橋第九聯(lián)連續(xù)梁橋為研究對象,圍繞消除溫度、車載等環(huán)境因素影響,識別結構模態(tài)頻率這個研究主題,建立了環(huán)境因素-模態(tài)頻率的支持向量機(Support Vector Machine, SVM)回歸模型,獲取了新沂河大橋的歸一化模態(tài)頻率。本文的主要工作和成果如下：(1)論述了溫度、車輛荷載等環(huán)境因素對結構模態(tài)頻率影響的機理,溫度主要通過改變材料的彈性模量等材料屬性,以及改變超靜定結構約束對結構頻率產(chǎn)生影響；車輛、雨雪等主要是通過荷載的形式改變了整個結構體系的振動特性。(2)論述了支持向量回歸機在結構健康監(jiān)測上的應用,建立了基于ANSYS的新沂河大橋有限元模型,通過模擬車輛荷載變化獲取多階模態(tài)頻率,基于實測頻率的長期統(tǒng)計特性,建立了車輛荷載四變量-模態(tài)頻率的非線性SVM回歸模型。分析表明,非線性SVM回歸模型能準確預測結構模態(tài)頻率變化。(3)基于新沂河大橋健康監(jiān)測系統(tǒng)、車輛稱重系統(tǒng)的長期監(jiān)測數(shù)據(jù),建立了環(huán)境溫度雙變量、車輛荷載四變量以及環(huán)境溫度和車輛荷載六變量-模態(tài)頻率的非線性SVM回歸模型。分析表明,較小的采樣間隔、較多的特征變量能提高回歸精度,本文所建模型能較好的預測頻率變化。(4)利用本文所建回歸模型對新沂河大橋?qū)崪y頻率做歸一化處理。分析表明,歸一化后的頻率浮動區(qū)間大大收窄,穩(wěn)定性增強,能較好的實現(xiàn)結構損傷預警。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TU317

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本文編號：2538669