本文關(guān)鍵詞：諧波激勵作用下橋梁疲勞裂縫損傷識別方法研究　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：橋梁結(jié)構(gòu)作為現(xiàn)代交通運(yùn)輸系統(tǒng)的重要組成部分,在提升交通運(yùn)輸速率、促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著非常重要的作用。橋梁結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)與現(xiàn)代社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人民生命財產(chǎn)安全等息息相關(guān),其安全性和可靠性日益受到重視。然而,橋梁結(jié)構(gòu)于服役期間,在不斷增大的交通量、環(huán)境荷載、材料老化等內(nèi)外因素影響下,損傷將無法避免,并會隨著時間推移不斷累積和擴(kuò)展,從而削弱結(jié)構(gòu)抗力,造成橋梁坍塌破壞,帶來不利的社會影響。因此,利用有效的技術(shù)手段及時發(fā)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)的損傷,進(jìn)行安全性評價,采取相應(yīng)的防治措施,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。橋梁在外部荷載作用下,裂縫是其損傷的主要形式,并逐漸經(jīng)歷由少到多、由小到大的過程。初期裂縫在結(jié)構(gòu)振動時呈現(xiàn)接觸—分離的呼吸現(xiàn)象,是非線性疲勞(呼吸)裂縫。疲勞損傷大量累積后裂縫擴(kuò)展為常開狀態(tài),剛度大幅度衰減,結(jié)構(gòu)將面臨破壞威脅。因此,對疲勞裂縫階段的損傷進(jìn)行有效識別,采取相應(yīng)的技術(shù)措施防止其進(jìn)一步累積擴(kuò)展,對保證結(jié)構(gòu)使用的安全性具有重要意義。傳統(tǒng)的動力特性指標(biāo)適合用于線性損傷的識別,對疲勞階段損傷不敏感,往往會造成損傷信息遺漏或丟失,得到錯誤的損傷識別結(jié)果,基于諧波激勵響應(yīng)可以更好的刻畫出疲勞損傷的非線性特征。因此本文以國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目為依托,以疲勞裂縫懸臂梁為研究對象,基于諧波激勵下的結(jié)構(gòu)非線性振動理論,以多種頻率諧波作為激勵源,系統(tǒng)分析了不同損傷狀態(tài)下懸臂梁振動的非線性效應(yīng),提出基于諧波響應(yīng)的疲勞損傷識別指標(biāo),然后在利用振型導(dǎo)出指標(biāo)進(jìn)行損傷定位的基礎(chǔ)上,通過粒子群優(yōu)化支持向量回歸算法完成損傷程度定量識別。具體研究工作內(nèi)容如下:1.采用雙線性彈簧模型模擬疲勞損傷,分析損傷深度與位置對諧波振動響應(yīng)產(chǎn)生的影響,提出基于諧波激勵響應(yīng)的損傷識別指標(biāo),并驗(yàn)證其有效性。首先,將完整結(jié)構(gòu)與損傷結(jié)構(gòu)的諧波振動響應(yīng)圖(加速度時程曲線圖、相譜圖、功率譜圖)進(jìn)行對比分析,證明該模型可以表征疲勞損傷的存在,對諧波振動響應(yīng)有足夠敏感性。然后,討論損傷深度、損傷位置對結(jié)構(gòu)的諧波振動響應(yīng)的影響,結(jié)果表明,損傷位置越靠近固定端以及損傷深度越深時,振動非線性畸變越顯著,包括相譜圖漂移、超/次諧波分量等。最后,建立疲勞損傷識別指標(biāo):相譜圖畸變值dD、諧能滋生值h_Δ與總能滋生值h_γ,通過分析指標(biāo)計算結(jié)果,證明其用于疲勞損傷識別的有效性與合理性。2.采用更貼近實(shí)際的、考慮剛度時變的非線性接觸模型模擬疲勞損傷,分析損傷深度與位置對諧波振動響應(yīng)產(chǎn)生的影響,驗(yàn)證基于諧波激勵響應(yīng)的損傷識別指標(biāo)有效性,并將雙線性與非線性疲勞損傷模型的識別效果進(jìn)行對比分析。首先,通過完整結(jié)構(gòu)與損傷結(jié)構(gòu)的諧波振動響應(yīng)對比分析,證明該模型模擬疲勞損傷有效,對諧波振動響應(yīng)敏感。其次,進(jìn)行不同損傷深度、損傷位置的振動響應(yīng)分析,結(jié)果表明,損傷程度越大,非線性振動特征變異越明顯。再次,通過新提出的損傷識別指標(biāo)(相譜圖畸變值dD、諧能滋生值h_Δ與總能滋生值h_γ)的計算與分析,驗(yàn)證了所提指標(biāo)可以有效進(jìn)行疲勞損傷識別。最后,基于損傷識別指標(biāo),在同等損傷情況下,將雙線性與非線性模型的識別效果進(jìn)行分析比較,結(jié)果表明,非線性接觸模型比雙線性彈簧模型表現(xiàn)出更強(qiáng)的非線性,更適合用于疲勞損傷的模擬。3.基于振型導(dǎo)出指標(biāo)與粒子群優(yōu)化支持向量回歸算法,提出了針對疲勞裂縫損傷定位與損傷程度定量識別新方法。首先,依賴疲勞裂縫懸臂梁模態(tài)振型數(shù)據(jù),分別構(gòu)造了振型遞變值和振型曲率,進(jìn)行疲勞裂縫的損傷定位。然后,采用對疲勞裂縫敏感的諧波響應(yīng)參數(shù)為損傷程度評價指標(biāo),結(jié)合粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)回歸算法進(jìn)行損傷程度定量識別,損傷識別結(jié)果證明,該方法能準(zhǔn)確量化疲勞裂縫的損傷程度,為結(jié)構(gòu)非線性損傷評價提供了新的有效途徑。最后,將粒子群優(yōu)化支持向量回歸與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果對比,結(jié)果表明粒子群優(yōu)化支持向量回歸模型具備更高的識別精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U446

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本文編號：1432370