本文選題：連續(xù)梁橋支座 + 損傷識(shí)別�。� 參考：《土木工程與管理學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：橋梁支座損傷對(duì)于橋梁結(jié)構(gòu)的正常使用有很大影響。本文以實(shí)際工程為例,建立連續(xù)T梁有限元模型進(jìn)行數(shù)值分析,并通過模態(tài)試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證,從而對(duì)連續(xù)T梁橋支座損傷的量化分析進(jìn)行研究。提出利用高斯曲率模態(tài)相關(guān)系數(shù)對(duì)公路連續(xù)梁橋支座進(jìn)行損傷識(shí)別。數(shù)值分析證明該方法是可行的,損傷支座處的高斯曲率模態(tài)相關(guān)性系數(shù)與其它支座位置處的差異明顯,可實(shí)現(xiàn)損傷定位;支座損傷越嚴(yán)重,相關(guān)系數(shù)下降越多,在此基礎(chǔ)上利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可實(shí)現(xiàn)對(duì)支座損傷程度的識(shí)別。最后通過實(shí)測(cè)案例證明了該方法的實(shí)用性。
[Abstract]:The damage of bridge support has great influence on the normal use of bridge structure. In this paper, the finite element model of continuous T-beam is established for example, and verified by modal test, and the quantitative analysis of support damage of continuous T-beam bridge is studied. In this paper, Gao Si curvature mode correlation coefficient is used to identify the damage of highway continuous beam bridge. The numerical analysis shows that this method is feasible, and the correlation coefficient of Gao Si curvature mode at the damage support is obviously different from that of other supports, and the damage location can be realized, and the more serious the damage, the more the correlation coefficient decreases. On this basis, neural network can be used to identify the degree of support damage. Finally, the practicability of the method is proved by a real case.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)土木與交通學(xué)院;
【分類號(hào)】：U446

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1933356