我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展帶動(dòng)了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)熱潮。橋梁作為基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分近些年來(lái)也進(jìn)入了快速建設(shè)階段。然而,橋梁經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期使用,由于材料老化和環(huán)境侵蝕,橋梁不可避免地會(huì)出現(xiàn)各種損傷情況,導(dǎo)致橋梁事故時(shí)有發(fā)生,因而橋梁結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測(cè)越來(lái)越被人們重視。目前,橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多應(yīng)用于跨徑較大的重要性橋梁,對(duì)于中小跨徑橋梁的監(jiān)測(cè)方法則相對(duì)缺乏。由于中小跨徑橋梁重要性程度低,橋梁監(jiān)測(cè)信息不完備,特別是缺少車(chē)輛荷載信息,橋梁的結(jié)構(gòu)參數(shù)也往往是未知的,所以亟需研究一種不依賴(lài)車(chē)輛荷載和橋梁結(jié)構(gòu)參數(shù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)方法。本文提出了一種基于橋梁響應(yīng)相關(guān)性的中小跨徑橋梁的監(jiān)測(cè)方法。通過(guò)車(chē)荷載影響線(xiàn)分析,從理論上闡明了橋梁不同位置之間的響應(yīng)存在不依賴(lài)車(chē)輛荷載映射關(guān)系的機(jī)理;應(yīng)用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了不同橋梁響應(yīng)時(shí)域數(shù)據(jù)的相關(guān)性模型,并開(kāi)展了不同橋梁損傷對(duì)相關(guān)性模型預(yù)測(cè)誤差的靈敏度分析,選擇出適合于中小跨徑橋梁狀態(tài)監(jiān)測(cè)的不同位置結(jié)構(gòu)響應(yīng)相關(guān)性模型。本文具體內(nèi)容如下:（1）研究了車(chē)輛荷載作用下中小跨徑橋梁不同位置結(jié)構(gòu)響應(yīng)之間存在相關(guān)性的機(jī)理。利用橋梁不同位置響應(yīng)的車(chē)荷載影響線(xiàn),推導(dǎo)了橋梁在單車(chē)和多車(chē)荷載條件下,橋梁不同位置... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

單個(gè)車(chē)輛荷載作用下的簡(jiǎn)支梁

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-12-1/4跨位置處的撓度為：1144()llp=Pfx（2-6）跨中位置處的撓度為：1122()llp=Pfx（2-7）通過(guò)公式（2-6），可以由監(jiān)測(cè)的橋梁1/4跨徑處的撓度值，反算求得車(chē)輛荷載位置xp,再將其代入公式（2-7）,可得：114411()pllxfP=（2-8）11111112244244111(())(())lllllllPffffP==（2-9）式（2-9）表明橋梁1/4跨徑處和跨中位置的撓度響應(yīng)之間存在不依賴(lài)于車(chē)輛荷載的相關(guān)映射關(guān)系，同理也可證明橋梁不同位置之間撓度響應(yīng)（或其他類(lèi)型響應(yīng)）也存在這種不依賴(lài)于車(chē)輛荷載的相關(guān)映射關(guān)系。2.2.2多車(chē)行駛情況下的結(jié)構(gòu)響應(yīng)相關(guān)性多車(chē)行駛情況下的橋梁響應(yīng)相關(guān)性證明設(shè)置三個(gè)移動(dòng)集中力（位置未知）和三個(gè)橋梁撓度響應(yīng)測(cè)點(diǎn)：1/4跨徑、跨中和3/4跨徑處。主梁的分析模型見(jiàn)圖2-2：圖2-2多個(gè)車(chē)輛荷載作用下的簡(jiǎn)支梁其中P1，P2，P3分別為三個(gè)移動(dòng)集中力，距離橋梁左端的距離分別用xp1,xp2和xp3來(lái)表示，l為橋梁的跨度。設(shè)fx(xp)表示距左端x處橋梁撓度在單位車(chē)輛荷載作用下的影響線(xiàn)。則在上圖所示的車(chē)輛荷載作用下，橋梁撓度可以表示為：1/4跨位置處的撓度為：()()()11112123134444pppllll=Pfx+Pfx+Pfx（2-10）

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-14-2.2.3結(jié)果分析上述證明過(guò)程可以發(fā)現(xiàn)：在單車(chē)行駛和多車(chē)行駛的情況下橋梁不同位置之間的響應(yīng)都存在不依賴(lài)于車(chē)輛荷載僅依賴(lài)結(jié)構(gòu)參數(shù)的映射關(guān)系。但是，當(dāng)結(jié)構(gòu)參數(shù)未知時(shí)，上述映射關(guān)系無(wú)法直接顯示表示，所以本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的LSTM（長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)）來(lái)對(duì)大量不同車(chē)輛行駛工況的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立相關(guān)性模型。2.3LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介上一小節(jié)我們證明了在特定的條件下橋梁不同位置響應(yīng)之間存在著不依賴(lài)于車(chē)輛荷載僅依賴(lài)結(jié)構(gòu)參數(shù)的相關(guān)性映射關(guān)系。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，由于橋梁結(jié)構(gòu)參數(shù)往往未知，無(wú)法直接顯示地得到上述相關(guān)關(guān)系。但是，橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)際測(cè)量大量橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)，這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著上述不同位置結(jié)構(gòu)響應(yīng)的相關(guān)關(guān)系；因此，我們可以利用這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)橋梁不同位置響應(yīng)之間的相關(guān)性進(jìn)行建模描述。由于本文的響應(yīng)數(shù)據(jù)類(lèi)型為時(shí)程數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)量較大，所以考慮采用深度學(xué)習(xí)中解決時(shí)序問(wèn)題作用突出的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。本文將運(yùn)用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，建立橋梁不同位置響應(yīng)之間的相關(guān)關(guān)系。本節(jié)對(duì)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做相關(guān)的理論背景介紹。在介紹LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們首先要介紹RNN網(wǎng)絡(luò)（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）：RNN網(wǎng)絡(luò)是一類(lèi)以不同時(shí)間收集到的數(shù)據(jù)為輸入，在時(shí)間的前進(jìn)方向進(jìn)行遞歸且所有節(jié)點(diǎn)依次鏈接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（見(jiàn)圖2-3[42]）。RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以可以解決序列問(wèn)題，是因?yàn)樗梢杂涀∶恳粫r(shí)刻的信息，該時(shí)刻隱藏層的信息不僅由該時(shí)刻輸入層的信息決定，還由上一時(shí)刻隱藏層的信息所決定。但RNN網(wǎng)絡(luò)也會(huì)產(chǎn)生長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題，當(dāng)其所需要的相關(guān)信息和當(dāng)前語(yǔ)句距離較遠(yuǎn)的時(shí)候，RNN將難以學(xué)習(xí)到需要的信息。圖2-3RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖[42]

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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