近年來,為滿足交通發(fā)展需求,我國建造了多座大跨度橋梁�？缍仍龃笫沟脴蛄喝嵝栽龃�,對風作用愈發(fā)敏感,因而抗風設計成為橋梁設計的控制因素之一。盡管在橋梁設計中已通過提高顫振臨界風速避免了發(fā)散顫振,但無法避免渦激振動的發(fā)生。此外,跨度的增大減小了橋梁結構自振頻率,因而減小了渦激振動臨界風速,增加了低風速下渦激振動發(fā)生的頻率。近些年,人們已在多座大跨度橋梁上多次觀測到渦激振動,大幅渦激振動造成橋梁結構疲勞損傷,還威脅行車安全。因此,研究大跨度橋梁渦激振動具有十分重要的意義。盡管前人基于風洞試驗對渦激振動機理和建模進行了大量研究,但是由于風洞試驗難以模擬真實風環(huán)境的時空特性和足尺結構高雷諾數(shù)效應,風洞試驗結果與真實原型橋梁風致效應并不完全一致。因此,本文基于原型監(jiān)測大數(shù)據(jù)和機器學習算法研究原型橋梁在真實復雜風環(huán)境下的渦激振動。首先,提出基于聚類算法的橋梁渦激振動自動識別方法。構建以加速度均方根值和振動單頻特性為特征的橋梁渦激振動識別特征空間,提出基于聚類算法的橋梁渦激振動自動識別方法,對某大跨度橋梁長期振動監(jiān)測數(shù)據(jù)識別分析,自動準確識別出166次渦激振動事件,其中包括6種單模態(tài)渦激振動;進一步對... 

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

【文章頁數(shù)】：122 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景
    1.2 橋梁空氣動力學
        1.2.1 限幅振動
        1.2.2 發(fā)散振動
    1.3 渦激振動
        1.3.1 圓柱渦激振動
        1.3.2 橋梁渦激振動
    1.4 風工程中的機器學習
        1.4.1 機器學習算法
        1.4.2 機器學習在風工程中的應用
    1.5 本文研究動機及主要研究內容
第2章 基于聚類算法的橋梁渦激振動識別與風速場模式研究
    2.1 引言
    2.2 大跨度橋梁風場與振動原型監(jiān)測
    2.3 基于聚類算法的橋梁渦激振動識別
        2.3.1 橋梁渦激振動特征提取
        2.3.2 基于密度的聚類算法
        2.3.3 橋梁振動聚類分析與渦激振動識別
        2.3.4 橋梁渦激振動識別結果驗證與分析
    2.4 基于聚類算法的橋梁渦激振動風速場模式研究
        2.4.1 橋梁渦激振動平均風特性分析
        2.4.2 橋梁渦激振動風速場聚類分析
    2.5 本章小結
第3章 基于決策樹和支持向量回歸機的橋梁渦激振動統(tǒng)計響應時程建模
    3.1 引言
    3.2 基于決策樹算法的橋梁渦激振動模態(tài)預測建模
        3.2.1 橋梁渦激振動模態(tài)影響因素分析
        3.2.2 橋梁渦激振動模態(tài)決策樹建模
        3.2.3 決策樹建模結果與分析
    3.3 基于支持向量回歸機的橋梁渦激振動位移均方根時程建模
        3.3.1 支持向量回歸機建模
        3.3.2 橋梁渦激振動全過程位移均方根時程預測
    3.4 橋梁渦激振動響應影響因素分析
        3.4.1 初始響應
        3.4.2 風速風向
        3.4.3 風速場非均勻性
    3.5 本章小結
第4章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁渦激振動位移幅值微分方程建模
    4.1 引言
    4.2 基于風洞試驗的渦激振動半經(jīng)驗模型
    4.3 基于原型監(jiān)測的橋梁渦激振動模型
    4.4 基于深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁渦激振動位移幅值微分方程建模
        4.4.1 深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡建模
        4.4.2 基于深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型的橋梁渦激振動全過程位移幅值時程預測
    4.5 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁渦激振動位移幅值微分方程建模
        4.5.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡建模
        4.5.2 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁渦激振動全過程位移幅值時程預測
    4.6 本章小結
第5章 橋梁渦激振動時變動力特性稀疏識別
    5.1 引言
    5.2 時變風速下的橋梁渦激振動
    5.3 數(shù)據(jù)驅動的橋梁渦激振動時變動力特性稀疏識別
        5.3.1 非線性動力系統(tǒng)稀疏識別方法
        5.3.2 時變非線性動力系統(tǒng)稀疏識別方法
        5.3.3 橋梁渦激振動時變動力特性識別
        5.3.4 模型驗證:橋梁渦激振動全過程位移幅值時程重構
    5.4 動力特性的聚類模式分析
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝
個人簡歷


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3562432