【摘要】：針對梁式橋提出了一種基于參數(shù)離散化的損傷識別方法,并以結(jié)構(gòu)動力指紋、實(shí)測位移、速度、結(jié)構(gòu)剛度矩陣及其影響矩陣為變量,提出了全面損傷指標(biāo)I1和精準(zhǔn)損傷指標(biāo)I2,通過數(shù)值模擬和實(shí)橋試驗(yàn)驗(yàn)證了該損傷識別方法的敏感性和抗噪性.結(jié)果表明,損傷指標(biāo)I1和損傷指標(biāo)I2均能有效實(shí)現(xiàn)梁式橋的損傷識別,且損傷指標(biāo)I1具有更好的損傷敏感性和抗噪性,而損傷指標(biāo)I2相對漏診的可能性較低.在新沂河大橋損傷識別中,損傷指標(biāo)I1能基本擬合梁式橋裂縫分布,較全面地反映出橋梁的損傷概況;而損傷指標(biāo)I2對梁式橋中的重大損傷更為敏感,對于橋梁重大病害損傷識別的抗干擾性較高,能較準(zhǔn)確反映橋梁結(jié)構(gòu)的主要損傷.基于參數(shù)離散化的損傷識別方法可從本質(zhì)上揭示梁式橋剛度損傷的數(shù)學(xué)形式,有效應(yīng)用于梁式橋損傷識別中.
[Abstract]:A damage identification method based on parameter discretization is proposed for beam bridge. Taking the structural dynamic fingerprint, measured displacement, velocity, structural stiffness matrix and its influence matrix as variables, the comprehensive damage index I1 and precision damage index I2 are proposed. The sensitivity and anti-noise of the damage identification method are verified by numerical simulation and real bridge test. The results show that both damage index I1 and damage index I2 can effectively realize the damage identification of beam bridge, and the damage index I1 has better damage sensitivity and noise resistance, but the possibility of missed diagnosis of damage index I2 is relatively low. In the damage identification of Xinyi River Bridge, the damage index I1 can basically fit the crack distribution of the beam bridge and reflect the damage situation of the bridge in an all-round way, while the damage index I2 is more sensitive to the major damage in the beam bridge, and has higher anti-interference ability for the damage identification of the major diseases of the bridge, and can accurately reflect the main damage of the bridge structure. The damage identification method based on parameter discretization can essentially reveal the mathematical form of stiffness damage of beam bridge, and it can be effectively applied to the damage identification of beam bridge.
【作者單位】： 東南大學(xué)土木工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51178101,51378112)
【分類號】：U441.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2509329