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基于SHMS的大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別及有限元模型修正

發(fā)布時(shí)間:2017-08-29 21:16

  本文關(guān)鍵詞:基于SHMS的大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別及有限元模型修正


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【摘要】:橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別和有限元模型修正均是大跨度橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的主要研究熱點(diǎn),準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)、修正對(duì)應(yīng)的有限元模型可為橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評(píng)估、損傷識(shí)別及養(yǎng)護(hù)維修奠定基礎(chǔ),為同類橋梁的合理設(shè)計(jì)、施工及養(yǎng)護(hù)等提供參考。本文以潤(rùn)揚(yáng)懸索橋?yàn)楣こ瘫尘?緊緊圍繞大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別和有限元模型修正兩個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題,利用該橋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(SHMS)實(shí)測(cè)的臺(tái)風(fēng)期間風(fēng)數(shù)據(jù)及結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù),開(kāi)展基于SHMS的大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別及有限元模型修正研究。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)潤(rùn)揚(yáng)懸索橋橋址區(qū)實(shí)測(cè)臺(tái)風(fēng)非平穩(wěn)風(fēng)特性分析。依托于該橋SHMS記錄的實(shí)測(cè)風(fēng)速、風(fēng)向數(shù)據(jù),以“麥莎”和“韋帕”臺(tái)風(fēng)為研究對(duì)象,分別基于平穩(wěn)和非平穩(wěn)風(fēng)速模型得到了對(duì)應(yīng)的平均風(fēng)速、紊流強(qiáng)度、紊流積分尺度和紊流功率譜密度等風(fēng)特性,并將兩種模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。研究結(jié)果表明,臺(tái)風(fēng)期間實(shí)測(cè)風(fēng)速表現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)特性,此時(shí)非平穩(wěn)風(fēng)速模型在刻畫風(fēng)特性時(shí)具有更好的適用性。(2)基于三類典型方法的大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別對(duì)比研究。利用潤(rùn)揚(yáng)懸索橋SHMS采集的臺(tái)風(fēng)期間的主梁振動(dòng)數(shù)據(jù),分別采用平均正則化功率譜方法(ANPSD)、隨機(jī)子空間法(SSI)和希爾伯特黃變換法(HHT)識(shí)別大橋主梁模態(tài)參數(shù),并將識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,以評(píng)判三種方法對(duì)該橋進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別的適用性。研究結(jié)果表明,臺(tái)風(fēng)期間主梁實(shí)測(cè)加速度響應(yīng)表現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)特性,HHT方法適用于非平穩(wěn)信號(hào)的處理,且就本案例而言,基于該方法識(shí)別的模態(tài)參數(shù)更為準(zhǔn)確。因而,選用HHT方法作為后續(xù)研究中模態(tài)參數(shù)識(shí)別的主要方法。(3)大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)與監(jiān)測(cè)環(huán)境因素的關(guān)系模型研究。在已獲得臺(tái)風(fēng)期間潤(rùn)揚(yáng)懸索橋主梁模態(tài)參數(shù)和相應(yīng)風(fēng)速、溫度的基礎(chǔ)上,利用非線性主成分分析(NLPCA)對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理,從而建立了環(huán)境主成分與模態(tài)參數(shù)間的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并分析了實(shí)測(cè)模態(tài)參數(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合值之間殘差的分布模式,以驗(yàn)證該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性。最后,依據(jù)該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測(cè)模型,得到消除環(huán)境因素影響的模態(tài)參數(shù)。研究結(jié)果為潤(rùn)揚(yáng)懸索橋有限元模型修正奠定了基礎(chǔ)。(4)基于相關(guān)向量機(jī)-馬爾可夫鏈蒙特卡洛模擬(RVM-MCMC)方法的大跨度懸索橋有限元模型修正。在潤(rùn)揚(yáng)懸索橋初始有限元模型的基礎(chǔ)上,利用拉丁超立方抽樣得到試驗(yàn)樣本,并利用基于稀疏貝葉斯理論的相關(guān)向量機(jī)回歸算法得到該橋的動(dòng)力響應(yīng)面模型。結(jié)合大橋SHMS和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)得到的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù),基于MCMC方法對(duì)該橋初始有限元模型進(jìn)行修正,通過(guò)模型修正前后計(jì)算與實(shí)測(cè)結(jié)果的對(duì)比,驗(yàn)證了該模型修正方法的可靠性。研究結(jié)果可為類似大跨度橋梁的有限元模型修正及損傷識(shí)別提供參考。
【關(guān)鍵詞】:大跨度懸索橋 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 非平穩(wěn)風(fēng)特性 模態(tài)參數(shù) 監(jiān)測(cè)環(huán)境因素 有限元模型修正
【學(xué)位授予單位】:東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:U448.25
【目錄】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-11
  • 第一章 緒論11-27
  • 1.1 本課題研究背景及意義11-13
  • 1.2 大跨度橋梁橋址區(qū)實(shí)測(cè)強(qiáng)臺(tái)風(fēng)特性研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.3 大跨度橋梁模態(tài)參數(shù)識(shí)別研究現(xiàn)狀15-17
  • 1.3.1 模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法15-16
  • 1.3.2 環(huán)境因素對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的影響16-17
  • 1.4 大跨度橋梁非確定有限元模型修正研究進(jìn)展17-21
  • 1.4.1 隨機(jī)有限元模型修正方法18
  • 1.4.2 基于貝葉斯理論的有限元模型修正方法18-19
  • 1.4.3 基于動(dòng)力響應(yīng)面的有限元模型修正方法19-21
  • 1.5 本文的主要工作21-22
  • 參考文獻(xiàn)22-27
  • 第二章 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋橋址區(qū)實(shí)測(cè)臺(tái)風(fēng)非平穩(wěn)風(fēng)特性分析27-41
  • 2.1 引言27-28
  • 2.2 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋風(fēng)速儀布置及實(shí)測(cè)臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)28-29
  • 2.3 基于DWT的非平穩(wěn)風(fēng)特性分析方法29-30
  • 2.3.1 平穩(wěn)及非平穩(wěn)風(fēng)速模型29-30
  • 2.3.2 基于DWT的非平穩(wěn)風(fēng)速時(shí)變均值提取30
  • 2.4 實(shí)測(cè)臺(tái)風(fēng)非平穩(wěn)特性及分析30-38
  • 2.4.1 平均風(fēng)特性30-34
  • 2.4.2 紊流強(qiáng)度34-35
  • 2.4.3 紊流積分尺度35-37
  • 2.4.4 功率譜密度37-38
  • 2.5 本章小結(jié)38-39
  • 參考文獻(xiàn)39-41
  • 第三章 基于三類典型方法的大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別對(duì)比研究41-67
  • 3.1 引言41-42
  • 3.2 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋主梁振動(dòng)監(jiān)測(cè)42-43
  • 3.3 實(shí)測(cè)加速度響應(yīng)的非平穩(wěn)特性研究43
  • 3.4 基于ANPSD的潤(rùn)揚(yáng)懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別43-50
  • 3.4.1 主梁加速度響應(yīng)功率譜密度初步分析43-45
  • 3.4.2 正則化功率譜密度45-47
  • 3.4.3 基于ANPSD的潤(rùn)揚(yáng)懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別47-50
  • 3.5 基于SSI-DATA的潤(rùn)揚(yáng)懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別50-55
  • 3.5.1 系統(tǒng)隨機(jī)狀態(tài)空間模型50
  • 3.5.2 隨機(jī)子空間模態(tài)識(shí)別50-53
  • 3.5.3 基于SSI的潤(rùn)揚(yáng)懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別53-55
  • 3.6 基于HHT的潤(rùn)揚(yáng)懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別55-61
  • 3.6.1 基于HHT的模態(tài)參數(shù)識(shí)別基本理論55
  • 3.6.2 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別55-59
  • 3.6.3 主梁不同測(cè)點(diǎn)模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果的對(duì)比59-61
  • 3.7 基于ANPSD/SSI/HHT的模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果對(duì)比分析61-62
  • 3.8 臺(tái)風(fēng)期間潤(rùn)揚(yáng)懸索橋模態(tài)參數(shù)時(shí)變特性初步分析62-63
  • 3.9 本章小結(jié)63-64
  • 參考文獻(xiàn)64-67
  • 第四章 大跨度懸索橋模態(tài)參數(shù)與監(jiān)測(cè)環(huán)境因素的關(guān)系模型研究67-87
  • 4.1 引言67
  • 4.2 PCA與NLPCA的基本原理67-70
  • 4.2.1 PCA67-68
  • 4.2.2 NLPCA68-70
  • 4.3 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋?qū)崪y(cè)模態(tài)參數(shù)及臺(tái)風(fēng)環(huán)境因素的統(tǒng)計(jì)分析70-75
  • 4.3.1 橋址區(qū)臺(tái)風(fēng)環(huán)境因素監(jiān)測(cè)70-72
  • 4.3.2 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋模態(tài)參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析72-73
  • 4.3.3 模態(tài)參數(shù)與臺(tái)風(fēng)環(huán)境因素的相關(guān)性初步分析73-75
  • 4.4 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋?qū)崪y(cè)模態(tài)參數(shù)及臺(tái)風(fēng)環(huán)境因素非線性主成分分析75-77
  • 4.4.1 臺(tái)風(fēng)環(huán)境因素的非線性主成分分析75-76
  • 4.4.2 模態(tài)參數(shù)的非線性主成分分析76-77
  • 4.5 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋?qū)崪y(cè)模態(tài)參數(shù)與臺(tái)風(fēng)環(huán)境因素的關(guān)系模型77-85
  • 4.5.1 線性回歸模型及其擬合殘差分析77-80
  • 4.5.2 基于NLPCA的ANN模型及擬合殘差分析80-84
  • 4.5.3 臺(tái)風(fēng)環(huán)境因素影響下模態(tài)參數(shù)的修正84-85
  • 4.6 本章小結(jié)85
  • 參考文獻(xiàn)85-87
  • 第五章 基于RVM-MCMC方法的大跨度懸索橋有限元模型修正87-107
  • 5.1 引言87
  • 5.2 基于RVM-MCMC的有限元模型修正基礎(chǔ)理論87-91
  • 5.2.1 基于MCMC的有限元模型修正87-90
  • 5.2.2 相關(guān)向量機(jī)回歸算法90-91
  • 5.3 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋初始有限元模型及修正目標(biāo)參數(shù)91-95
  • 5.3.1 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋簡(jiǎn)介91-92
  • 5.3.2 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋ANSYS建模92-95
  • 5.4 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋初始有限元模型動(dòng)力特性分析95-96
  • 5.5 基于RVM的潤(rùn)揚(yáng)懸索橋動(dòng)力響應(yīng)面擬合96-99
  • 5.5.1 待修正參數(shù)的選擇96-97
  • 5.5.2 基于RVM的動(dòng)力響應(yīng)面回歸精度影響因素分析97-99
  • 5.6 基于RVM-MCMC方法的潤(rùn)揚(yáng)懸索橋有限元模型修正99-104
  • 5.6.1 數(shù)值算例99-100
  • 5.6.2 潤(rùn)揚(yáng)懸索橋有限元模型修正100-104
  • 5.7 本章小結(jié)104-105
  • 參考文獻(xiàn)105-107
  • 第六章 結(jié)論與展望107-110
  • 6.1 主要工作及結(jié)論107-108
  • 6.2 研究展望108-110
  • 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果110-111
  • 致謝111

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