结构安全监控技术研究及其在润扬大桥北锚碇地基基础的应用

论文题目: 结构安全监控技术研究及其在润扬大桥北锚碇地基基础的应用

论文类型: 博士论文

论文专业: 结构工程

作者: 朱晓文

导师: 李爱群,龚维明

关键词: 悬索桥,锚碇基础,安全监控,误差,测点优化,监控模型,成因分析,神经网络,反演分析,安全评估

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文针对大型悬索桥安全监控系统的测点布置、异常识别和安全评估等关键技术进行了较系统深入的研究工作,并将研究成果应用于对润扬大桥北锚地基基础的分析。主要研究工作和成果如下:(1)在借鉴岩土工程稳定性监控研究成果基础上,提出在悬索桥锚碇基础安全监控中将反演分析与安全监测结合起来,利用监测信息与反演结果对锚碇地基基础的稳定性作出合理的评估和符合实际的预测。为实现这一目的,在测点布置中就应对提高反分析结果的可靠性予以考虑。论文针对测量误差和模型误差对参数反演精度的影响进行了理论研究,推导了相关公式。在此基础上提出了测点优化的步骤以及优化方法,构造了相应的目标函数并编制了程序,以润扬大桥北锚地基基础的测点优化为例作了分析,结果表明该方法是合理有效的。(2)提出采用统计安全监控模型对锚碇地基基础响应进行预报,并以此建立监控指标来对结构状态进行识别。根据这一思路进行了理论研究,引入时间序列分析的加窗最小二乘平稳法对数模的残差提取趋势项,以此建立残差趋势指标作为对传统置信区间法的改进。(3)采用传统的监控模型方法对于发现异常的测值往往难以区分是结构异常还是监测系统自身的问题引起。针对这一问题,本文提出了基于灰色关联度的模糊聚类分析法,引入灰色关联度比较同类监测项目测值间的联系,对于诊断出异常的测值,如发现其与附近同类监测项目的测值间关联度大幅降低,则可初步排除结构出现异常的可能。(4)对采用神经网络建立安全监控模型的具体方法作了研究。本文对BP神经网络的结构形式和训练方法进行分析并作了适当改进,其主要内容包括:提出自适应变学习率的学习算法提高了传统训练方法的收敛速度;引入小波神经网络用于安全监控模型并通过比较选择了合适的小波网络结构;提出灰色神经网络的概念及其具体结构。利用这几种神经网络在不同时期建立基于神经网络的监控模型,可以获得较高的分析预报性能。(5)按照在悬索桥锚碇基础安全监控中将反演分析与安全监测结合起来的思路,本文提出根据具体结构可能的破坏模式对神经网络进行训练,利用神经网络的模式识别与泛化能力根据监测结果确定反演初值;并提出在反演中采用遗传算法进行分析以避免由事前确定初值可能带来的局部极小现象。为解决测斜等内部监测手段误差较大的问题,构造了一种新的反演目标函数以消除测量误差对反演结果的影响。(6)利用有限元法对润扬大桥北锚碇地基基础的稳定性进行三维仿真分析,探讨了计算模型建立的一般思路与方法,并利用模型对结构在运营期的响应进行计算,对计算结果进行归纳并参考相关的研究,提出北锚地基基础安全监控模型的形式。在对润扬大桥锚碇地基基础稳定的主要因素进行分析的基础上,对润扬大桥锚碇基础的安全稳定性作出了评价。

论文目录:

摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究意义和背景

1.2 悬索桥锚碇地基基础安全监控的复杂性

1.3 大坝安全监控理论及方法的启发

1.4 结构安全监控研究现状

1.4.1 安全监控技术发展趋势

1.4.2 误差分析研究现状

1.4.3 数值分析研究现状

1.4.4 监测信息分析的数学模型

1.4.5 基于监测信息的反演及反馈分析

1.4.5.1 反演分析研究现状

1.4.5.2 反馈分析研究现状

1.4.6 安全监控在岩土工程中的发展

1.5 锚碇地基基础安全监控现状

1.5.1 已经取得的成果

1.5.2 前景与存在的问题

1.6 本文主要研究内容、技术路线和创新点

第二章 地基基础安全监控的测点优化方法

2.1 引言

2.2 理论依据与思路

2.3 测点布置对反演结果的影响

2.3.1 反分析中误差的影响

2.3.2 算例

2.4 测点优化方法

2.4.1 优化模型

2.4.2 优化算法

2.5 小结

第三章 结构异常的识别与成因分析方法研究

3.1 引言

3.2 安全监控模型

3.3 统计模型与监控指标

3.3.1 多元回归统计模型

3.3.1.1 逐步回归的基本原理

3.3.1.2 多元回归模型的建模步骤

3.3.2 监控指标的确定

3.4 提取残差趋势的监控指标

3.4.1 加窗最小二乘平稳法

3.4.2 实例

3.5 监测异常值的成因分析

3.5.1 监测数据的关联度模糊聚类分析法

3.5.1.1 关联度分析原理

3.5.1.2 模糊聚类分析原理

3.5.2 实例

3.6 小结

第四章 基于神经网络的安全监控模型研究

4.1 引言

4.2 BP 网络监控模型

4.2.1 BP 算法原理

4.2.2 本文对BP 算法的改进

4.2.3 实例

4.3 小波网络监控模型

4.3.1 小波及小波分析

4.3.2 小波神经网络（WNN）

4.4 灰色神经网络（GNN）监控模型

4.5 神经网络监控模型对比实例

4.5.1 数值算例

4.5.2 对简支梁的状态识别

4.5.2.1 完好状态下的识别

4.5.2.2 破损状态下的识别

4.6 小结

第五章 地基基础安全监控的反演分析法

5.1 引言

5.2 利用神经网络求反演初值

5.2.1 学习样本的获取

5.2.2 反演神经网络结构的确定

5.3 遗传算法反演

5.4 对反演目标函数的研究

5.5 算例

5.6 小结

第六章 润扬大桥北锚碇地基基础安全监控分析

6.1 引言

6.2 工程概况

6.3 有限元计算

6.3.1 材料的本构模型与计算参数

6.3.2 有限元模型的建立

6.3.3 计算成果分析

6.4 北锚地表位移监测点的优化

6.5 锚碇基础位移监控模型

6.6 北锚基底土压力异常测值的分析

6.7 锚碇地基基础安全影响因素的讨论

6.7.1 接触面摩擦系数与基底岩土体性质的影响

6.7.2 岩土体力学参数的敏感性分析

6.8 小结

第七章 总结与展望

7.1 全文总结

7.2 研究展望

作者在攻读博士学位期间发表的论文

致谢

发布时间: 2007-06-11

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