随机激励下梁桥结构损伤识别方法研究

随机激励下梁桥结构损伤识别方法研究

论文题目: 随机激励下梁桥结构损伤识别方法研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 结构工程

作者: 李大军

导师: 霍达

关键词: 桥梁,损伤识别,频率,位移模态,模态分析,随机激励

文献来源: 北京工业大学

发表年度: 2005

论文摘要: 基于振动的损伤识别方法将振动的外界因素作为激励源,损伤检测的过程不影响结构正常使用,能方便地完成结构损伤的检测和识别,是桥梁整体检测的主要方法。随着基于环境激励下结构模态参数识别方法的进展、传感器性能的增强,环境激振正在成为大型桥梁结构检测的主要激振方式。但桥梁结构较多的不确定因素、复杂的工作环境以及大型性导致的结构的动力特性测量精度低、损伤定位因子灵敏度低以及结构早期信息不完备限制了工作状态下桥梁损伤检测方法在实际工程中的应用。本文在系统总结了近年来结构损伤识别领域比较成熟的方法和新的研究思路基础上,进行了针对随机激励下桥梁结构损伤识别方法的研究,具体研究内容如下: (1) 随机激励下桥梁结构的模态参数识别方法研究考虑到在结构的所有模态参数中,固有频率是最容易获得也是精度最高的一个,本文提出了一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁进行多次测量,只利用各次测量的频率值来确定桥梁结构损伤的新的桥梁损伤检测方法-移动质量多次检测法,并推导出了由移动质量多次检测的模态频率表达位移模态的公式,从而给出了一种随机激励下桥梁位移模态识别的新方法,这种方法提高了结构位移模态的识别精度,使其接近于模态频率的识别精度。同时,桥梁的移动质量检测法实现了只由结构的低阶模态频率甚至一阶模态频率确定桥梁损伤的目标,提供了一种工作状态下桥梁实际检测的简便方法。(2)工作状态下桥梁损伤定位方法研究在工作状态下进行桥梁损伤定位时,模态参数的不完备是不可避免的同时也是造成损伤定位困难的主要原因,因此本文研究了在不完备模态参数条件下桥梁损伤位置的识别方法。在基于单元模态能变化的损伤定位方法的基础上提出了损伤定位的单元弯曲模态应变能法,在柔度曲率法的基础上提出了柔度差

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

1.1 课题的工程背景及意义

1.2 结构损伤诊断方法的分类

1.2.1 局部诊断方法

1.2.2 整体诊断方法

1.3 基于振动的结构损伤诊断

1.3.1 基于响应观测的损伤识别

1.3.2 基于矩阵修正的损伤识别

1.3.3 基于神经网络的损伤识别

1.4 本文的主要研究内容

第2章 桥梁的移动质量多次检测法

2.1 引言

2.2 移动质量多次检测法

2.2.1 基本原理

2.2.2 损伤区域的初步判别

2.2.3 算例

2.3 结构频响函数的测试

2.3.1 结构的频响函数

2.3.2 激振方法与选择

2.3.3 结构频响函数的确定

2.4 随机激励下桥梁的模态参数识别

2.4.1 模态频率的识别

2.4.2 位移模态的识别

2.4.3 位移模态识别的新方法

2.4.4 数值模拟

2.5 本章小结

第3章 工作状态下桥梁损伤定位方法研究

3.1 引言

3.2 结构刚度和柔度矩阵的识别

3.2.1 结构刚度和柔度矩阵的模态参数表示

3.2.2 结构的观测柔度矩阵

3.3 基于曲率模态和应变模态的损伤定位方法

3.3.1 基本原理

3.3.2 数值模拟

3.4 基于单元模态应变能的损伤定位方法

3.4.1 损伤结构的单元模态应变能

3.4.2 基于单元模态应变能的损伤定位

3.4.3 数值模拟

3.5 基于柔度矩阵的定位方法

3.5.1 柔度曲率和柔度差曲率法

3.5.2 柔度差投影曲率法

3.5.3 数值模拟

3.6 本章小结

第4章 基于灵敏度分析的桥梁损伤识别

4.1 引言

4.2 基于频率的灵敏度分析

4.2.1 模态频率对单元刚度的灵敏度矩阵

4.2.2 基于频率灵敏度的损伤程度识别

4.2.3 利用移动质量检测数据估计损伤程度

4.2.4 数值模拟

4.3 基于模态位移的灵敏度分析

4.3.1 模态位移对单元刚度的灵敏度矩阵

4.3.2 基于位移灵敏度的损伤程度识别

4.3.3 损伤程度识别的迭代算法

4.4 基于移动质量的灵敏度分析

4.4.1 结构的附加灵敏度

4.4.2 基于附加灵敏度的损伤识别

4.4.3 模型误差情况下的损伤识别

4.4.4 数值模拟

4.5 本章小结

第5章 基于神经网络的桥梁结构损伤识别

5.1 引言

5.2 人工神经元网络基本原理

5.2.1 人工神经元网络模型

5.2.2 神经元网络的学习过程

5.2.3 神经元网络的学习规则

5.2.4 神经网络的工作过程

5.3 多层网络的误差逆传播算法

5.3.1 误差逆传播校正方法

5.3.2 BP 网络的学习过程

5.3.3 BP 网络学习过程的具体步骤

5.4 基于神经网络的桥梁损伤移动质量识别法

5.4.1 输入参数的选择

5.4.2 桥梁分段检测法的模型建立

5.4.3 数值模拟

5.5 本章小结

第6章 桥梁实测的有关问题

6.1 测量误差对损伤诊断的影响

6.2 实测波形的失真与校正

6.2.1 波形失真的原因

6.2.2 波形失真的识别

6.2.3 波形失真的消除

6.3 桥梁的综合检测技术

6.3.1 静态检测系统

6.3.2 局部激振检测技术

6.3.3 综合检测方法

6.4 结构检测仪器系统简介

6.4.1 实验室仪器设备装置

6.4.2 现场数据采集与处理系统

6.4.3 桥梁移动质量检测的仪器设备装置

6.5 本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间完成和发表的学术论文

致谢

发布时间: 2005-09-21

参考文献

  • [1].基于静力测试数据的桥梁结构损伤识别与评定理论研究[D]. 蒋华.西南交通大学2005
  • [2].基于静态测量数据的桥梁结构损伤识别研究[D]. 陈孝珍.华中科技大学2005
  • [3].桥梁结构损伤识别方法的相关问题研究[D]. 袁颖.大连理工大学2006
  • [4].桥梁结构损伤识别的动力指纹方法研究[D]. 冉志红.西南交通大学2007
  • [5].小波方法在桥梁结构损伤识别中的应用研究[D]. 姜增国.武汉理工大学2007
  • [6].不确定条件下桥梁结构损伤识别及状态评估的模糊计算方法研究[D]. 焦峪波.吉林大学2012
  • [7].基于多模态参数的桥梁结构损伤识别方法研究[D]. 孙杰.武汉理工大学2013
  • [8].基于动力测试的桥梁结构损伤识别与综合评估理论研究[D]. 杨雅勋.长安大学2008
  • [9].混凝土桥梁结构损伤识别试验研究[D]. 唐盛华.湖南大学2013
  • [10].大跨斜拉桥有限元模型修正与结构损伤监测方法研究[D]. 范哲.大连理工大学2013

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