基于车致振动响应的铁路桥梁损伤位置识别

为识别列车荷载引起的桥梁结构损伤,基于车致振动的加速度响应,提出了一种损伤位置识别方法.该方法通过结构易损性分析,确定结构易损的部位,并根据易损部位的损伤状态,从列车行驶的时间区域中选择若干子区域;然后,假设在每一个子区域内特定易损部位的损伤状态保持不变,将损伤位置识别分为2个层次进行,每一层次均以加速度时程数据构建损伤指标,从多个角度优化样本库,并采用支持向量机作为分类工具,建立损伤位置识别模型.对一连续梁的实例分析表明:该方法能够考虑结构状态与列车荷载的相关性,在损伤最易出现的时间子区域内,对易损部位进行损伤识别,可获得较好的损伤位置识别结果;且在低水平噪声干扰下,识别结果变化不大.     

基于增量动力分析法的公路隧道地震易损性分析

为合理评估隧道结构在地震作用下的抗震性能，首先阐述了隧道结构地震易损性基本理论和增量动力分析法的计算方法，运用有限元软件建立了某公路隧道的数值计算模型，采用损伤指数确定了隧道结构的损伤指标，通过输入相应地震波，并利用增量动力分析法对隧道结构进行了动力时程分析，以此得到了隧道结构在不同衬砌厚度下的地震易损性曲线。研究结果表明：当衬砌厚度一定时，随着地面峰值加速度PGA的增加，隧道结构的失效概率不断增加，整体呈现先快后缓的增加趋势；在衬砌厚度与PGA相同的情况下，隧道结构的失效概率随损伤程度的减小而增大；在相同损伤状态下，衬砌厚度越大，隧道结构的失效概率越小；利用增量动力分析法得到隧道结构的地震易损性曲线，可以充分考虑地震作用的随机性和不确定性，并能全面反映隧道结构在不同损伤状态下的损伤概率，是一种十分有效的评估隧道抗震性能的方法。     

基于时序分析的锈蚀RC拱损伤识别:仿真与验证

针对钢筋锈蚀导致的钢筋混凝土(RC)拱桥结构损伤问题,提出了基于加速度数据时序分析的锈蚀RC拱桥损伤识别方法.首先,考虑钢筋锈蚀等材料劣化因素,建立了钢筋锈蚀与结构刚度退化的映射关系;其次,借助ANSYS软件平台,建立了考虑初始刚度损伤的劣化RC拱肋有限元模型,并与试验数据进行了对比,验证了锈后有损结构有限元仿真的有效性;随后,基于经试验验证后的数值模型,得到了不同损伤工况下的RC拱加速度响应;然后,利用加速度响应建立时序模型,将待识别工况与完好工况的模型残差的方差之比作为损伤特征指标,获取了锈蚀率与损伤特征指标之间的定量关系,给出了针对不同钢筋直径的计算模式;最后,将室内模型试验的实测数据送入所建立的定量关系进行预测,计算结果与实测结果相差2.86％,进一步验证了所提方法的有效性.     

基于时程曲率差法的简支梁损伤识别

提出时程曲率这一概念,运用折减刚度法模拟简支梁的不同位置、不同程度的损伤,得到结构典型位置在匀速移动荷载作用下的时间历程动位移响应,利用结构损伤处时程位移响应曲率幅值出现突变的特点,取时程曲率差的绝对值作为结构损伤识别指标来识别结构损伤位置。相对于传统桥梁损伤识别方法,时程曲率差法可人为设置采样点,高频连续采集,不会受限于测点数量及测点布设位置的影响。     

基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法研究

现有的损伤识别方法面对大量的桥梁健康监测数据存在处理能力有限、提取的信息不能全面反应桥梁的健康状态的问题。利用深度学习在大数据方面的优势,提出一种基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法。以一简支梁桥有限元模型算例对该方法进行验证,提取该桥L/5,2L/5,3L/5,4L/5处的竖向加速度时程响应值,并针对每一个时刻建立上述节点的加速度矩阵(4×1),然后将经过预处理的矩阵送入堆叠去噪自编码器进行特征提取完成模型训练,最后将测试样本送入该模型进行分类,完成损伤定位任务。结果表明本文提出的方法相比于传统的机器学习方法具备定位准确率高和抗噪性能好的优势,在今后的桥梁结构损伤识别领域具有一定的参考价值。     

基于概率烈度的结构抗震损伤可靠性分析

基于结构在地震作用下的不同程度损伤,探讨了更为准确、实用的抗震可靠性分析方法。以混凝土多孔砖砌体结构为例,采用抗震损伤指标标定结构在地震作用下的损伤状态等级,将结构损伤状态分级化;考虑抗震设防区实际地震烈度的发生概率,引入概率烈度来改进传统的可靠度计算公式,构建了基于概率烈度的结构抗震损伤可靠性分析方法。实现结构抗震损伤状态及其概率的分级量化评价,为进一步结构抗震研究及抗震风险评估提供分析基础。     

基于高斯曲率模态差的T梁结构二维损伤识别研究

曲率模态是识别损伤的敏感指标,基于曲率模态的损伤识别研究大多局限于一维结构。为将曲率模态的损伤识别方法推广到二维结构,提出了基于高斯曲率模态的损伤识别方法,综合考虑二维结构的加速度振型曲面在纵向和横向上的弯曲程度,通过计算结构损伤前后加速度振型的高斯曲率差来判断结构损伤的位置。T梁组合结构的模态试验及试验分析结果验证了该方法的可行性。     

由路面振动响应反分析识别交通荷载

交通荷载作用下高速公路路面路基动力响应的分布和传递变化规律已成为解决路基问题的重要研究内容.文中针对道路工程结构的特点,研究基于实测路面振动加速度的交通振动荷载识别问题,建立道路结构动力响应计算模型,提出非线性系统交通振动荷载识别的增量有限元方法,推导了由实测加速度响应计算交通荷载的识别公式,通过工程实例分析,得到了一定条件下路面振动荷载时程曲线.     

基于多尺度线调频基稀疏信号方法的结构损伤识别

引用了多尺度线调频基稀疏信号分解方法的概念,建立了五自由度剪切框架结构MATLAB模型,将模型应用于地震作用下结构的时程分析,得到了地震作用下无损伤和含损伤框架结构的响应,利用多尺度线调频基稀疏信号分解方法对结构在强震中的响应进行分析,通过结构瞬时频率的变化情况对结构是否出现损伤进行识别,通过一阶固有模态函数(IMF)特征能量比判断损伤发生的位置。     

基于小波-人工免疫算法的框架结构损伤识别

提出了小波-人工免疫算法的概念,建立了框架结构有限元模型。采用Lanczos法,对结构进行模态分析,得到了含损伤框架结构的应变模态。运用小波分析方法,对结构的模态参数进行连续小波变换,得到了小波系数图,并通过图形中的奇异点来识别框架结构的损伤位置。以基于结构的频率和模态振型所建立的目标函数为抗原,以小波识别出的损伤单元损伤程度(即问题的解)作为抗体,运用人工免疫算法,进行全局寻优迭代计算,实现对结构损伤程度的识别。以平面框架结构为例进行计算,分析结果表明:该方法能够有效识别结构的损伤位置和损伤程度。     

面向损伤识别的独塔斜拉桥模型的设计与分析

模型试验方法是桥梁结构损伤识别研究的一种重要手段。以某虚拟的独塔斜拉桥为原型,面向损识别设计制作了独塔斜拉桥试验模型。试验模型各主要构件（主梁、主塔、斜拉索）均独立加工制作,其中主梁选用铝合金材料,截面采用箱形,划分为不同长度的阶段,各节段均采用螺栓连接。通过改变节段板厚的方法实现主梁不同损伤程度的模拟,不同位置的损伤通过更换不同位置的板厚实现,从而方便的实现了模拟模型斜拉桥主梁的各种损伤状态。采用特殊的设计实现了斜拉桥结构索力的实时测试。对模型进行了静态试验,并与有限元模型计算的结果进行了对比分析。试验研究与数值分析为今后的损伤识别研究奠定了基础。     

基于瞬态动力分析的装配式板桥铰缝损伤识别

根据铰缝在装配式板桥传递荷载的作用,通过数值计算方法模拟了装配式板桥在铰缝损伤后的瞬态动力学响应,比较分析了不同损伤程度、不同动荷载加载位置下各板跨中加速度幅值,提出利用多次冲击实验下各板加速度幅值比之差值作为铰缝损伤的评定依据的识别方法,并分析了这种方法的可行性。     

考虑非线性累积损伤的大跨多荷载桥梁的疲劳可靠度评估

针对大跨多荷载桥梁疲劳损伤累积非线性过程中的大量不确定性,对火车、汽车与风荷载作用下的大跨悬索桥,利用连续损伤模型提出了一个疲劳可靠度评估方法.首先,在连续损伤模型基础上,对模型参数进行分析;然后,根据工程应用的需要,适当简化疲劳模型,在连续损伤模型中引入合适的随机变量,定义疲劳可靠度分析的极限状态函数,假定多种未来可能的交通荷载和荷载增长模式,利用蒙特卡洛方法产生随机变量并计算失效概率;最后以香港青马大桥为例,讨论了该桥在不同荷载状况下使用120年后的疲劳失效概率.研究发现:若保持当前的交通状态,桥梁可保持良好状况,但未来交通荷载的快速增长会导致结构提前失效.      

客货共线无砟轨道钢轨支点压力时程特性分析方法

采用Tekscan压力测量系统现场测试了遂宁—重庆客货共线无砟轨道钢轨支点压力, 提出了高斯函数型钢轨支点压力时程表达式, 并通过现场实测数据对其进行验证; 根据钢轨支点压力时程表达式, 采用时序式加载法对轨道结构模型施加荷载, 并将其动力响应结果分别与车辆-轨道-路基垂向耦合振动模型的计算结果和现场实测结果进行对比。研究结果表明: 现场实测客货车对钢轨支点的最大压力分别为29.91和82.49 kN, 与中国铁道科学研究院测试结果的相对误差小于20%, 故Tekscan压力测量系统可精确测试钢轨支点压力; 高斯函数拟合所得客货车对钢轨支点压力的时程曲线与实测曲线的相关系数分别为0.962 7和0.966 7, 最大压力与现场实测值的相对差异分别为5.15%和0.46%, 最小压力与现场实测值的相对差异分别为7.23%和24.11%, 故采用高斯函数能较好地模拟客货车对钢轨支点压力的时程曲线, 且货车作用下钢轨支点压力时程的模拟精度略高于客车; 基于时序式加载法的荷载激励-轨道-路基模型计算结果与车辆-轨道-路基垂向耦合振动模型计算结果和现场测试结果相比, 轨道板最大位移相对差异分别为5.41%和2.70%, 底座板最大位移相对差异分别为2.86%和5.71%, 轨道板最大加速度相对差异分别为14.00%和23.20%, 底座板最大加速度相对差异分别为13.61%和8.73%。可见, 基于时序式加载法和高斯函数型钢轨支点压力时程表达式的荷载激励-轨道-路基模型可靠, 该方法无需建立车体模型, 既能保证计算效率, 又具有很高的精度。      

基于神经网络和遗传算法结合的桥梁结构损伤诊断

利用神经网络对有限元计算的样本数据建立起桥梁结构的损伤参数——损伤位置、损伤程度（输入）以及位移差——损伤结构与完好结构的位移差（输出）的全局性映射关系，以获得遗传算法求解桥梁结构损伤问题所需的目标函数值，从而识别桥梁的损伤参数．某连续梁桥算例表明，此方法可以在较少的有限元分析次数下获得较好的损伤诊断结果．     

基于支持向量机和模态曲率的桥梁结构损伤识别

提出了一种用于桥梁结构损伤识别的支持向量机方法。该方法以结构损伤前后的模态曲率差参数为支持向量机的输入参数,c-svc算法为损伤位置识别算法,ε-svr算法为损伤程度识别算法。最后以三跨连续梁桥为数值模拟算例,以存在单个及多个损伤单元为损伤工况,验证该方法的有效性,识别结果表明基于支持向量机和模态曲率的损伤识别方法能够准确识别出结构的损伤位置,损伤程度识别误差在4%以内。     

非规则连续刚构桥地震易损性分析

为探讨非规则桥梁的抗震性能,建立了典型非规则公路桥梁的地震易损性理论模型.考虑桥梁结构参数和地震动的不确定性,抽样生成桥梁地震易损性分析模型样本库.用OpenSees软件对模型样本库进行非线性动力时程分析,以获得结构动力响应.在研究桥墩反弯点时程曲线和桥墩曲率包络线分布特征的基础上确定桥梁构件的损伤指标.采用概率地震需求分析方法获得桥梁各构件易损性曲线,并基于一阶可靠度理论获得桥梁系统的易损性曲线.结果表明:在地震作用下,非规则桥梁支座最容易损伤破坏,桥梁系统的易损性明显高于桥梁构件的易损性;易损性曲线可用于评估非规则桥梁的抗震性能,为震后桥梁损伤识别提供依据.      

铰缝损伤对装配式空心板桥受力性能影响研究

在役装配式空心板桥横向联系受设计、施工及运营各因素的影响,易出现铰缝损伤病害。为研究铰缝损伤对空心板桥结构性能的影响,论文根据现场空心板桥铰缝病害调研结果对铰缝损伤位置、损伤长度和损伤程度3种损伤类型分布特点进行统计分析;采用梁格法建立空心板桥有限元模型,对比分析了铰缝在不同损伤工况及类型下(长度、深度和位置)对结构受力性能影响。研究结果表明:(1)铰缝损伤位置越靠近跨中对于梁板受力的影响越大。(2)随着铰缝损伤长度增加,中板单侧损伤下活载弯矩增幅呈线性递增,而边板单侧损伤和中板双侧损伤均会导致梁板产生"单板受力"效应,其"单板受力"临界长度分别为0.6L和0.7L。(3)损伤长度或损伤深度二者之一较小时,活载作用下梁板弯矩和挠度变化很小;当损伤长度和损伤深度均较大时,活载作用下的梁板弯矩和挠度增幅明显。(4) 20 m标准空心板的中板单板受力时抗弯承载能力不满足规范要求,边板单板受力时抗弯承载能力和抗裂验算不满足规范要求。研究结果为空心板铰缝损伤下的结构安全评估及管养提供有益参考。     

脉冲型地震动作用下尼泊尔砖木遗产建筑易损性分析

为研究近断层脉冲型地震对尼泊尔砖木结构遗产建筑抗震性能的影响,以一栋2层的砖木结构遗产建筑为例,采用等效框架方法,以地面峰值加速度作为地震动强度指标和层间位移角作为结构损伤指标对其进行动力增量分析,确定了结构极限破坏状态,并分别对结构在脉冲型和非脉冲型地震作用下的易损性曲线进行了比较.研究结果表明:砖木遗产建筑在正常使用、生命安全和防止倒塌3种不同极限状态下对应的层间位移角分别为0.06%、0.32%和0.44%;该类建筑在遭遇地震时有较高的概率达到正常使用极限状态,但其超越生命安全和防止倒塌极限状态的概率相对较低;当达到或超过生命安全状态之后,较小的地面峰值加速度增量就可能导致砖木遗产建筑达到防止倒塌状态;与非脉冲型地震动下的结构响应相比,脉冲型地震动下达到正常使用、生命安全和防止倒塌3个极限状态的概率分别高出18.9%、14.3%和12.6%,在震后修复和加固中应对近断层脉冲型地震动的激励特征予以充分考虑.     

基于残差卷积网络的浮置板轨道钢弹簧损伤检测

针对传统故障诊断方法难以有效检测浮置板轨道钢弹簧损伤这一挑战性问题，提出了一种基于一维残差卷积网络的损伤检测方法；建立了车辆-浮置板轨道耦合动力学模型，得到了多种工况下列车通过导致的浮置板振动响应数据集；利用残差卷积网络对不同损伤情形下的振动响应进行特征提取和数据分类，实现了对损伤钢弹簧的准确定位；研究了残差卷积网络在不同传感器布置方案上的检测性能，分析了损伤钢弹簧和传感器之间的复杂位置关系对检测性能的影响规律，优化并确定了经济可靠的传感器布置方案。研究结果表明:传感器的位置越靠近浮置板中部，残差卷积网络对不同损伤情形下的数据分类准确性和鲁棒性越好；传感器的布置数量增多，损伤检测方法的性能也随之改善，但传感器过多地集中于浮置板中部并不会带来显著的性能提升；在浮置板中部的钢弹簧损伤比在浮置板端部的钢弹簧损伤更难识别；损伤检测方法在全覆盖式布置方案下达到了99.11%的分类准确率，对复杂多变的检测情景具有良好适应性，而优化后双传感器布置方案和三传感器布置方案的分类准确率分别达到了98.23%和98.96%，优化后传感器布置方案具有良好的检测性能，同时也保持了损伤检测方法对复杂情景的适应性。