山区高墩桥梁桥址风环境数值模拟

采用结合桥址处地形进行风环境数值模拟的方法获得大桥桥址处未设风速测点的桥梁结构抗风所需的基本风速。建立三维数字地形模型并导入流场求解软件,划分网格,进行流场的数值模拟。以Navier-Stokes方程为基本控制方程,采用离散化的数值模拟方法求解流场,使用标准k-ε双方程湍流模型。通过风速修正系数考察桥位风速与气象站的风速关系。最后根据修正系数进行了风场指数α的拟合,确定桥位场地类别接近C类场地。     

在ANSYS中实现颤振时程分析的方法

提出了一种在ANSYS中实现颤振时程分析的有限元模型和分析方法，该模型采用MATRIX27单元来模拟桥面主梁受到的自激力，依据刚度和阻尼等效的原则，推导了该单元的刚度矩阵，阻尼矩阵与颤振导数之间的关系，然后对整个系统的运动方程进行数值积分来确定系统的响应，通过位移时程曲线来判断结构的颤振稳定性，最后，以一简支梁为例介绍了在ANSYS中颤振时程分析实现的过程，其分析结果与精确解、频域分析结果吻合很好。     

基于实测数据驱动下优化参数的移动下击暴流数值模拟

为实现下击暴流风场高精度数值模拟，基于冲击射流模型开展稳态下击暴流数值模拟，引入网格滑移技术实现下沉气流移动效应的模拟，研究下击暴流移动过程中的风场演变规律；提出以实测数据为目标的下击暴流模拟参数优化方法，将目标风速时程抽象为若干特征点，通过模拟特征点与目标值的误差建立目标函数；将代理模型引入下击暴流模拟参数优化的过程以提高计算效率，并通过数值模型计算设计样本点响应来训练代理模型；通过5组测试算例验证Kriging模型的代理精度和参数优化方法的可行性，采用所提出的优化方法以安德鲁斯空军基地(AAFB)所监测的下击暴流风场为目标进行模拟参数优化，并基于此参数进行数值模拟。研究结果表明：下沉气流喷口速度U_j、喷口移动速度U_T和环境风速U_b的相对值是影响下击暴流平均风速时程时变特征的关键因素；在参数优化过程中引入代理模型替代数值模型参与优化迭代，极大地提高了参数优化的效率；基于最优参数进行数值模拟，显著提高了下击暴流数值模拟的精度。     

杨浦大桥钢箱梁疲劳应力监测及寿命分析

针对杨浦大桥钢箱梁,进行了疲劳应力的监测分析和疲劳寿命的预测研究.利用实桥布设的应变传感器获取应变时程数据,处理成应力时程数据后,结合雨滴计数法技术,得到日应力谱,并通过相关统计分析得到了标准日应力谱.利用标准日应力谱数据和相关疲劳规范,研究了杨浦大桥钢箱梁的疲劳寿命等问题.研究结果表明,由于车辆荷栽谱或有限元模型均存在大量的假定简化,利用记录的应变(应力)时程数据进行疲劳寿命评估,为准确可靠的研究方法;主梁最容易发生疲劳破坏的部位是各个构造细部,因为在构造细部处往往会产生应力集中,使该处应力远高于构件其他部位;根据相关疲劳规范,杨浦大桥钢箱梁角焊缝具有良好的抗疲劳性能,不会由于疲劳受力而破坏.     

表面损伤斜拉索雷诺数临界区气动力与流场分析

斜拉索由于具有自身质量轻、结构刚度差、结构阻尼小和自身长细比大的特点，极容易发生风（雨）致振动，对桥梁结构的安全性能产生很大的影响，而斜拉索作为斜拉桥的重要受力构件，准确掌握其风荷载对于桥梁抗风设计具有重要意义，特别是斜拉索在生产、运输和安装过程中表面可能受到损伤，该斜拉索在临界雷诺数区的气动力特性和流场特性更是值得研究的问题。针对此种状况，通过同步测力风洞试验，对表面无损伤斜拉索模型和表面损伤斜拉索模型在不同风攻角下的升力系数进行时程分析，得到边界层转捩的3个区域；将升力系数时程进行快速傅里叶变换计算得到升力时程频谱图，并通过频谱图分析随机信号的频域特征；对比从雷诺数亚临界、临界到超临界区表面无损伤和表面损伤斜拉索的流场变化，并从周围流场变化的角度分析雷诺数临界区斜拉索气动稳定性及可能的机理。研究结果表明：表面无损伤和表面损伤模型的升力系数随雷诺数的变化规律基本一致，二者的升力时程在TrBL0向TrBL1阶段和TrBL1向TrBL2阶段过渡过程中会出现双稳态现象，损伤会影响斜拉索尾流区旋涡脱落的情况，进而对不同雷诺数下的Strouhal数值变化产生一定的影响。     

基于TL-Conv LSTM-AM组合模型的薄平板抖振响应预测

针对大跨度桥梁等工程结构在紊流场作用下的抖振响应预测问题，以薄平板为例，将数值模拟的薄平板抖振响应时程结果作为训练与测试数据，选用风场时程数据作为输入，并将薄平板的横向位移、竖向位移以及扭转角响应时程数据作为输出，分别采用带外部输入的非线性自回归(NARX)、长短期记忆(LSTM)、卷积长短期记忆(Conv LSTM)、注意力机制长短期记忆(LSTM-AM)神经网络模型预测薄平板的抖振响应。进一步地，将迁移学习(TL)方法与上述神经网络模型相结合，提出基于Davenport准定常抖振理论获取大量源任务数据的方法。通过筛选出的可用源任务数据，训练上述神经网络模型并经共享权重、微调参数后完成对薄平板目标任务数据的预测，并最终构建了TL-Conv LSTM-AM组合模型来预测薄平板抖振响应的思路。研究结果表明：在薄平板抖振响应预测中，LSTM模型的预测精度要高于NARX模型；引入卷积计算和注意力机制均有利于时序数据的预测，因此Conv LSTM和LSTM-AM模型的抖振响应预测精度相比单一的LSTM模型的预测精度要高；当上述神经网络模型结合迁移学习方法后能有效提升抖振响应的预测精度，但在局部...     

基于机器学习的汽车后视镜气动噪声预测方法

针对传统风洞试验、数值模拟等方法计算噪声值费时长、资源消耗大等问题,提出一种基于机器学习的气动噪声预测方法。以后视镜特征参数为数据集输入,对不同特征参数下的后视镜模型进行瞬态流场与声场联合仿真,将计算得到的总声压级值作为数据集输出,分别用不同数量的样本数据训练支持向量回归机,通过建立的预测模型对同一测试集进行预测得到总声压级预测值。结果表明,基于支持向量回归机的预测方法能得到与计算值误差较小的预测结果,在较少样本数据支撑下也具有较高的预测精度,可用于汽车后视镜气动噪声的预测。     

J60型涡轮增压器涡轮级的CFD研究

利用三维CAD软件建立了J60型涡轮增压器涡轮级三维流道模型。利用成熟的专门针对叶轮机械的CFD软件对该涡轮级进行了计算研究，控制方程使Baldwin-Lomax模型，主要研究了涡轮级流量特性，并将计算得到数据与实验数据进行了对比。同时计算得出了涡轮级蜗壳出口流场及涡轮出口流场分布。     

基于分布式光纤形状传感的沥青混合料车辙变形监测研究

车辙是沥青路面典型的病害形式，其现有的检测及评估方法大多存在表观性。因此，对沥青路面结构内部车辙的演变过程、横断面形状进行监测和评估具有重要意义。引入分布光纤形状传感技术，研发了可用于沥青路面的柔性分布式光纤形状传感器，通过理论分析和标定试验明确了其形状测试原理。将分布式光纤形状传感器植入车辙试件，采用光频域反射设备(OFDR)对室内车辙试验进行了加载全过程的实时监测，获取了沿车辙横断面上各测点的时程应变数据。进而，采用空间曲线理论中的Frenet-serret方程，提出基于分布式光纤传感技术的车辙横断面二维形状重构算法，得到发生累积变形时分布式光纤形状传感器的形态演变曲线。提取重构曲线中荷载作用位置处的位移与车辙仪位移传感器数据进行对比，平均相对误差仅为0.981%,证实上述方法可以实现车辙变形的准确监测。最后基于重构得到的车辙横断面形状，分析车辙变形的演变规律，结果表明其与沥青路面永久变形发展阶段中的压密、流动过程具有较好的对应关系。创新性地提出了基于分布式光纤形状传感技术的沥青混合料车辙变形监测方法，有助于明晰沥青路面结构内部车辙类病害的发展规律和横断面形态，为道路基础设施全寿命...     

神经网络驱动的桥梁主动气动翼板颤振智能控制优化

通过风洞试验和数值模拟获得主动气动翼板优化控制参数需要庞大的试验和计算成本，并且难以得到最优的翼板控制参数。基于流线箱梁主动气动翼板颤振控制的风洞试验数据，以翼板与主梁扭转运动相位差为输入，颤振临界风速变化比例为输出建立BP人工神经网络模型，对神经网络进行训练得到了主动气动翼板颤振临界风速预测关系。结果表明：预测输出值和实际值之间误差为5%左右，相关系数为0.965;使用训练得到的人工神经网络模型以1°增量对0°～360°范围内的气动翼板相位差进行遍历计算，得到了两侧翼板相位差对主梁-翼板系统颤振性能的影响规律，当迎风侧翼板相位差位于180°～360°内时系统颤振性能得以提高，最优参数组合为迎风翼板相位差231°,背风侧翼板相位差63°;利用获得的最优气动翼板相位差参数组合，建立了主梁-翼板系统流固耦合模型，对试验和神经网络模型的最优参数的颤振控制效果进行验证，证明了神经网络对颤振控制预测的准确性。提出的通过数据量较少的试验数据训练构建人工神经网络模型，构建预测主梁-翼板系统颤振性能的理论框架，显著改善了颤振控制效果，实现了高精度主动气动翼板颤振的优化控制。     

江阴长江大桥钢箱梁疲劳应力监测及寿命分析

针对江阴长江大桥钢箱梁,进行了疲劳应力的监测分析和疲劳寿命的预测研究。利用实桥布设的应变传感器获取应变时程数据,处理成应力时程数据并结合雨流计数法技术,得到“日应力谱”和“标准日应力谱”。根据相关疲劳规范,研究了钢箱梁的疲劳寿命等问题。结果表明,由于车辆荷载谱或有限元模型均存在大量的假定简化,利用记录的应变（应力）时程数据进行疲劳寿命评估,为准确可靠的研究方法;应变传感器记录分析得到的日应力谱具有相似规律,“标准日应力谱”方法可以有效地处理应变传感器记录的大量实测数据。     

软弱围岩小净距隧道施工爆破影响分析

文章以某高速公路小净距隧道Ⅴ级围岩下后行洞爆破对先行洞影响为工程背景,通过四个测点(一个三向传感器和三个单向传感器)爆速时程曲线的测定和分析,得出了微差爆破的时差控制、同一测点不同方向爆速和离开掌子面不同距离爆速分布特征,为小净距隧道爆破开挖提供借鉴与参考。     

基于融合方法的电动汽车动力电池容量衰退预测模型构建与优化

为了构建和优化基于融合方法的动力电池容量衰退预测模型，以准确预测电池容量衰退过程，采用融合方法将机器学习算法和物理模型相结合，通过多种数据源的综合使用来构建容量衰退预测模型。首先，收集并分析实际电池操作数据，充放电过程、温度变化等；然后，利用机器学习算法对数据进行特征提取、模式识别和建模，从而揭示电池容量衰退规律；最后，结合物理模型对电池内部参数进行估计，并与机器学习模型进行融合，获得更准确的容量衰退预测结果。     

基于正则化与B样条曲线的桥梁影响线识别方法

为了快速评估既有桥梁的安全性，研究了基于多源实测信息快速准确识别桥梁影响线的方法。首先利用桥梁动力响应及车辆移动的实测信息，建立影响线识别的数学模型。在模型中引入Tikhonov正则化方法以解决病态矩阵求解问题，通过设置罚函数项以取得较光滑并贴近真实的影响线。然后通过基函数扩展法重构影响线，将其表示为一系列三次B样条基函数的线性组合，从而将问题从识别众多影响线因子简化为识别少量基函数权重系数。为了验证上述方法的可行性，先在实验室模拟钢制试验小车在钢筋混凝土三跨连续梁模型上移动的过程。基于实测布置于梁底的多测点挠度和应变响应时程以及相应的试验车信息，可识别出不同位置测点的挠度和应变影响线。试验结果表明无论是影响线的总体形状还是局部峰值，识别解与基准解均能较好地吻合。该方法还被进一步应用到一座简支现浇预应力混凝土箱梁桥。该试验通过实测检测车过桥期间的桥梁跨中截面若干测点的动应变、动挠度以及车辆重力、实时位置等信息，准确识别了对应于不同车道的挠度和应变影响线。通过对比桥梁静载实测和影响线虚拟加载结果，发现两者偏差绝对值在5%以内。在一定程度上表明了该影响线识别方法具有较高精度，并具备工程应用的良好潜力。     

基于ANFIS的环境激励下桥梁结构应变响应预测分析

为准确预测复杂环境荷载作用下混凝土连续梁桥结构应变响应，基于结构健康监测系统长期实测数据，分析桥梁结构温度场变化规律，进而基于主成分分析及自适应神经网络模糊推理系统，建立桥梁结构温度场与桥梁结构应变响应的复杂非线性关系。首先，利用小波分解技术分离环境荷载及车辆荷载作用下的桥梁结构实测应变响应；然后利用平行坐标轴，分析混凝土连续梁桥结构温度场变化规律，并利用主成分分析提取结构温度场实测温度数据主成分；最后基于自适应神经网络模糊推理系统，以应变测点处温度数据、桥梁结构温度场实测温度数据主成分和采样时间点数据为输入数据，分别建立不同输入变量组合与应变响应的复杂非线性关系，并对比分析不同工况下结构应变响应的预测精度。结果表明：桥梁结构各测点处实测温度数据变化趋势基本一致，同侧测点实测温度数据高度相关，但桥梁结构上、下表面测点温度变化存在明显差异，仅考虑应变测点处温度变化，难以准确预测桥梁结构应变响应；当考虑桥梁结构温度场变化时，能更精确地建立温度与应变响应之间的关系模型，进而基于实测温度数据准确预测桥梁结构应变响应；当缺乏结构温度场实测温度数据时，将采样时间点作为反映桥梁结构温度场变化规律的参数，可取得较好效果。     

U形峡谷桥址区风特性实测研究

山区桥梁桥址区风场特性相比平原地区更加复杂,具有强烈的地形效应。针对某U形峡谷中三塔斜拉桥的中塔建立了高度方向的多个测点,测得了不同高度处的风速时程,通过统计分析得到桥位的平均风参数和脉动风参数及其统计规律。分析结果表明,该峡谷桥址区的平均风速剖面受地形影响大而且形式复杂,风攻角比规范推荐值大,顺、横、竖风向的湍流度比值与规范值的差异明显,湍流积分尺度、脉动风功率谱与规范相比也有所区别。     

基于深度学习的钢桥桥面铺装病害识别与量化方法

受反复的交通荷载、温度变化、风载等的影响,钢桥桥面铺装的应力状态复杂,加上柔性的桥面铺装与刚性钢桥结构力学相容性问题,钢桥桥面铺装易出现早期病害。为了识别、分类和量化钢桥桥面铺装典型病害,文中提出一种基于深度摄像头Kinect V2和深度学习的桥面铺装病害识别方法。先通过传感器采集桥面铺装病害图像,创建带标识的数据库,并将其转化为训练集,然后利用YOLOv5对训练集的原始数据进行训练、验证与测试,获得桥面铺装病害识别、分类和量化结果。结果表明,基于深度学习,利用随机采样一致性(RANSAC)可以实现RGB-D传感器在不同工作距离上的平面拟合,达到对桥面铺装病害的高效识别,各类病害的识别误差均可控制在10%以内;与人工识别方法相比,利用简单图像采集设备和机器学习的智能识别方法能以较低的成本在不影响交通的条件下完成钢桥桥面铺装病害识别与量化,计算效率更高,可大大节省人工和时间成本,且能保证识别结果在一定精度范围内。     

沙坡头黄河大桥约束体系研究

为了探究沙坡头黄河大桥合理的约束体系，从而减小桥梁结构的地震响应，以沙坡头黄河大桥为研究对象，利用SAP2000软件，采用非线性时程分析方法开展了不同约束体系下桥梁地震响应的对比分析，提出了纵向在主塔位置设置黏滞阻尼器，横向在主塔和桥墩处设置黏滞阻尼器和摩擦摆支座的减震阻尼体系。结果表明，采用该体系，塔底弯矩降低了34%,主塔和过渡墩处的支座纵向位移降低了55%以上；纵向阻尼系数主塔处取4 000、过渡墩处取3 000,横向阻尼系数主塔处取4 000、过渡墩处取2 000,是较为合理的。     

非线性粘滞阻尼器对大跨CFRP索斜拉桥抗震性能影响研究

为探讨碳纤维复合材料(CFRP)索斜拉桥的阻尼器减震控制适用性及设计参数选取,以苏通大桥为背景,建立钢索斜拉桥的有限元模型,根据等轴向刚度准则换索得到CFRP索斜拉桥模型。采用时程分析法对所取目标函数作参数敏感性分析,并对2种索的斜拉桥减震控制效果进行比较,得到粘滞阻尼器设计参数的合理取值范围。分析表明:主梁端附加阻尼器对斜拉桥结构的减震控制有很好的补充作用;阻尼器参数相同时,CFRP索斜拉桥可获得较优的减震效果。     

基于LSTM算法的基坑变形预测

在基坑正常施工的情况下，为准确预测基坑未来一段时间内地下连续墙的水平变形，基于某地铁基坑工程现场监测数据，利用LSTM算法进行模型训练，得到基坑变形预测模型。在前期实测数据的基础上，利用预测模型分别对基坑开挖期、浇筑底板后2种工况下的基坑地下连续墙水平变形进行预测，得到基坑地下连续墙的变形预测值，并结合其他预测模型的预测结果进行误差对比分析。结果表明： 相比于BP预测模型和灰色预测模型，LSTM预测模型具有更高的准确性。通过对多测点多工况的进一步预测验证，证明了该模型的稳定性和可靠性。