钢桁梁桥大悬臂状态顶推启动瞬态动力效应分析

为研究钢桁梁桥大悬臂状态顶推过程中的顶推启动瞬态效应及风荷载对施工的影响,以三门峡黄河公铁两用大桥钢桁梁顶推施工为背景进行分析。采用ANSYS软件建立该桥顶推状态有限元模型,在分析顶推启动瞬态效应作用机理的基础上,建立动力效应分析方法,将顶推启动瞬间静、动摩擦力的差值转化为钢桁梁的水平等效加速度进行数值模拟。分析结构在大悬臂工况下由顶推启动所引起的瞬态冲击效应、考虑风荷载的冲击效应及阻尼比对冲击效应的影响,结果表明:只考虑顶推启动状态时,冲击效应随悬臂跨度的增加有减小趋势;在静风荷载联合作用下,顶推启动瞬态冲击效应随悬臂跨度的增加而增加;阻尼比对顶推启动瞬态冲击效应影响不明显;顶推启动的瞬态冲击效应及风荷载不可忽略,需针对不同跨径选取合适的冲击系数。     

桥梁颤振导数识别及颤振分析的不确定性研究

由于风洞试验和理论模型的各种不确定性，通过风洞试验获得的颤振导数及相应的颤振临界风速存在不确定性。为了量化这些不确定性，提出了一种创新的近似贝叶斯方法。该方法通过抽样和模拟来近似表达似然函数，从而实现颤振导数的准确识别和不确定性量化。同时，还研究了颤振导数不确定性在颤振分析中的传播情况。采用子集模拟技术与近似贝叶斯方法相结合，以提高参数后验样本的抽样效率。该方法不仅能够获得颤振导数和颤振临界风速的最优估计，还能获得其后验概率分布。通过理想平板数值模拟和实桥主梁断面风洞试验，验证了该方法的有效性，并将其与传统最小二乘法进行了比较。研究结果显示：该方法得到的颤振导数最优估计与最小二乘法结果非常接近；在低风速下，所有导数的不确定性都较小，而在中高风速情况下，大多数导数都具有较大的不确定性，尤其是接近颤振临界风速时，所有导数的不确定性均较大；颤振导数的不确定性会在颤振分析中传播，导致颤振临界风速也存在较大的不确定性。所提出的近似贝叶斯方法能够准确识别颤振导数，并量化其不确定性，从而实现桥梁颤振性能的概率性评价；为桥梁颤振分析提供了新的思路，为确保桥梁的抗风安全提供了有力支持。     

大型桥梁结构阻尼特性及识别方法研究综述

随着桥梁跨径的不断增加，结构体系的创新以及轻质高强材料的应用，大型桥梁结构阻尼日趋降低，进一步加剧了大型桥梁对风、车辆和地震等动力荷载的敏感性。为总结大型桥梁阻尼特性及识别方法的最新研究成果，推动大型桥梁激振技术及阻尼识别方法的快速发展，从以下几个方面进行了系统性总结：首先，剖析了结构阻尼理论体系，并对大型桥梁阻尼特性的研究现状进行了较为系统的梳理；其次，归纳了大型桥梁激振技术的工作原理、激励设备和应用现状；再次，深入分析了基于环境激励的大型桥梁阻尼识别的时域、频域和时频域方法的研究进展，还围绕阻尼识别的智能化、自动化和不确定性量化等方面的最新成果进行系统阐述，并总结了基于人工激振法的阻尼识别方法及其应用现状；最后，从阻尼理论、激振技术、感知系统和识别方法4个方面指出了需进一步深入研究的方向。研究结果可为大型桥梁结构阻尼理论及其识别研究的发展提供一定的理论基础，有助于进一步完善桥梁阻尼取值及相关规范条文，为大型桥梁结构设计和智能运维等领域的研究提供有益的借鉴。     

Halbach阵列板式电涡流阻尼单元参数分析与优化设计

为了提高板式电涡流阻尼单元的耗能效率，在板式电涡流阻尼单元中引入了Halbach永磁阵列，并开展了参数分析和优化设计研究。首先制作了一个Halbach阵列板式电涡流阻尼单元，并通过试验验证了采用三维电磁有限元分析计算其阻尼系数的可靠性。然后基于三维电磁有限元分析方法，研究了永磁体厚度、磁极数、磁极对数、极长比及永磁体背铁对Halbach阵列板式电涡流阻尼单元阻尼系数的影响。最后提出了二维电磁有限元分析与MATLAB遗传算法相结合的板式电涡流阻尼单元永磁阵列参数优化方法，并通过算例分别对有背铁Halbach阵列、无背铁Halbach阵列、垂向极化阵列和纵向极化阵列等4种方案进行了优化设计。研究结果表明：在一定范围内增加永磁体厚度能显著提高Halbach阵列板式电涡流阻尼单元的阻尼系数；在永磁体阵列总长度不变的情况下，阻尼系数随着Halbach阵列磁极数量的增大而增大，但增速逐渐减慢；设置永磁体背铁可提高Halbach阵列板式电涡流阻尼单元的阻尼系数，但永磁体厚度较大或磁极数较多时，其影响逐渐减弱；存在最优极长比使阻尼系数最大，其中有背铁时约为0.65,无背铁时约为0.5。针对优化设计算例...     

环境激励下斜拉索阻尼识别的贝叶斯方法研究

斜拉索是大跨度斜拉桥中最关键的结构构件之一，其动力特性(频率和阻尼等)在大跨度斜拉桥的设计、施工、监测和振动控制中发挥着重要作用，斜拉索阻尼识别对于斜拉索的振动分析和减振设计至关重要。为了实现在环境激励状态下斜拉索阻尼比的高精度识别，并同步对识别结果不确定性进行量化分析，首先通过建立斜拉索模态参数的后验概率密度函数(Probability Density Function, PDF)将模态参数识别转化为求最大后验概率点的约束优化问题，从而得到模态参数的最佳估计(Most Probable Values, MPV);其次推导了负对数似然函数的Hessian矩阵解析表达式，并进一步得到后验协方差矩阵，从中提取和计算变异系数(Coefficient of Variation, COV)以量化模态参数最佳估计的不确定性；最后将所提方法应用于某大跨度斜拉桥斜拉索阻尼比的识别，使用加速度计采集了该桥7根斜拉索的环境振动数据，利用所提方法得到了模态阻尼比的MPV值及其变异系数。研究结果表明：所提方法可以得到目标模态参数的最佳估计，并能够有效量化最佳估计的不确定性，由Hessian矩阵解析方法得到的后...