高疲劳抗力钢桥面板的疲劳问题Ⅱ：结构体系抗力

为了深刻认识高疲劳抗力钢桥面板的疲劳特性，准确评估其结构体系的疲劳抗力，基于等效结构应力建立了考虑焊接微裂纹对钢桥面板疲劳性能劣化效应的结构体系疲劳抗力评估方法，并通过疲劳试验对所建立的评估方法进行了验证。在此基础上采用所建立的结构体系疲劳抗力评估方法对高疲劳抗力钢桥面板的疲劳开裂模式、疲劳抗力及其影响因素等相关关键问题进行系统研究。研究结果表明：焊接微裂纹的存在会显著降低钢桥面板的疲劳性能，导致主导疲劳开裂模式发生迁移；结构体系设计参数对纵肋与顶板双面焊构造细节和纵肋与横隔板新型交叉构造细节疲劳性能的影响有显著区别，其中纵肋与顶板双面焊构造细节的疲劳性能主要对顶板厚度的变化较为敏感，其疲劳性能随着顶板厚度的增加而显著提升，而纵肋与横隔板新型交叉构造细节的疲劳性能同时受多个参数的影响，其疲劳性能随着顶板厚度、横隔板厚度和纵肋高度的增大而提升，随着横隔板间距和纵肋底板与横隔板之间焊缝长度的增大而降低；传统钢桥面板的主导疲劳开裂模式为纵肋腹板与横隔板交叉构造细节围焊焊趾开裂，高疲劳抗力钢桥面板的主导疲劳开裂模式为纵肋底板与横隔板交叉构造细节纵肋焊趾开裂；相对于传统正交异性钢桥面板，高疲劳抗力钢桥面板结构实现了主导疲劳开裂模式的迁移，疲劳性能显著提高。     

正交异性钢桥面板焊接接头疲劳评估方法

传统正交异性钢桥面板疲劳性能评价方法评估精度不足,为准确评估其焊接接头的疲劳性能,基于线性累积损伤理论,探讨了结构应力法、切口应力法用于正交异性钢桥面板焊缝疲劳性能评估的可行性和准确性.以典型正交异性钢桥面板为研究对象,采用足尺模型试验和仿真分析,并结合已有试验数据对上述评估方法进行验证.研究结果表明:与结构应力法相比,采用切口应力法或传统名义应力法评价正交异性钢桥面板的疲劳性能时,评价结果的离散性大;采用结构应力法(离散度为3倍标准差的主S-N曲线时)更准确,适用于正交异性钢桥面板焊接接头疲劳性能评估.      

铁路钢桥抗火性能和极限承载力研究

钢桥因轻质高强、跨越能力大而广泛应用于铁路的交通枢纽和咽喉工程,但近年频发的极端事件—桥梁火灾在铁路桥梁中屡见不鲜,严重威胁结构安全,导致结构产生不可恢复的损伤甚至倒塌。探究在火灾下桥梁性能退化规律,确定火灾下的铁路桥梁极限承载能力,是保证铁路桥梁安全运营的基本前提。此处以80 m单线铁路简支钢桁梁桥为研究对象,基于大涡模拟(LES)场模型理论,采用FDS火灾模拟软件分析确定桥上与桥下火灾场景温度场及升温曲线,结合有限元软件通过热-结构耦合分析火灾作用下结构温度场和极限承载能力。研究表明：桥上火灾场景火灾温度场在水平面内分布均匀,受火30 min左右时构件温度接近火灾烟气温度,钢材性能有所弱化;活载较大时,桥门架最先发生屈曲,屈曲系数为0.939,结构可能因高温导致热屈曲失稳。桥下火灾场景影响范围在16 m左右,下弦杆及下平纵联温度最高,桥下净空为5、10 m时,结构分别在受火6.8、22.5 min左右时达到耐火极限,桥下净空为15、20 m时,结构受火灾作用的影响较小;结构临界屈曲荷载随温度升高逐渐减小,各火灾场景结构极限承载能力分别下降34.1%、14%、2.2%、1.5%左右,...     

高疲劳抗力钢桥面板的疲劳问题Ⅰ：模型试验

正交异性钢桥面板的疲劳开裂问题是制约桥梁工程可持续发展的关键难题，亟需发展具有高疲劳抗力的正交异性钢桥面板。同时引入纵肋与顶板新型双面焊构造细节和纵肋与横隔板新型交叉构造细节2类构造细节，提出了一种高疲劳抗力钢桥面板，设计了2个足尺节段模型，通过模型试验确定了纵肋与顶板传统单面焊构造细节和新型双面焊构造细节的疲劳开裂模式和疲劳性能，采用扫描电子显微镜（SEM）确定了单面焊构造细节焊根和双面焊构造细节焊趾的初始微裂纹尺度；研究了纵肋与横隔板传统交叉构造细节和新型交叉构造细节的疲劳开裂模式。研究结果表明：纵肋与顶板传统单面焊构造细节的疲劳裂纹起裂于顶板焊根并沿顶板厚度方向扩展，其疲劳强度为98.7 MPa，新型双面焊构造细节的疲劳裂纹起裂于顶板内侧焊趾并沿顶板厚度方向扩展，其疲劳强度为123.2 MPa；传统单面焊构造细节焊根的初始微裂纹尺度显著大于新型双面焊构造细节焊趾的初始微裂纹尺度，初始微裂纹尺度的差异是2种开裂模式的疲劳抗力存在显著差异的主要原因；纵肋与横隔板传统交叉构造细节的疲劳裂纹起裂于纵肋腹板焊缝端部焊趾并沿纵肋腹板扩展，新型交叉构造细节的疲劳裂纹起裂于纵肋底板焊缝端部焊趾并沿纵肋底板扩展，2类构造细节的起裂次数基本一致，但新型交叉构造细节的疲劳裂纹扩展速率远低于传统构造细节；相同加载条件下，高疲劳抗力钢桥面板结构体系的疲劳寿命显著优于传统钢桥面板结构体系。     

钢桁梁整体焊接节点疲劳性能模型试验

整体焊接节点钢桁梁具有广阔的应用前景,其疲劳性能由整体焊接节点所决定。以长清黄河大桥为研究对象,通过理论分析和两尺度疲劳破坏试验对钢桁梁整体焊接节点的疲劳性能进行了研究。首先通过全桥杆件内力分析和多尺度疲劳损伤分析确定了控制主桁疲劳性能的整体焊接节点位置及其控制构造细节;在此基础上设计了2类共21个试验模型,其中包括20个构造细节试样模型和1个足尺节段模型,进行了疲劳破坏试验,确定了整体焊接节点控制构造细节的主导疲劳开裂模式、应力集中系数和疲劳强度。研究结果表明：节点顶板、横梁上翼缘与节点板熔透对接焊连接细节是整体焊接节点疲劳性能的控制构造细节,其主导疲劳开裂模式为从节点板焊趾起裂并沿板厚扩展;实际受力模式下,控制构造细节中节点板焊趾应力集中系数为1.163,横梁上翼缘焊趾应力集中系数为1.789;2类试验模型的宏观疲劳裂纹起裂寿命均占总疲劳寿命的75%以上,故将2类试验模型的疲劳失效判据统一定义为出现宏观疲劳裂纹;基于此,2类试验模型所得到的控制构造细节疲劳强度等级基本一致;控制构造细节2种开裂模式名义应力疲劳强度等级均建议采用公路钢结构桥梁设计规范中的FAT80,热点应力疲劳强度均建议采用欧规中的FAT90。     

基于Fe-SMA的钢桥面板疲劳裂纹装配式主动加固方法

为实现对钢桥面板的快速加固,提出了基于铁基形状记忆合金(Fe-SMA)的钢桥面板疲劳裂纹新型装配式主动加固的方法;通过精细化双面加固有限元模型计算结果及对初步激活与加载试验的观察,验证了加固系统安全性与可靠性;在此基础上以U肋对接焊缝的疲劳裂纹为研究对象,根据线弹性断裂力学,结合该疲劳细节受力与开裂特征,采用循环荷载作用下表面裂纹和中裂纹尖端的Ⅰ型裂纹应力强度因子幅值对加固系统的加固效果进行评价,确定了针对不同长度裂纹的具体加固方案。研究结果表明:基于Fe-SMA的钢桥面板疲劳裂纹主动加固方法可将裂纹尖端应力强因子幅值降低至扩展阈值以下,能有效遏制疲劳裂纹的进一步扩展;对于长度在50 mm以下的未贯穿型疲劳裂纹可采用宽度为60 mm的Fe-SMA进行加固,裂纹前缘关注点应力强度因子降幅达90%以上;当贯穿型疲劳裂纹长度为50~120 mm时,可采用宽度为120 mm的Fe-SMA进行加固;当疲劳裂纹长度为120~350 mm时,需采用底板、腹板同时加固的方法来对疲劳裂纹进行加固,均能达到理想的止裂状态。      

钢箱梁面板与U肋焊接残余应力的分布特性

为研究残余应力场对钢箱梁疲劳性能影响效应,以港珠澳大桥正交异性钢桥面板为例,采用数值模拟的方法,研究了正交异性钢桥面板焊接全过程及残余应力分布特性,分析了板件参数对残余应力的影响效应,得到钢箱梁确定正交异性钢桥面板焊接残余应力分布的经验公式.研究结果表明:采用ANSYS热-结构弱耦合数值模拟方法可反映实际焊接过程中残余应力场的分布;焊缝区域残余应力峰值受板件参数影响较小,横向最大残余应力约为300 MPa;沿板厚方向焊接残余应力符合正弦分布,表明采用正弦函数作为其经验分布模型是可行的.      

致损荷载信息缺失在役钢桥的疲劳损伤状态重构方法

大多数在役钢桥的致损荷载信息缺失,根据不完备监测检测信息重构结构的疲劳损伤状态,是确保结构服役安全的基本前提。基于部分疲劳开裂信息反向重建等效致损荷载信息,提出了致损荷载信息缺失条件下的在役钢桥疲劳损伤状态重构方法。首先通过线性损伤累积理论和等效结构应力评估方法计算不同荷载工况下的疲劳敏感构造细节疲劳损伤累积;以钢桥服役期间疲劳损伤监测检测获得的疲劳裂纹检测结果为约束条件,将荷载工况的线性组合作为等效荷载历程,实现了在役钢桥结构的疲劳损伤状态重构;通过模型试验对所提出的疲劳损伤状态重构方法进行了验证。研究结果表明:基于疲劳裂纹损伤信息,在致损荷载信息缺失条件下重构得到的疲劳敏感构造细节损伤状态重构结果与试验结果吻合,证明了致损荷载信息缺失条件下实现疲劳损伤状态重构的可行性和所提出方法的有效性,为在役钢桥的实际疲劳损伤状态评估提供了新思路和新方法。     

轮迹横向分布对钢桥面板疲劳应力幅的影响

为了对正交异性钢桥面板考虑轮迹横向分布影响时疲劳应力谱的简化计算提供参考,以港珠澳大桥正交异性钢桥面板为例开展研究。在对比分析国内外轮迹横向分布研究成果的基础上,采用ANSYS有限元软件建立实桥疲劳控制梁段三维仿真分析模型,研究了3种典型轮迹横向分布模型对疲劳易损细节应力幅的影响。研究结果表明:考虑轮迹横向分布的影响计算等效应力幅时,可仅考虑轮迹横向最不利位置所在车道的轮载贡献;不同易损细节之间折减系数的波动随轮迹分布模型集中程度的增加而增加;轮迹横向分布对等效应力幅的影响随易损细节位置至顶板距离的增加而增加;等效应力幅折减系数可取为0.9。     

融合自适应光照预处理和深度学习的钢桥腐蚀检测方法

针对钢结构桥梁实桥腐蚀图像往往由于光照条件较差或光照不均匀导致腐蚀区域检测困难的问题,提出了一种融合自适应光照预处理方法和深度学习的钢桥腐蚀检测方法。首先,采用Global and Local Fusion(GLF)对比度增强算法结合KinD++低光增强模型的方法,对图像进行预处理;其次,采用粗标注结合K-means算法标注腐蚀区域得到分割标签;最后,采用原始图像和预处理后图像分别对UNet++网络进行了训练和测试,验证了所提出的预处理方法的有效性和优越性。结果表明：所提出的自适应光照预处理方法有效改善了实桥腐蚀图像的光照不均和低光照问题,修复和增强了细节和纹理特征信息,颜色保真度较高;所提出的数据标注方法能够精准标注腐蚀区域,减少边缘描绘工作;与原始图像相比,该方法预处理后的图像训练的模型在准确率、精确率、召回率、F1-score、交并比IoU和A_UC上分别提高了5.2%、2.7%、22.5%、19.4%、25.4%和10.5%;对于光照良好的均匀腐蚀图像,预处理对分割精度提高有限,对于点蚀图像,分割精度有较大的提高,对于低光照或光照均匀性较差的图像,分割精度得...