既有多梁式桥梁的损伤识别

讨论了利用量测的柔度矩阵定位损伤的方法。分别选用模态柔度和模态柔度曲率两种方法对多梁式T型梁桥的损伤识别进行研究;并定性分析了测试噪声对损伤识别结果的影响。为反映实际多梁式桥梁的损伤识别情况,采用符合实际多梁式桥梁结构构形的计算模型模拟结构损伤。通过一个简支多梁式T梁桥的数值试验验证了所提方法的可行性。结果表明在量测模态与频率数不多的情况下,所讨论的方法可用于识别多梁式桥梁的损伤。     

既有多梁式桥梁的损伤识别

讨论了利用量测的柔度矩阵定位损伤的方法。分别选用模态柔度和模态柔度曲率两种方法对多梁式T型梁桥的损伤识别进行研究;并定性分析了测试噪声对损伤识别结果的影响。为反映实际多梁式桥梁的损伤识别情况,采用符合实际多梁式桥梁结构构形的计算模型模拟结构损伤。通过一个简支多梁式T梁桥的数值试验验证了所提方法的可行性。结果表明在量测模态与频率数不多的情况下,所讨论的方法可用于识别多梁式桥梁的损伤。     

基于车致振动的桥梁损伤识别

基于移动车辆引起的桥梁振动,采用模式识别的聚类分析方法对桥梁结构损伤定位及损伤程度估计进行了研究．应用车致振动理论计算不同预设损伤位置和损伤程度的桥梁结构在相同移动车辆作用下的动力响应,记录其在测试位置的响应,形成损伤模式库;将在测试位置实际测得的响应与损伤模式进行比较,并利用聚类分析的近邻法识别桥梁结构是否出现损伤、损伤位置及其程度．为直观有效地表示识别结果,分别以损伤位置和损伤程度为独立坐标轴,用等值线和响应云图的方式展示比较结果．以移动荷载匀速通过某简支梁为例,验证了该方法的有效性和鲁棒性．数佰模拟结果表明．该方法能够有效地估计桥梁结构的榀作付罟和榀作程摩．     

钢桁梁桥的损伤诊断研究

首先针对基于动力特性和人工神经网络的桥梁结构损伤诊断研究情况作了简要介绍,主要工作是将动力特性参数作为神经网络的输入数据,以改进的频率和振型动力特性组合指标参数对钢桁架简支桥梁结构进行了损伤识别,识别结果表明对钢桁架简支桥梁的损伤位置识别误差较小,对损伤程度的识别效果稍差,识别方法还需要进一步改进。     

桥梁结构损伤识别的预测模型研究

多元回归分析在工程实际和科学研究中有着广泛的用途，无论是对未来的经济预测还是对结构的健康评估都将起到重要的作用。介绍了基于数理统计理论建立多元逐步回归预测模型的方法，并将其运用到损伤识别领域。根据监测系统所获得的桥梁结构健康状态下的测试数据所建立的预测模型可用于桥梁结构的损伤识别，并且这种方法可考虑各种因素对结构响应量的影响，识别效果好，适用性强。     

蒙特卡罗法在桥梁损伤识别中的应用

以桥梁结构损伤识别为研究对象,采用模态应变能损伤识别与蒙特卡罗法相结合的方法,讨论了测试噪声对桥梁结构损伤定位的影响。在分析过程中对模态的阶数、单损伤、多损伤及损伤部位等进行了研究,依据噪声影响下的模态应变能变化率定位结构损伤。以某连续梁桥为例验证了方法的有效性,利用蒙特卡罗法进行了1万次的计算,得到在不同损伤程度、不同损伤位置随测试噪声水平变化的识别率。研究结果表明,损伤识别率更能表征损伤识别方法,且符合工程实际需要。     

公路桥梁结构损伤检测识别方法与技术

为了提高公路桥梁结构的稳定性,在实践过程中必须要科学的选择识别结构损伤的方法,从而保证公路桥梁结构的稳定性满足实际需求,基于此,文章对桥梁结构损伤检测识别方法进行了总结,并且对各种损伤检测识别方法的应用要点进行阐述,分析可知,不同的检测识别方法和技术在应用时能够对不同类型的桥梁结构进行检测,获取的检测结果能够直接反射出结构问题。     

砼结构裂纹实时监测系统及算法研究

针对现有监测方法不能实时监测砼结构实际损伤的问题,设计了砼结构裂纹实时监测系统,研究了该系统的组成、工作原理和裂纹识别算法等,并进行了相关实验,能实时地监测砼结构的实际损伤情况,可广泛应用于桥梁、水坝和其它大型砼结构的损伤监测.     

砼结构裂纹实时监测系统及算法研究

针对现有监测方法不能实时监测砼结构实际损伤的问题,设计了砼结构裂纹实时监测系统,研究了该系统的组成、工作原理和裂纹识别算法等,并进行了相关实验,能实时地监测砼结构的实际损伤情况,可广泛应用于桥梁、水坝和其它大型砼结构的损伤监测.     

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.     

桥梁损伤安全评定与维护管理策略

既有桥梁总会存在着不同程度的结构累积损伤 ,这不但影响桥梁的正常运营 ,而且会危及结构的使用安全。常规桥梁承载能力试验与新近发展起来的健康监测技术都很难独自对会导致桥梁脆性破坏的损伤累积进行有效检测。因此 ,提出基于损伤机理的结构损伤安全评定方法的设想 ,采用局部无损探测和整体、长期健康监测相结合的损伤判断、定位技术 ,在正确诊断桥梁损伤基础上 ,综合应用基于损伤力学、疲劳断裂、可靠度理论等多种方法和理论进行损伤安全评定。根据实时安全评定结果 ,按照不同桥梁结构的损伤特点 ,即时给出桥梁维护管理对策 ,以便桥梁管理部门采取相应措施保障桥梁安全使用。以上海市外白渡桥为例简要介绍该方法的实际应用成果 ,并对今后桥梁损伤安全评定研究提出了一些具体建议     

基于振动监测的桥梁结构损伤识别方法研究

桥梁结构损伤识别是桥梁结构安全监测系统的核心,结构振动模态的变化能够直接反应桥梁结构损伤的程度,分析提出基于结构振动模态变化率作为桥梁结构损伤识别指标,从而识别结构的损伤程度以及损伤位置。     

桥梁裂缝监测研究与工程应用

针对现有混凝土桥梁裂缝监测方法中存在的问题,研究机敏网裂缝监测的基本原理,设计了基于机敏网的混凝土桥梁结构裂缝实时监测系统,并进行了相关实验和工程应用。混凝土桥梁结构裂缝监测系统能实时地监测混凝土结构的实际损伤情况,灵敏度高,可靠性好,可广泛应用于桥梁、水坝和其它大型混凝土结构的损伤监测。     

基子BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例,对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究,结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能.     

系杆拱桥的损伤识别与诊断研究

桥梁结构损伤识别是对既有桥梁结构进行损伤检测的重要一步.理论分析表明结构损伤前后的固有频率的变化包含了结构损伤信息.对兰州市某黄河公路大桥系杆拱结构进行了损伤数值模拟,提取其固有频率作为BP神经网络的输入参数来训练网络,对结构的损伤进行了模拟诊断分析,并在与实桥的损伤结果基础上提出了基于BP网络的系杆拱损伤诊断的方法.     

基于振动测量的大型桥梁结构健康监测方法

对几种已为大量试验所验证、基于振动测量的桥梁结构损伤识别方法,论述和总结了它们的基本原理及特点;介绍了用于损伤识别的桥梁振动激励方式;最后提出了目前需要进一步研究探讨的主要问题。     

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。     

基于ICEEMDAN的连续梁桥车致振动信号的HHT分析

改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN）是传统经验模式分解（empirical mode decomposition,EMD）方法的发展,在桥梁结构损伤识别领域具有较好的应用前景. 首先,以数值模拟信号为对象,采用ICEEMDAN方法进行桥梁车致动信号的数据分解和Hilbert谱分析,提取损伤引起的频谱特征变化和建立损伤识别方法;然后,利用该方法对实测振动信号的振型分量进行识别;最后,以实测信号的一阶振型分量为对象,对其Hilbert瞬时频率谱的特征进行了分析和讨论. 研究结果表明:模拟信号中的振型振动分量数比实测信号中多,其中模拟信号中不显著的高阶竖弯振动分量在实测信号中没有发现; 一阶振型振动分量的瞬时频率可作为桥梁损伤识别的特征参数,用于进行损伤有无、损伤定位甚至损伤定量的判断; 损伤识别效果受测点位置影响很小; 该方法不依赖有限元模型即可完成桥梁损伤有无的识别和损伤定位,且数据采集简单,具有实际工程中应用可行性.      

基于BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例，对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究，结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

分析桥梁结构的损伤现代检测与评估

基于桥梁结构损伤检测和综合评估具有的重要作用,在简单介绍桥梁结构无损检测的基础上,对传感器布置、结构损伤识别、响应识别和专家系统及其与人工神经网络的结合等关键问题进行深入探讨。