基于气象数据的桥梁结构温度作用研究

针对桥梁结构温度作用计算中的实测数据缺失问题,提出了基于日辐射总量、日气温和日平均风速等气象数据进行桥梁结构温度作用分析的方法。运用该方法建立了某混凝土箱梁桥的有限元模型,结果表明该方法可在缺乏实测数据时有效分析桥梁结构的温度作用;箱梁顶板温度与气温的时程曲线变化趋势相似,且顶板温度变化幅度更大但相对滞后;截面均匀温度同样呈现出滞后于气温变化的周期性波动;箱梁截面竖向温度梯度与新西兰规范中的温度作用模式吻合最好。     

混凝土单箱双室磁浮轨道梁的日照温度场分布研究

日照作用下混凝土单箱双室磁浮轨道梁的温度场分布不均匀,易引起变形、开裂,影响轨道平顺性及行车安全性。基于传热学原理,结合上海夏季辐射和气温等气象资料,针对日照作用下混凝土双室箱梁的温度场分布展开有限元模拟分析,研究了不同时刻时轨道梁截面的温度分布规律,得到了箱梁在不同时刻的温度云图;提取最大竖向温差时刻腹板和最大横向温差时刻底板中线的温度值,拟合后得到横向与竖向的温度梯度曲线,与规范温度梯度对比后发现:竖向温度梯度峰值比规范值大,变化更加剧烈,且在底板附近存在反向温差,横向温度梯度峰值比规范值小,变化也更加剧烈且同样存在反向温差,双室箱梁的温度梯度模式与规范不一致。     

基于ADINA的混凝土箱梁桥温度场仿真分析

通过研究混凝土箱梁在太阳辐射作用下产生的温度场机理,借助有限元分析程序ADINA对国内某桥混凝土温度场进行仿真分析,并将仿真结果和实测温度进行了对比分析,结果显示用ADINA建立的有限元模型可以准确的仿真实际混凝土的温度场。并用曲线拟合的方法建立了混凝土箱梁纵向和横向温度梯度曲线,对同类桥梁的设计有一定的实际指导意义。     

铁路混凝土箱梁温度场及温度效应

运用试验方法,对铁路混凝土箱形梁的水泥水化、日照温度场及温度效应进行研究。结果表明,箱梁水化热温度峰值可达70℃以上,梁体浇筑后最大温升可达44℃,箱梁局部板件(如腹板)混凝土芯部与表面的温差可达10℃以上,箱梁内部混凝土温度与箱梁周围养护区内的环境温度差可达35℃;箱梁沿板厚方向受日照影响存在一定的温度梯度,对于无碴轨道箱梁,顶板的温度梯度超过10℃;箱梁沿梁高方向存在较大的温度梯度,有碴桥梁梁顶和梁底温差可达15℃,无碴桥梁梁顶和梁底温差可达20℃;当外界温度变化时,混凝土内部温度变化存在滞后现象。     

国内外规范关于竖向温度梯度的规定研究

竖向温度梯度对箱梁的整体、局部受力及变形具有一定影响,但目前大量采用的预应力混凝土箱梁在截面构造、结构刚度等方面均有较大变动,既有针对无砟无枕小型箱梁的温度场研究成果已不能完全适用。因此,有必要针对国内外规范关于竖向温度梯度的规定进行研究。通过对比英国BS5400、美国AASHTO、德国DIN101、新西兰桥梁设计规范和我国公路、铁路桥梁设计规范关于混凝土梁体竖向温度梯度的规定,以3?m高度的箱梁为例,在不考虑梁体铺装层厚度的情况下,对其竖向正、负温度梯度分布进行对比。研究得出:为掌握铁路预应力混凝土箱梁竖向温度梯度对结构受力和变形的影响,应准确模拟桥上有砟/无砟轨道结构对箱梁温度分布的影响,以及根据不同的阶段选取合适的温度梯度。     

预应力混凝土箱梁日照温差效应分析

预应力混凝土箱梁在日照作用下引起温度变化,形成较大的温度梯度。我国现有桥梁规范中的温度梯度模式只是笼统地考虑地域、时间和桥梁具体形式的影响。分析研究太阳辐射对预应力混凝土箱梁温度场的影响,提出具体到某个桥梁的温度场计算方法和基于ANSYS软件的日照温差下的温度应力与变形计算方法。通过实例验证,得出预应力混凝土箱梁的日照温差效应采用ANSYS软件分析速度较快、结果准确等结论。     

灰色神经网络在混凝土结构徐变预测中的应用

根据灰色系统理论处理贫信息系统的优势,以及神经网络学习和自适应的优点,将灰色神经网络组合算法应用于混凝土结构的徐变预测中.利用GM(1,1)模型和BP人工神经网络,建立灰色新陈代谢短期组合预测模型和长期组合预测模型.该组合模型既克服了原始数据少,数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性.通过自密实预应力混凝土梁长期变形试验结果的算例分析,表明短期和长期组合模型的预测结果均与试验结果吻合良好,该模型可以作为混凝土结构徐变预测的有效工具.     

大跨度混凝土连续箱梁桥日照温度场试验及仿真分析

为研究大跨连续箱梁桥的日照温度场分布特点与最不利温度梯度模式,以唐山曹妃甸工业区纳潮河2#大桥施工阶段实桥监测为基础,基于太阳物理学、传热学等相关理论,建立箱梁温度场的热边界条件。参考相关文献确定有限元瞬态热分析的环境参数与热工参数,运用ANSYS软件模拟日照下箱梁的瞬态温度场分布并与实测值进行对比分析,采用最小二乘法拟合出箱梁竖向最不利正温度梯度。研究表明:箱梁截面二维温度场近似关于桥轴线对称分布;顶板、底板、东腹板、西腹板内外表面日照最大正温差出现时刻分别为14:00、15:00、11:00、17:00;混凝土导热性能差,内表面峰值温度出现时刻滞后外表面2~3 h;唐山市曹妃甸区箱梁截面的竖向温度梯度为Ty=19.2e-4y;环境与热工参数选取合理,采用有限元软件ANSYS进行数值模拟具有较高精度。     

基于GEV模型的西南高原无砟轨道温度试验研究

西南高原地区与内地不同,具有海拔高、太阳辐射强、昼夜温差大等的特点,该地区无砟轨道温度场设计值尚无定论。在西南高原某铁路附近建立了双块式无砟轨道温度场试验平台,对气温及道床板温度场进行了为期11个月的现场实测,通过现场试验及统计分析的方法对道床板温度场及竖向温度梯度进行研究。利用GEV模型,使用极大似然估计法对16 294组监测数据进行极值分析,确定道床板温度/温度梯度极值分布模型,提出具有一定超越概率的道床板温度及竖向温度梯度代表值。研究结果表明：1)道床板最高温度为45.61℃,最低温度为-13.52℃。由于热交换条件的不同,道床板中间截面最高平均温度比边缘截面高2.1℃,道床板中间截面最低平均温度比边缘截面低1.68℃;2)道床板最大正温度梯度为88.88℃/m,最大负温度梯度为-49.90℃/m;3)道床板温度和温度梯度均服从Weibull分布,当超越概率为0.01时,道床板最高温度代表值为44.85℃,最低温度代表值为-15.84℃,最大竖向正温度梯度代表值为87.13℃/m,最大竖向负温度梯度代表值为-38.63℃/m。研究成果可为西南高原铁路无砟轨道温度场的设计取值提供参...     

部分预应力混凝土梁裂缝宽度应用BP网络计算的研究

本文利用BP神经网络模型,对部分预应力混凝土矩形截面梁裂缝宽度的计算方法进行了探讨。首先,通过理论分析,找出影响预应力混凝土梁裂缝宽度的主要因素,在此基础上,建立预测预应力混凝土梁裂缝宽度的优化BP神经网络模型。然后,针对所建模型,输入一定量的实测的预应力混凝土梁裂缝宽度数据样本,进行模型参数的训练和学习,利用人工元神经网络的特点,训练好裂缝宽度计算模型。仿真计算的结果表明,应用人工元神经网络方法,进行部分预应力混凝土梁的裂缝宽度的预测计算是可行的,而且与我国现行规范公式的计算结果相比,计算精度更高。     

融合人工智能算法的铁路路基沉降预测方法

首先利用三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络等算法构建了铁路路基沉降单预测模型；然后基于误差法和熵值法，以合肥地铁4号线盾构隧道下穿既有铁路的监测数据为基础，融合三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络构建了组合预测模型，实现铁路路基沉降的分阶段预测；最后，利用平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差评价模型精度。结果表明：基于误差法和熵值法的组合预测模型能显著提高预测精度，预测相对误差均小于±5%，预测均方根误差均小于±0.1 mm，验证了提出的组合预测模型的有效性。     

基于BP神经网络与GM(1,1)模型组合算法的桥梁耐久性预测

针对混凝土桥梁耐久性历史评估数据的特点,提出一种基于BP神经网络与GM(1,1)模型的桥梁耐久性组合预测方法。通过GM(1,1)模型,以部分数据作为样本进行预测,在此基础之上,引入BP神经网络对预测的残差序列进行处理,旨在克服单一预测模型的不足,取得更高的预测精度。算例表明,本文算法精度明显高于传统GM(1,1)模型,与类似算法相比,精度上也有所提高。     

基于FOA-BP神经网络的高铁沉降预测

BP神经网络在沉降预测过程中存在预测精度有限、收敛速度慢等缺点。为提高BP神经网络在高铁沉降预测中的精度,基于改进的果蝇算法(FOA),利用其味道浓度函数来代替BP神经网络中的梯度函数,建立果蝇算法优化BP神经网络的预测模型—FOA-BP模型。通过果蝇种群迭代寻优获取最合适的权值和阈值,重新构建BP神经网络进行沉降预测。分别采用BP神经网络算法与FOA-BP神经网络算法对某高铁路基沉降监测点的沉降趋势进行预测,将两种算法的迭代次数、均方误差与平均相对百分比误差3个指标进行对比分析,结果表明:FOA-BP神经网络算法的三种指标均远小于BP神经网络算法,其模型精度更高,预测速度更快。     

磁悬浮轨道梁结构温度变形的发展现状与研究前景

磁悬浮系统对其土建桥梁结构有前所未有的高精度要求，磁悬浮轨道梁的温度变形是其精确变形控制的核心问题。从轨道梁的结构、材料、精度要求以及工程中出现的问题做了全面的阐述与分析。在对混凝土箱梁温度场的研究基础上探讨出一种适合磁悬浮列车轨道梁的温度梯度模式，以便及时地为工程设计提供经济、准确的依据和指导。     

简支铁路箱梁与轨道结构温度场仿真分析

针对目前我国高速铁路中普遍采用的32 m简支箱梁与CRTS II型无砟轨道结构,基于传热学基本理论,考虑太阳辐射与对流换热,采用ANSYS有限元软件建立箱梁-无砟轨道温度场仿真分析模型,分析整个结构在典型时刻的温度分布特征,并研究无砟轨道板、箱梁顶板、腹板和底板等典型位置处的温度随时间变化规律。基于温差最大时刻的结构温度分布,根据温度场数值仿真模型计算结果,拟合得到无砟轨道结构和无遮盖部分箱梁的竖向温度梯度分布模式,可为我国典型地区CRTS II型无砟轨道的温度应力计算提供参考。     

考虑使用状态应力的铁路40m跨度预应力混凝土简支箱梁的碳化寿命预测

在已有随机碳化模型基础上引入修正工作应力影响系数,运用碳化寿命准则和可靠度指标方法,给出了长期恒载应力状态下混凝土结构碳化寿命预测方法,并利用该方法对浩吉(浩勒报吉—吉安)铁路一桥梁的40 m跨度预应力混凝土简支箱梁进行了碳化寿命预测.结果表明,在一般大气环境中该简支箱梁碳化寿命由顶板1/4跨截面控制,预测结果为112...     

寒冷地区高速铁路桥梁冻融损伤研究

针对高速铁路桥梁中普遍使用的32m箱梁,以哈大高速铁路为工程依托,基于哈尔滨典型气象年逐时气象资料,综合考虑气温、太阳辐射、风速对桥梁温度场的影响,利用Ansys有限元软件研究寒冷地区高速铁路桥梁冻融损伤。结果表明:混凝土桥梁结构的形式及尺寸效应对其温度场的分布规律及冻融循环次数影响较大,同一结构的不同部位混凝土的冻融损伤程度存在较大差异;距离结构表面深度越深,温度变化越滞后,变化幅度越小,桥梁结构的冻融损伤程度随其深度的增加而呈指数规律递减;哈尔滨地区高速铁路桥梁顶板上表面混凝土和底板下表面混凝土的年等效冻融循环次数分别为4.157次和0.571次,前者的冻融情况远比后者严重;哈尔滨地区高速铁路桥梁混凝土抗冻等级建议值为≥F400。     

混凝土铺装箱梁桥的合理温度梯度

根据珠三角地区一高速公路预应力混凝土连续箱梁桥施作桥面铺装前后的箱梁温度场实测数据,分析混凝土桥面铺装对箱梁温度场的影响规律,经与现行《公路桥涵设计通用规范》(JTG D60—2004)的规定对比,提出了基于该规范的混凝土铺装箱梁桥温度梯度修正模型。     

高海拔山区铁路钢-混凝土结合梁温度场和温度效应研究

铁路结合梁温度荷载过大会危及列车行驶和桥梁结构安全.为研究高海拔山区高辐射、大温差环境对铁路钢-混凝土结合梁的影响,以典型32 m钢-混凝土结合梁为研究对象,建立有限元模型进行计算分析,得到高海拔山区下铁路钢-混凝土结合梁温度场和温度效应,同时与GB50917—2013《钢-混凝土组合桥梁设计规范》规定的设计温度梯度下...     

基于MEA-BP神经网络的自锚式悬索桥施工阶段吊索索力预测分析

为减小自锚式悬索桥在施工过程中吊索索力偏差对桥梁线形的影响程度，提高有限元模型的计算效率，提出一种基于思维进化(MEA)算法优化BP神经网络的吊索索力预测方法，以实现对桥梁各施工阶段的高精度逼近与吊索索力的快速反馈。在考虑施工过程中材料参数、荷载参数和环境温度等因素的不确定性基础上，结合有限元模型得到神经网络训练样本集。通过MEA算法实现BP神经网络权值与阈值的寻优，从而提高BP神经网络的预测精度。以某空间索面自锚式悬索桥为工程背景，建立该座桥梁的MEA-BP神经网络预测模型。结果表明，MEA-BP神经网络较传统BP神经网络具有更强的泛化能力与预测精度，MEA-BP神经网络的预测值与现场实测值的误差在10%以内，MEA-BP神经网络模型在索力预测方面具有较好的适用性。