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．     

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。     

损伤位置对梁振动模态影响的数值研究

梁结构的损伤与其刚度有直接关系.因此模态分析方法可应用于桥梁损伤检测中.通过论述模态分析技术的理论基础,并对标准简支损伤梁振型的数值研究,可揭示出不同损伤位置对梁振动模态的影响,从而提出一种桥梁损伤诊断的新思路.     

损伤位置对梁振动模态影响的数值研究

梁结构的损伤与其刚度有直接关系,因此模态分析方法可应用于桥梁损伤检测中。通过论述模态分析技术的理论基础,并对标准简支损伤梁振型的数值研究,可揭示出不同损伤位置对梁振动模态的影响,从而提出一种桥梁损伤诊断的新思路。     

基于频率测试数据及灵敏度分析的悬臂梁多损伤位置识别

提出了结构多损伤区识别的方法,该法利用频率测试数据和灵敏度分析并结合遗传算法对损伤区进行识别.对悬臂梁结构的数值计算和测试例子的分析表明,该方法能较好地识别具有多个损伤区结构的损伤位置.     

桥梁结构的损伤识别研究

随着交通量的日益增加与桥梁服役年限的增长，在桥梁结构中不可避免地存在着表面和内部缺陷，往往具有很大的危险性，故通过一定的检测手段判断桥梁结构的安全状况极为重要，可以及时发现和排除重大的事故隐患。     

基于神经网络的斜拉索损伤识别研究

以一模型桥为背景,探讨了斜拉索损伤定位以及损伤程度确定的方法.基于ANSYS有限元模型,采用RBF网络,模拟了斜拉索的损伤情况.以不同损伤程度下自振频率和局部模态作为神经网络的训练与测试输入样本,由神经网络的输出来指示损伤位置和损伤程度,并与BP神经网络的识别效果进行比较.     

基于混沌粒子群随机子空间的桥梁多点损伤识别

受复杂荷载与不利环境影响,桥梁结构服役性能日趋退化。结构模态参数是结构整体力学性态的特征指标,通过敏感模态参数可对结构服役状态进行判识。针对传统模态识别存在虚假模态,易遗漏真实模态,且计算效率较低的不足,采用混沌局部搜索对粒子群算法进行改进,优化加速度信号加窗截断位置和大小,结合协方差随机子空间法对各子信号进行模态识别;构建基于比例柔度矩阵和均布荷载曲率的损伤识别模型,通过挠度曲率相对变化判断结构损伤位置和程度;并通过开展斜拉桥缩尺模型损伤识别试验,对本方法的有效性进行验证。研究结果表明：混沌粒子群随机子空间方法具有较好的模态识别精度,可实现斜拉桥拉索、主梁等典型损伤准确定量和定位识别;结构跨中位置发生损伤对结构性能影响更大,实际工程中应提高跨中区域主梁和拉索的承载力储备以提升结构安全性。     

基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别

提出基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别算法,利用现有的标准工况数据,构建城市工况、郊区工况和高速工况数据库,提取样本特征参数后采用主成分分析法进行降维处理,再采用GAPSO-SVM模型识别行驶工况。将优化后的GAPSO-SVM模型与K-CV-SVM模型、PSO-SVM模型进行对比,结果表明：GAPSO-SVM模型识别准确率为84.38%,比K-CV法SVM模型、PSO-SVM模型识别准确率分别高出5.59%、2.63%。     

基于频率和形状特征的脉冲重复间隔调制识别

根据雷达信号脉冲序列的特点，从雷达脉冲信号中提取频率特征和形状特征，构成二维特征向量，并用支持向量机设计多类别分类器，实现雷达信号PRI调制信号的自动识别．实验结果表明，对特征向量进行大幅度降维（从64维降到2维）后，既简化了分类器，又保持或提高了识别率和抗噪声性能．与原特征向量相比，对无噪样本的误识率从0．15％～0．25％降低到0．00％，对有噪样本的误识率从0．40％～1．30％降低到0．15％～0．93％．     

基于RBF神经网络设计的桥梁结构损伤识别方法研究

首先根据桥梁结构的动力特性分析,构造了用于结构损伤识别的损伤标示量,并从理论上分析了该参数用于结构损伤识别的可行性.然后,从径向基函数(RBF)神经网络结构、网络设计和网络训练算法等方面论述了RBF神经网络理论,着重说明RBF网络的调用及径向基函数中心和宽度的确定步骤.最后,以一座装配式预应力钢筋混凝土系杆拱桥为工程实例,通过改变构件的弹性模量降低单元刚度来模拟结构损伤程度,并以任意三组向量对网络进行测试,说明了基于频率参数和RBF网络方法的结构损伤识别的可行性和准确性.     

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.     

基于损伤敏感度的桥梁静态参量监测截面权重确定方法

采用综合法进行桥梁结构安全状态评估时,结构的位移和应变等静态监测参量为评估的重要因素,其截面的权重取值通常采用专家评分或填写判断矩阵表法得到,此法主观成分较大.通过分析不同截面处的监测参量对结构损伤的敏感程度,构造了各个监测截面的损伤敏感因子S,再将由S组成的权重特征向量归一化,得到监测截面的权重值,从而比较好地避免了权重确定的主观性.     

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。     

综合识别指标在桥梁结构损伤识别中的应用

提出一种应用振动模态频率变化值和静力位移变化值之比而建立的综合识别指标对桥梁损伤进行分析与评定.试验结果表明,应用该方法能够对损伤的位置和程度进行准确的定位和评估.既安全又方便,可为现在的桥梁检测提供参考.     

基于瞬态动力分析的装配式板桥铰缝损伤识别

根据铰缝在装配式板桥传递荷载的作用,通过数值计算方法模拟了装配式板桥在铰缝损伤后的瞬态动力学响应,比较分析了不同损伤程度、不同动荷载加载位置下各板跨中加速度幅值,提出利用多次冲击实验下各板加速度幅值比之差值作为铰缝损伤的评定依据的识别方法,并分析了这种方法的可行性。     

模数式桥梁伸缩装置损坏原因分析及防治

针对高速公路桥梁模数式伸缩装置的常见损坏情况,分析损坏原因,并对伸缩装置的选型、施工等方面进行了探讨和建议.