基于车桥耦合等截面连续梁桥单损伤识别研究

文章基于车桥耦合振动分析的基本理论，选用1/4车辆模型，对等截面连续梁桥进行单处裂缝损伤的识别研究。首先计算得到连续梁桥的振型函数，然后利用编写的程序模拟车辆匀速驶过桥梁的过程，求解车桥耦合振动的方程得出车辆及桥梁关键特殊位置的响应。基于该文改进的非线性车桥耦合振动方程求解无损伤和有损伤时桥梁竖向振动响应直接进行损伤识别，无需再进行特殊的信号处理。以某三跨等截面连续梁桥作为研究对象，进行单处裂缝损伤的工况分析。研究结果表明，可以通过桥梁跨中竖向位移出现偏差的位置区间和偏差的大小程度，辅以跨中竖向位移响应的变化规律，判别出裂缝损伤的位置范围以及相对损伤程度。     

基于影像及小波变换的桥梁损伤识别

桥梁损伤定位和定量分析是桥梁健康监测的难点,为提高桥梁结构损伤位置识别的精度及准确性,利用位移模态对结构局部损伤的敏感特性,提出基于影像和小波变换的桥梁损伤识别新方法,通过工业相机获取悬臂梁振动形态,利用模版匹配方法提取结构动态位移响应及模态参数,对位移模态进行小波变换,建立小波系数平方差的损伤指标识别结构损伤位置。通过室内悬臂竖梁振动实验,对全域测点的振动衰减信号快速傅里叶变换成功获取了结构的模态振型,与数值模拟结果比较表明试验获得一阶固有频率最大误差为2.202%,二阶固有频率最大误差为3.182%,表明所提方法用于结构位移测量的可行性以及测量精度的可靠性;在此基础上利用小波系数平方差的明显突峰特性可准确识别结构单损伤、多损伤的存在,并能准确定位损伤位置。研究表明,所提方法可以准确识别不同位置、不同程度的单损伤和多损伤,具有远距离、非接触、高精度、高效快捷、可多点监测提升振型空间分辨率等优点,为桥梁结构全域损伤识别提供了一种新方法。     

基于性能的大跨桥梁颤抖振响应概率性评价

大跨度桥梁颤抖振响应因风场的随机性呈现较大差异,建立基于性能的大跨度桥梁概率性评价方法尤为重要。文章建立了基于性能的大跨度桥梁颤抖振性能概率性评价方法;首先对同风速时的风场进行10～20组多组随机生成,分别计算不同风速、不同随机风场下桥梁的随机振动响应;然后对同风速下多组响应计算结果进行最不利响应曲线拟合,确定结构响应的概率分布;最后基于结构最不利响应,确定不同损伤程度的界限,建立大跨桥梁损伤的评价标准,对桥梁随机振动全过程损伤程度进行评价,建立不同损伤级别下的损伤曲线。研究结果表明:跨中最不利响应的均值在横向与竖向随风速呈幂指数增长;Q-Q图显示同一平均风速下,跨中横向和竖向随机振动的最不利响应符合正态分布且与风速大小无关;基于行人和行车舒适度的评价标准,结构竖向损伤比横向均对风速更加敏感,结构的损伤主要由竖向损伤控制。     

车辆参数对车-桥耦合系统变截面连续梁桥损伤识别的影响

文章研究车-桥耦合系统的非线性振动特性,采用有限分段思想,建立1/4车辆模型和变截面连续梁桥的车-桥耦合振动方程,在MATLAB环境下编制基于Runge-Kutta算法的车-桥耦合振动数值分析程序,得到桥梁跨中位移响应;以某三跨混凝土连续梁桥为算例,分析车桥质量比、车辆速度、车辆弹簧刚度、信噪比4组参数的变化对变截面连续梁桥损伤识别的影响。结果发现：车桥质量比和信噪比较大时,桥梁损伤识别效果较好;较低的行车速度有利于桥梁的损伤识别研究;车辆弹簧刚度的影响非常小,可忽略不计。     

移动车辆加载下梁桥挠度影响线识别与损伤诊断方法

为了解决桥梁实测时程响应中存在结构动力成分与车辆多轴效应干扰的问题,提出一种基于挠度影响线识别结果的简支梁桥损伤诊断方法。首先,通过变分模态分解与小波变换法对桥梁时程响应进行预处理,以实现桥梁实测响应动力成分剥离,进而建立多轴车辆信息矩阵和影响线识别模型,从而剔除桥梁实测响应中车辆多轴效应,采用Tikhonov正则化方法识别出桥梁准静态挠度影响线,最后利用影响线差值曲率指标对桥梁损伤进行定位。研究通过两轴和三轴车辆移动加载下的车桥耦合模型验证所提方法的可行性与有效性。研究表明：所提两种影响线识别方法有效、可靠,影响线识别效果受车速和车型的影响较小,其中变分模态分解方法在车辆高速行驶下识别桥梁影响线用于损伤诊断效果更佳。     

高速铁路钢-混凝土组合梁的损伤识别

以某高速铁路桥梁钢-混凝土结合梁模型为例,模拟多种损伤情况,分别运用以固有频率、振型、曲率模态为识别指标的方法进行损伤识别.通过对模型的无阻尼自由振动分析研究损伤指标与损伤之间的关系;以模型不同部位抗弯刚度的折减模拟不同程度的损伤.研究结果表明,固有频率及振型能反映结构的整体性能,但很难判断损伤位置;曲率模态对局部损伤较为敏感,损伤定位比较准确.     

连续梁桥跳车冲击下车桥耦合振动响应分析

为研究车辆在不同工况下发生跳车对变截面连续梁桥动力响应的影响,文章选用1/4车辆模型,采用D’Alembert原理建立车辆振动平衡方程;基于Euler-Bernoulli梁理论将变截面连续梁划分成多个微段并进行受力分析,建立桥梁振动平衡方程,采用模态坐标法考虑振型的正交性对方程进行简化,与车辆振动方程联立得到车桥耦合振动方程,最终理论推导出跳车冲击过程中的车桥耦合振动平衡方程;利用MATLAB自编程序求解车桥耦合振动方程,得出车桥耦合动力响应。研究表明：当跳车高度不断增加时,桥梁动力响应持续加重,位移最大值逐渐增加;当不同桥跨跨中发生跳车时,跳车跨位移响应最大,距离跳车跨越远,位移响应越小。     

基于时间元模型的复杂桥梁结构移动荷载识别

为研究桥梁结构在移动车辆荷载反复作用下的疲劳损伤机理，利用有限元法建立复杂桥梁结构模型，同时为提高计算精度，承载主梁单元形函数采用5次Hermitian插值函数，并得到桥梁的离散振型与模态参数；利用归一化的第1类Chebyshev正交多项式作为响应和荷载的时间有限元形函数，基于加权残值法建立了移动荷载识别的时间元模型；为解决荷载识别的不适定性，利用截断奇异值分解的正则化方法由应变和位移响应得到移动荷载的稳定解．数值分析结果表明，该方法能有效地识别复杂结构的移动荷载，识别精度高，抗干扰能力强．     

基于DVV算法的车桥耦合振动响应非线性规律研究

为研究损伤公路桥梁车桥耦合振动响应的非线性规律,文章采用延时矢量方差(delay vector variance,DVV)算法分析损伤桥梁车桥耦合的加速度响应,研究了车辆行驶速度、车辆质量、路面粗糙度及损伤程度对损伤桥梁振动加速度响应的非线性影响;通过简支梁数值模拟,对比分析1/4跨和跨中加速度响应的非线性大小变化。研究发现:随车速的增大,加速度响应的非线性呈现增大—减小—增大的规律;随车辆质量和路面粗糙度等级的增大,加速度响应的非线性增大,而损伤程度的变化对加速度响应的非线性影响较小。     

基于BP神经网络的桥梁移动荷载识别精度

为了识别作用于桥梁结构上的移动荷载,基于反向传播神经网络方法,开展了输入参数对荷载识别精度影响的分析.首先利用ANSYS模拟移动集中力通过简支T梁桥,得到了主梁跨中位移、速度和加速度时程曲线;其次基于MATLAB建立反向传播神经网络结构,分别将桥梁结构的位移、速度和加速度动态响应数据作为反向传播神经网络的输入参数,移动荷载大小作为输出参数,研究不同输入参数对荷载识别精度的影响;然后分别选取位移和速度、位移和加速度、速度和加速度以及三者组合的工况进行多参数输入的优化设计;最后,以某4跨预应力混凝土连续T梁桥工程为背景,以重车下的竖向加速度实测数据验证了该反向传播神经网络用于识别实桥上简单移动荷载的可行性.结果 表明:利用反向传播神经网络进行移动荷载大小识别时,单输入参数的识别精度由高到低依次为加速度、速度、位移,建议在实际工程中采用较易获取的加速度数据作为输入参数进行荷载识别;多参数组合输入可以提高移动荷载的识别精度,其中速度和加速度组合可以实现较优的识别效果;实测数据证明了该反向传播神经网络用于简单的实桥荷载识别是可行的.相关研究结果可为桥梁载荷识别及桥梁结构的性能评价提供参考.     

基于振型数据的蜂窝夹芯板损伤检测

以含有结构损伤的四边简支铝制蜂窝夹芯板为研究对象,采用锤击法模态实验提取损伤蜂窝夹芯板的振型数据,并针对蜂窝夹芯板上不同位置、不同程度的损伤,分别采用振型差值、曲率模态和高斯曲率模态三种损伤识别方法进行识别.结果表明:在四边简支铝制蜂窝夹芯板中存在损伤时,结构损伤位置处的振型差值比较明显,说明采用振型差值法对结构损伤进行识别可以准确判定损伤的位置,且在损伤位置准确判定后,可根据该位置已有的差值信息进行损伤程度判定.     

WVD交叉项在结构损伤识别中的应用

针对桥梁结构在运营过程中多种因素及各类荷载作用下出现结构损伤且难以识别的问题,通过对线性及双线性时频分布的特性进行分析,设计MATLAB程序用于WVD交叉项的提取,提出WVD交叉项在结构损伤识别中的应用。使用ANSYS软件建立简支梁有限元仿真模型,模拟结构损伤并进行仿真实验,初步验证了WVD交叉项幅值变化率可以识别结构的损伤位置和损伤程度。在实验室斜拉桥缩尺模型上进行损伤试验,对采集的加速度信号进行分析,结果表明WVD交叉项能够较好的反应结构的损伤情况。试验及数值分析结果对工程结构损伤识别研究具有一定参考意义。     

基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.     

基于径向基函数神经网络的斜拉桥损伤识别

为寻求桥梁结构自动损伤识别的方法，利用径向基函数（RBF）神经网络对某斜拉桥进行了损伤识别研究。分别采用了频率、振型模态、曲率模态3种指标作为网络的输入参数，考虑1根斜拉索损伤、2根斜拉索损伤及3根斜拉索损伤的三类工况，提出了损伤位置识别判断准则及识别效果评价指标。研究表明，径向基函数神经网络对斜拉桥的损伤位置和损伤程度能进行有效识别，构造样本和选择损伤指标是今后的研究方向。     

基于改进均匀设计表框架结构损伤识别方法与实验验证

为对框架结构柱破坏进行无损识别,提出一种基于改进均匀设计表确定结构损伤样本数据库,使用神经网络与平面单元模态应变能变化率进行损伤定位和程度识别的方法。提出应用正交设计优化均匀设计,以解决均匀设计试验点过少的缺陷。该方法以平面单元模态应变能变化率作为损伤指标,采用改进均匀设计表,选择具有代表性的损伤工况作为广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)的训练样本,对损伤位置进行识别;在确定损伤位置的前提下,利用径向基(radical basis function,RBF)神经网络对损伤程度进行识别。通过分步方法确定框架柱构件的损伤位置与损伤程度。数值模拟与试验验证了所提出方法的有效性。平面单元模态应变能变化率识别指标克服了空间结构模态振型不完备的缺陷,两步识别法避免神经网络训练时不收敛、趋于局部最小值等缺陷。该方法可用于框架结构柱损伤的位置确定和损伤程度识别。     

剪切型框架结构损伤的两步检测方法

针对剪切型框架结构提出了分步损伤检测的方法．通过包含较大测量误差的结构一阶振型斜率的变化来判别损伤位置，损伤位置的判别可大大减少待识别参数的数量．理论推导证明，当剪切型框架结构发生损伤时，损伤单元振型斜率的变化大于零，由此可判别损伤位置．在判别出损伤位置的基础上，利用能够较准确获得的结构前几阶固有频率作为神经网络的输入，建立损伤程度识别神经网络，进行结构损伤程度的识别．数值分析表明，该方法能够有效实现剪切型框架结构的损伤检测，并具有很高的计算效率和计算精度．     

龙卷风作用下大跨度桥梁车-轨-桥耦合振动及行车安全性

为研究龙卷风作用下大跨度桥梁车-轨-桥系统动力响应及行车安全性,首先以Kou-wen三维模型模拟龙卷风速度场,基于准定常理论确定了移动龙卷风作用下车辆和桥梁风荷载时程. 然后,分别采用多体系统动力学和有限元理论建立列车和轨道-桥梁子系统动力方程,基于轮轨空间非线性接触建立风-车-轨-桥系统动力方程,并采用分离迭代法求解系统动力响应. 数值算例中,以某公路铁路两用斜拉桥为研究对象,通过风洞试验和CFD数值模拟确定车辆和桥梁气动力系数,分析了龙卷风移动路径、强度等级和行车速度对车-桥系统动力响应及列车行车安全性的影响. 结果表明：桥梁竖向振动响应比横向显著,且龙卷风竖向风速对桥梁竖向位移起控制作用 . 当车辆经过风荷载最大位置时,车辆的横向和竖向振动响应均达到最大值,且车辆动力响应受龙卷风荷载和桥梁动力响应共同影响. EF1级和EF1.3级龙卷风作用下,列车安全通过的车速阈值分别为180 km/h和114 km/h.     

基于随机子空间法的异步实测桥梁模态识别

针对工程结构模态参数测试时，多个测点之间的时间不同步采样导致识别出的振型结果不准确问题，文章提出基于随机子空间法的异步实测桥梁模态识别方法，通过误差函数值表征不同步数据在分析过程中产生的数值误差程度，以误差函数为最小值时所对应的时间作为估计的时间延迟，并以此延迟修正异步实测响应数据；利用随机子空间法对修正数据进行模态参数识别，通过有限元模拟和实验验证分别讨论模态识别时，桥梁不同测点异步采样对振型识别的影响，验证所提出的时间延迟识别方法的准确性和可行性。     

基于曲率模态比值的城市公路桥梁损伤识别

损伤识别是大型桥梁综合监测系统的重要任务之一.本文从基于曲率模态的城市公路桥梁损伤识别方法入手,从理论上研究了曲率模态损伤指标,并用ANSYS软件对一钢筋混凝土单跨简支梁进行了数值仿真分析,指出曲率模态在应用于损伤识别时的特性,并在此基础上提出曲率模态比值,通过数值模拟分析看到它是一种良好的损伤指标,具有很好的发展前景.     

基于应变模态梁型结构损伤识别研究

传统损伤识别方法大多仅限于结构件中单个裂纹的确定,且损伤识别指标无法准确反映早期局部损伤。为此,提出了一种以应变模态差为表征指标的结构表面多裂纹损伤识别方法。首先,依据欧拉伯努利梁理论,建立了含有多裂纹悬臂梁结构传递矩阵方程,得到含裂纹悬臂梁位移模态振型和应变模态振型;其次,计算损伤前后应变模态差并作为损伤识别指标进行识别。以悬臂梁为例,利用MATLAB分别对单损伤和多损伤等不同工况条件进行了模拟仿真,在此基础上,利用PVDF压电传感器进行了单裂纹和双裂纹悬臂梁损伤识别实验。仿真结果和实验结果表明：应变模态差可以对单裂纹与多裂纹损伤工况进行识别,且识别精度高。