基于同步挤压小波变换的结构时变参数识别

提出了采用同步挤压小波变换的方法识别移动车辆荷载作用下桥梁时变参数.首先介绍了基于挤压小波变换的时变参数识别理论方法,随后用两层框架结构数值算例验证提出方法的有效性和精度.设计建立了移动小车通过钢梁的试验模型,建立结构的有限元模型并利用模态试验的结果对模型进行校正.采集车辆通过主梁时的加速度响应和应变响应,由应变数据估计小车不同时刻在梁上的位置,对加速度响应数据采用提出的方法识别结构的瞬时频率,与有限元计算的结果进行对比分析.研究结果表明:提出的方法能有效准确地识别时变结构的瞬时频率,具有一定的抗噪性.     

公路桥梁车辆荷载随机过程模型

以多年交通量统计数据为基础,利用灰色系统建立交通量增长的灰色GM(1,1)预测模型,进一步利用马尔科夫链对模型进行处理,得到公路交通量增长随机过程预测模型;利用贵新公路(贵州贵阳—新寨)2 a内连续的车辆总质量,将车质量分布函数与交通量预测模型相结合,得到车辆荷载随机过程模型。研究结果表明:该随机过程预测模型精度较高,车辆总质量符合双指数分布规律;由车辆荷载随机过程模型可计算出一定年限内通过桥梁的某车辆荷载总质量范围内的车辆数,从而较好地解决了桥梁疲劳分析和验算时桥梁运营期内荷载疲劳累积计算问题。     

基于合成车流的桥梁车辆荷载效应极值预测

车辆荷载是公路桥梁设计与评估过程中的关键问题之一,现有规范的车辆荷载取值适用于一般设计,对于精度要求更高的在役桥梁评估或桥梁关键构件设计,应结合实际车辆荷载特征,建立相应的车辆荷载模型.考虑我国现有大量静态车辆交通流数据的特点,提出了采用合成车流方法模拟交通流并实现荷载效应预测的方法,详细描述了基于合成车流的车辆荷载效应模拟方法,检验了Rice公式方法对于合成车流荷载效应极值预测的适用性,以此建立基于合成车流的车辆荷载效应模拟及其极值预测过程.最后,通过算例校验了合成车流荷载效应以及预测荷载效应极值的准确性,并简要对比了现有规范与本文方法在车辆荷载效应方面的差异.     

实时交通数据的噪声识别和消噪方法

以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.     

基于相对误差极小化的灰色组合预测模型

分别利用累加生成数据作为初始条件,建立了不同的灰色预测模型.以这些模型为基础,按照相对误差极小化的原则,建立了灰色组合预测模型.通过实例对比分析,表明灰色组合预测模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

基于等参映射与改进折半法的 公路车桥耦合分析系统

针对传统全耦合车桥耦合分析计算量大、效率低的问题，基于等参映射及改进折半法建立公路车桥耦合分析系统. 采用ANSYS建立桥梁有限元模型，利用MATLAB建立多种精细化车辆动力分析模型，采用全过程迭代法分别求解桥梁子系统与车辆子系统. 为实现车轮荷载快速自动加载，引入四边形等参映射和改进折半查找法确定车桥接触点的插值系数和加载位置. 基于弹簧-质量模型过简支梁算例及某大跨悬索桥行车试验，将该分析系统与经典数值分析方法、实测数据以及传统的时间步迭代方法进行对比. 研究结果表明，所建立的车桥耦合分析系统具有较好的分析精度和计算效率，迭代过程收敛速度较快，可为高流量、高随机车辆荷载下桥梁结构空间响应分析提供参考.     

在合成车流运行基础上的桥梁荷载最大值探讨

在公路桥梁设计和评估中,车辆荷载是主要的问题之一,现有车辆荷载取值规范只对一般的设计适应,如果是精度要求比较高的桥梁关键构件设计或桥梁评估,则要与实际车辆荷载的特征相结合,建立模型。由于目前我国交通流数据的特点是存在大量静态车辆,因此采用合成车流方法对交通流进行模拟,确定荷载效应预测的有效方法。本文主要对合成车流的车辆荷栽模拟方法进行详细描述,并对Rice方法在合成车流运行的桥梁荷载最大值进行预测的适用性进行研究。基于此,建立合成车流的车辆荷栽效应模拟与最大值预测过程。     

基于年均小时交通量的卡车荷载预测模型及其对桥梁疲劳损伤影响

车辆实测数据表明,车辆荷载存在明显递增趋势.利用中国安徽省某桥梁长期健康监测数据,定义年平均小时交通量(AAHT)来考虑交通量的周期性和季节性变化,并据此建立季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)模型对未来交通荷载进行预测.同时,基于实测卡车数据的关键参数统计结果,建立多种类型的卡车荷载模型,逐一加载到某T梁桥有限元模型上,研究卡车荷载的非平稳增长对结构疲劳损伤的影响.结果表明,基于AAHT的季节性差分自回归移动平均模型能够准确预测车辆荷载,且车辆的非平稳增长对桥梁疲劳损伤影响显著,考虑车辆荷载非平稳增长时桥梁的疲劳损伤度约为不考虑车辆非平稳增长时的1.7倍.     

基于有限元-BP神经网络的地下连续墙变形预测

基于目前在基坑支护结构中应用广泛的变形预测方法,有限元法和BP神经网络,结合基坑工程特点,提出将有限元模型与BP神经网络相结合的基坑变形预测方法.以某实际建筑基坑为研究对象,利用有限元软件进行近似建模,使用MATLAB软件实现有限元模型与BP神经网络模型相结合的预测模型,对基坑地下连续墙水平位移值进行预测对比.结果表明,有限元-BP神经网络预测模型预测值与实测值最为吻合,预测精度优于单一的有限元或BP神经网络预测模型.     

基于灰色-马尔科夫模型的桥梁运行状况预测

为预测桥梁的实际运行状况,以在役159座桥梁实测数据为依托工程,基于灰色-马尔科夫模型与最小二乘法曲线拟合的相关原理,建立桥梁预测模型,并与实际状况数据对比分析。结果表明:灰色-马尔科夫模型预测结果与实测结果相对误差小于2%,结果满足工程需求,其研究成果可为在役桥梁技术状况评定提供参考。