分阶段施工合成连续箱梁桥的监测研究方案

以广东某分阶段施工合成连续箱梁桥为背景,指出了这种新型桥梁的设计理论中所亟待解决的问题,制定了桥梁的施工监测研究方案,以期对桥梁的结构性能有一个较为全面的认识.     

基于小波包变换的时间序列模型模态参数识别

提出了基于小波包变换的时间序列模型结构模态参数识别方法.该方法以线性的离散时间序列方程为基础,对结构的振动响应数据进行小波包变换分解,利用小波包函数的正交特性,建立量测点间的离散化运动方程,最后利用该离散化运动方程的系数矩阵,估算结构的模态参数(自振频率、阻尼比与振型).用数值模拟算例对此方法进行了验证,并与随机子空间识别方法结果进行了比较.结果表明,该方法可以正确地识别出结构的模态参数.     

基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率

提出一种基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率的方法,其基本思路是：对信号进行连续复Morlet小波变换,由变换得到的小波系数的局部模极大值初步提取其小波脊;为降低噪音影响,在初步提取的各小波脊附近选取部分小波系数,通过施加罚函数平滑噪音干扰引起的小波脊变化的不连续性,将小波脊的提取问题转变为最优化问题,采用动态规划方法计算得到新的小波脊;根据小波尺度与频率的关系由提取的小波脊识别出信号的瞬时频率。将提出的方法运用于含噪调频信号进行数值模拟分析和实测索冲击响应信号分析。研究结果表明,基于连续小波变化的模极大值可以有效提取信号小波脊和瞬时频率;采用施加罚函数的方法可有效降低噪音的影响;基于动态规划的方法可有效提高计算效率。     

新型索拱桥索力与拱轴线双优化实用方法

针对新型索拱桥的特点,提出一种可同时进行索力和拱轴线双优化的方法。基于影响矩阵的原理和迭代法,以弯曲应变能最小为优化目标,提出在抗弯惯性矩无穷小的三铰拱索拱桥有限元模型上,进行拱轴线迭代的实用方法,以同时达到索拱桥的索力调整与拱轴线双优化的目标。以跨径600 m索拱桥作为算例,验证本文方法的有效性及实用方法各参数对结果的影响。研究结果表明:与仅考虑一种优化因素相比,本文方法弯矩分布更合理,弯矩极值约小10%,弯曲应变能约小20%。抗弯惯性矩无穷小模型比抗压刚度无穷大模型能得到更小的弯曲应变能状态;三铰拱模型迭代收敛性能比两铰拱与无铰拱模型的优;索拱桥压力线高次抛物线拟合后的结构内力比低次抛物线结果的优。     

复杂轴线拱结构实用解析解研究

拱结构力学问题的解析解大多基于沿拱轴的曲线积分,当拱轴线为非圆弧线时该曲线积分往往没有闭合解析解。针对该问题,提出近似曲线积分方法,将精确弧长微分近似显示表达,用以得到拱结构力学问题的实用解析解。基于本文方法,以包含大量复杂曲线积分的新型拱轴线弹性常数表达式及主拱圈自重、桥面系自重作用时内力表达式为研究对象,推演得到其实用解析解,并以弹性常数精确曲线积分的数值解与内力的有限元解为精确解,验证本文方法的高精确性与实用性。研究结果表明:与常规方法将曲线积分简化为直线积分相比,本文方法能得到更高精度的实用解析解,各弹性常数表达式最大相对误差小于2%;与内力的有限元解相比,本文方法具有更通用的实用表达式,且内力的最大相对误差小于4%。     

基于光纤光栅动态称重传感器的交通调查报告

本文调查中采用课题自主研发的弯板式光纤光栅动态称重传感器,并选取广东省东莞市沙田镇沿港路为试验路段,对包括车流量、轴重、轴速等要素在内的交通状况进行了长期的调查,获得了大量的统计数据,并选取了具有代表性的时段数据作为样本进行后期分析。     

信号经验模式分解与间断频率

基于环境激励条件下结构的模态参数识别问题需要处理采集的数据信号来得到所需的参数信息.经验模式分解(EMD)通过筛分过程将原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),可看作无需预设带宽的自适应高通滤波方法.通过设置间断频率可以避免模态混叠,使每一个基本模式分量表示结构的某一阶固有模态.采用信号实例说明该方法的主要计算过程,分解结果表明该方法能有效对信号进行分解,方便模态参数识别.     

下承式钢砼系杆拱桥吊索施工张拉力计算

本文以某下承式钢管混凝土系杆拱桥为背景,针对施工过程中吊索张拉力计算这一关键问题。结合该桥施工步骤,采用倒拆法和影响矩阵法相结合的方法,计算出了该拱桥吊索施工张拉力,并在实桥中得以应用,取得了比较好的效果。     

基于AR-EWT和SSI的桥梁结构模态参数识别

为解决随机子空间识别(SSI)算法存在的系统定阶困难问题,避免各模态之间的相互影响,提出一种结合自回归功率谱经验小波变换(AR-EWT)和SSI的桥梁结构模态参数识别方法。首先,采用AR-EWT将结构不同测点的振动响应信号分解成一系列仅含单一模态信息的单分量信号,并利用奇异值分解(SVD)去噪单分量信号。然后,组装所有测点中包含相同模态信息的单分量信号。最后,利用SSI分别处理各组单分量信号,识别结构的自振频率、阻尼比和振型。ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果表明：所提出的AR-EWT结合SSI的模态参数识别方法可避免直接利用SSI识别模态参数时存在的系统定阶问题,提高模态参数识别效率;ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果与直接利用SSI的识别结果、有限元分析结果基本一致。     

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。