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大跨度钢―混凝土组合铁路桥梁健康诊断分析研究
| 论文题名： | 大跨度钢―混凝土组合铁路桥梁健康诊断分析研究 |
| 关键词： | 钢-混凝土组合桁梁桥;损伤识别;径向基函数神经网络;有限元分析;力学特性 |
| 摘要： | 在环境因素和超载等荷载的作用下,桥梁结构会产生老化现象,或出现损伤。如果任由结构的损伤发展,不仅会使桥梁承载力降低,严重的时候还会使整个桥梁结构破坏。近年来,我国桥梁事故频出,造成了严重的财产损伤,甚至是生命的损失。因此,对桥梁结构进行健康诊断和及时的了解桥梁的损伤情况,这是十分有意义的,也是非常必要的。 本文以西平铁路太峪80m钢-混凝土组合桁梁桥为工程背景。对该桥梁的结构特点,损伤易产生的部位,产生损伤的典型原因进行了分析研究。对该桥梁在损伤工况下的动力特性和静力学特性进行计算,并与该桥梁在无损状态下的计算结果进行对比分析,得出损伤对该类型桥梁的影响特点。使用有限元软件Midas/Civil进行建模,并模拟各种损伤工况,提取相应的损伤指标数据。结合MATLAB软件,完成RBF神经网络的构建、学习和训练,并使用训练好的神经网络进行桥梁健康诊断。 主要研究内容如下: (1)收集了国内外对于桥梁健康诊断的各种方法的资料,分析总结各种健康诊断方法的优劣性和适用范围,找出钢-混凝土组合桁梁适用的健康诊断方法。 (2)在掌握神经网络理论的基础上,结合桥梁损伤诊断和神经网络的特点,设计桥梁损伤诊断的RBF神经网络,确定RBF神经网络损伤诊断的步骤。并通过Matlab(2013b版本)软件使RBF神经网络健康诊断方法得到实现。 (3)研究钢-混凝土组合桁梁桥的结构特点,分析判断该桥梁的易损伤部位,并对典型的损伤因素进行分析研究。在不同损伤工况下计算该桥梁的静力学特性和动力特性,并与无损状态的计算结果进行了对比,得出损伤对该类型桥梁的影响特点。 (4)针对钢-混凝土组合桁梁桥的特点,找出能够有效反应该桥梁损伤的损伤指标。构建RBF神经网络,提取有效的训练样本对RBF神经网络进行训练。使用训练好的神经网络进行钢-混凝土组合桁梁桥的损伤诊断,并判定诊断结果的有效性。 (5)使用RBF神经网络健康诊断方法,以结构自振频率为损伤指标,可以有效的对桥梁结构进行异常检测;以振型模态为损伤指标,可以有效的对钢-混凝土组合桁梁的单腹杆损伤、单节点损伤、腹杆和节点混合损伤进行损伤程度和损伤位置的判定。RBF神经网络健康诊断方法对于钢-混凝土组合桁梁的健康诊断是适用有效的。 |
| 作者： | 杨进 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 王根会 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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