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原文传递基于曲率模态的梁桥结构损伤识别方法研究

论文题名：	基于曲率模态的梁桥结构损伤识别方法研究
关键词：	损伤识别;曲率模态;神经网络;温度荷载;桥梁结构
摘要：	本文把曲率模态理论和神经网络理论结合起来探究桥梁损伤识别特征，并着重对简支梁损伤位置进行了识别研究。针对曲率模态差对桥梁结构损伤识别的局部不敏感性与损伤程度灵敏度问题，提出了曲率模态差与神经网络算法相结合的方法识别桥梁结构损伤位置;将曲率模态差由一维扩展至二维，提出基于二维曲率模态差的方法从二维角度识别桥梁损伤位置，并将此方法拓展至桥梁裂缝形状识别;最后对随机温度荷载情况下的二维损伤识别提出解决方法，主要内容如下: 　　1.针对一维简支梁结构，首先利用曲率模态差对其进行损伤识别，包括单处损伤、多处损伤以及不同位置的损伤位置识别，验证了其有效性;针对目前损伤大小不定量的状况，提出融合体积率与损伤程度的损伤量化概念，为损伤定量分析提供依据;在较小损伤情况下，曲率模态差存在局部不敏感性与损伤程度灵敏度问题，针对这一特性，提出融合神经网络分类识别算法的方法对简支梁损伤的位置进行识别，结果表明，在曲率模态差不能识别损伤的情况下，该方法能够对桥梁结构损伤位置进行有效的识别。　　2.针对二维简支梁结构，首先将曲率模态差理论拓展至二维;用高斯曲率模态差对简支板梁进行二维损伤定位，结果表明其损伤识别效果并不明显;提出二维模态曲率差的方法识别损伤位置，对简支板梁进行了损伤识别研究，其结果较高斯曲率模态差明显改善，在相同工况下能够精确的识别出损伤位置;探讨了二维曲率模态差方法进行识别时，损伤的位置和识别效果的关系，研究表明其存在局部损伤不敏感的状况;在二维曲率模态差对局部损伤不能识别的情况下，融合神经网络算法对其进行损伤识别分析，结果表明此方法能够有效的解决局部损伤不敏感的问题;最后基于二维曲率模态差进行扩展，提出桥梁裂缝形状识别技术，并对此进行数值模拟，成功识别出裂缝的形状。　　3.结合温度对混凝土弹性模量的影响，利用弹性模量的折减模拟温度荷载对混凝土的影响;首先用二维曲率模态差对温度荷载均匀作用在简支梁工况下进行损伤识别分析，其识别效果明显;提出影响因子法模拟温度荷载作用于损伤位置与非损伤位置的区别并探究影响影子对识别效果的影响，当影响因子较大时，二维曲率模态差仍能够准确识别出损伤位置;由于温度分布的随机性，用正态分布模拟温度荷载随机作用于简支梁结构，在此工况下用二维曲率模态差对其进行损伤识别，分析温度随机离散程度对损伤识别的影响，当离散程度较小时，二维曲率模态差仍能准确的识别出损伤位置;结合温度对混凝土外表面与内表面的梯度曲线，对日照情况进行模拟，探究其对二维曲率模态差识别损伤位置的影响，结果表明在日照工况下，二维曲率模态差能够识别出损伤位置;最后，针对温度随机荷载工况与影响因子工况下损伤位置无法确定的情况，融合神经网络分类算法进行损伤识别，研究表明该方法能够有效的在损伤位置模糊的状态下进行较为准确的损伤识别。
作者：	龚垚
专业：	建筑与土木工程
导师：	杨建喜
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文