原文传递
基于异常变形的钢-砼组合梁损伤识别试验研究
| 论文题名： | 基于异常变形的钢-砼组合梁损伤识别试验研究 |
| 关键词： | 桥梁工程;钢桁-混凝土组合梁;损伤识别;异常变形 |
| 摘要： | 本文依托导师主持的国家自然科学基金面上项目“基于影像轮廓线叠差分析获取桥梁全息变形及结构状态演绎方法探索(51778094)”，针对钢桁-混凝土组合梁在多种损伤工况下静力加载试验，开展了由主梁影像轮廓线叠差获取全息变形曲线与结构损伤识别方法研究。其主要研究内容如下: 1、对一根7米长钢桁-混凝土组合试验梁，进行多种损伤状况下的分级加载试验，对每一损伤加载工况均进行定点摄影、车载移动摄影和传统位移计的数据采集，其中车载移动式摄影获取图像信息数据的分析处理是本文的研究重点。 2、将车载移动式摄影装置获取的试验梁图像数据进行图像拼接处理，由图像拼接算法的理论和技术方法入手，将基于灰度矩阵的图像拼接与基于改进的SIFT算法的图像拼接相结合，对试验梁的分段局部高分辨率图片拼接整合为全梁图像。 3、基于数学形态学以及图像信息学相关理论，深化研究了图像全息边缘轮廓线叠差算法，对各个损伤/荷载工况所获得的试验梁图像进行结构轮廓线叠差分析，得到试验梁全息变形曲线，并与百分表位移实测数据进行了对比分析。 4、采用神经网络进行结构的损伤识别探索，基于无损结构与相应损伤工况下的结构全息变形曲线的对比，捕捉异常变形特征作为损伤表征，把反分析问题转化为神经网络映射判定的问题。 5、通过无损试验梁受载变形曲线样本和不同损伤试验梁受载变形曲线样本的训练学习，运用神经网络自身的泛化能力，得到较为可靠的映射判别网络，将试验中非训练样本的全息变形曲线输入神经网络，基于网络输出层结果可识别损伤位置和损伤程度。 |
| 作者： | 雷杨崑 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 张晓艳;周志祥 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
