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基于频率和优化算法的大跨桥梁结构模型修正方法
| 论文题名： | 基于频率和优化算法的大跨桥梁结构模型修正方法 |
| 关键词： | 大跨斜拉桥;健康监测;结构模型;频率差值;损伤识别;人工鱼群算法 |
| 摘要： | 大跨度桥梁结构的服役时间长，在其服役期间，结构的物理参数、模态参数及相关力学性能会随着时间而不断改变，因此，对其进行参数校正是极其必要的。目前，对于各类结构的参数识别和模型修正的研究有很多，但由于大跨度桥梁结构的多参数模型的复杂性，如何在同时满足速度和精度要求的基础上对其进行有效的模型修正，还有待进一步研究。另一方面，长时间服役的桥梁结构，在恶劣的环境作用下不可避免地会出现损伤，这些微小的损伤受噪声干扰或仪器的分辨率限制而难以被识别，从而对现役结构的模型修正带来了一定的困难。 本文针对以上两点，开展了大跨桥梁结构模型修正和损伤识别的研究，主要研究内容如下： （1）提出了一种基于临时斜撑的斜拉桥斜拉索微小损伤检测方法：借助安装在斜拉索下段的临时斜撑，损伤前后斜拉索短段部分的频率差值能够放大十倍甚至百倍，使得小损伤能被及时诊断。本文选择实际工程中某斜拉桥的一根斜拉索进行了数值模拟，并对实验室的一根斜拉索进行了数值模拟和实验验证，结果表明提出的方法可实现斜拉索小损伤的快速识别，且成本低廉、方便可靠。 （2）研究并改进了人工鱼群算法：在鱼群觅食行为策略中引入了路径记忆，减少了觅食行为的运算步骤，使觅食行为的运算时间大大缩短，并一定程度上提高了结果的精度。使用De Jong函数对原始和改进后的鱼群算法进行测试，结果表明改进后的算法较原始算法在收敛速度和运算精度上均有较大提高。在此基础上，提出了基于改进人工鱼群算法的有限元模型修正方法，并在东营黄河公路大桥中同时选取17个参数进行修正计算，分别使用改进的前后算法进行了修正，结果表明改进后的鱼群算法运算速度提高了约26%，且修正精度也有约6%的小幅提升。 本文提出的斜拉索损伤识别方法适用于斜拉索微小损伤的快速诊断，能够对在役斜拉索的数值模型进行准确修正；提出的改进人工鱼群算法可快速并精确地找到优化问题的最优值，适用于各种寻优问题（本文以结构有限元模型修正为例）。 |
| 作者： | 钟越 |
| 专业： | 结构工程 |
| 导师： | 安永辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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