论文题名: | 挠度监测数据驱动的大跨连续刚构桥安全状态分级评估方法研究 |
关键词: | 连续刚构桥;挠度监测;安全分级;数据驱动 |
摘要: | 大跨连续刚构桥因具备较强的跨越能力、合理的内力分布、良好的经济性能以及优美的造型等一系列优势,已成为跨越峡谷深沟的重要桥梁结构形式之一。然而,在预应力损失、收缩徐变以及材料老化等多因素的共同作用下,在役大跨连续刚构桥健康状况的恶化不可避免,严重情况下会影响到桥梁的使用性能与承载能力。因此,充分挖掘桥梁的监测信息,准确评估连续刚构桥的健康状况,及时预报桥梁的不利工作状态,对于提升桥梁管养水平、保障桥梁运营安全,具有重要的科学研究意义与工程应用价值。 本文在国家杰出青年科学基金“桥梁监测与加固(51425801)”资助下,以亚洲第一高墩连续刚构大桥——毕威高速公路赫章大桥为依托,针对大跨连续刚构桥的安全保障问题,基于挠度监测数据,围绕监测数据处理—荷载识别—风险预警—安全评估这条主线展开研究,通过理论分析、算法开发、数值模拟以及实桥验证,开发了基于多尺度分析的挠度监测数据高效分离算法,提出了桥梁长期挠度预测方法,建立了桥梁随机激励识别技术,建立了基于分离挠度的多级预警机制,构建了基于分级预警信息融合的实用安全评估方法。主要研究内容及结论如下: (1)建立了基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与K-L散度(Kululback-Leibler divergence,KLD)的桥梁挠度监测数据组分分离方法。首先,基于低通滤波去除干扰噪声以及获取桥梁动挠度信号;然后,使用VMD分解桥梁挠度监测信号,并对分离出来的各分量开展核密度估计;其次,运用KLD计算各分量与源信号的散度值,进而准确剔除虚假分量,得到各挠度成分;最后,借助Pearson相关系数评价分解得到的各挠度成分,进一步判断分离成分的真实性,由此获取了桥梁挠度温度效应、活载效应、长期效应。为验证算法的有效性,将该方法与传统的经验模态分解算法进行对比。研究结果表明,所提方法有效克服了传统经验模态分解算法固有的模态混叠等问题,数值算例中挠度日、年温差效应和长期效应分离效果分别提升了7.52%、6.39%和8.41%。 (2)提出了基于多项式分布滞后与粒子滤波器的桥梁长期挠度预测方法。首先,构建能够描述桥梁长期挠度发展趋势的预测模型;其次,结合粒子滤波器算法,将预测模型转换到状态空间,建立基于粒子滤波器的参数估计模型;最后,根据粒子滤波器算法识别桥梁长期挠度预测模型参数,进而预测长期挠度。研究结果表明,所提出的基于多项式分布滞后与粒子滤波器的挠度预测方法能够准确预测桥梁长期挠度,并且能快速更新模型参数。 (3)提出了基于功率谱传播与自适应乘法正则化的桥梁随机激励识别技术。首先,引入了功率谱传播的概念,以此构建不同响应之间的传递路径;其次,基于所分离的动挠度响应功率谱,通过最小化预测误差来定位随机激励。随后,建立了改进的自适应乘法正则化策略,构造了各阶虚拟激励同步识别的优化函数,并利用广义迭代再加权最小二乘算法进行求解。最后,基于所识别的虚拟激励重构了随机激励。研究结果表明,所提方法在20dB白噪声的干扰下能够精准定位目标随机激励,具有良好的抗噪能力。同时,与传统的Tikhonov正则化方法相比,所提方法在保持与之相似的重构精度情况下,计算效率显著提高。 (4)构建了基于多源信息融合的桥梁安全状态分级评估方法。首先,确定了桥梁分离挠度蓝色、黄色、橙色、红色四级预警机制,明确了各等级下预警阈值的具体内涵;接着,提出了挠度分级预警阈值的获取方法,主要涉及利用极值统计分析方法、随机激励作用下考虑结构参数随机性的活载效应预警阈值计算方法,基于长期挠度预测、历史资料统计分析的挠度长期效应预警阈值计算方法;最后,将证据理论引入到挠度分级预警信息的多源融合中,明确了桥梁状态评估的辨识目标、评价指标,提出了基于区间数欧氏距离的基本信度分配函数构建方法,利用熵权法对不同评价指标的权重系数进行更新,运用Desmpster合成规则对更新后的基本信度函数进行融合以形成综合的分级评估结果。研究结果表明,所建立的预警框架合理可靠、评估流程实用有效,具有较大的工程应用价值。 (5)开展了大跨连续刚构桥基于挠度监测的状态评估实桥应用验证。基于所提出的VMD-KLD分离方法对历史监测挠度数据进行分离,获得了挠度活载效应、长期效应;接着,利用所提出的预警阈值获取方法,结合桥梁随机激励分析,建立了上述两种挠度成分的分级预警框架;最后,运用证据理论对某时段监测挠度的分级预警信息进行融合,实现了桥梁状态的综合评估。研究结果表明,所提出方法有效获取了各挠度成分,结合多层次的预警信息,达到了定性与定量评估兼顾的目的,评估结果与实际依托工程运行状态吻合的较好。 |
作者: | 付雷 |
专业: | 土木工程;桥梁与隧道工程 |
导师: | 张劲泉;周建庭 |
授予学位: | 博士 |
授予学位单位: | 重庆交通大学 |
学位年度: | 2022 |