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基于模态应变能与神经网络的桥梁损伤识别研究
| 论文题名： | 基于模态应变能与神经网络的桥梁损伤识别研究 |
| 关键词： | 桥梁结构;损伤识别;模态应变能;人工神经网络 |
| 摘要： | 随着现代交通事业的发展,桥梁结构在交通运输中起着非常重要的作用,但在长期的使用中,由于环境、自然灾害等等一些原因都可能使桥梁产生微小损伤,损伤逐渐发展,使桥梁的使用安全受到威胁。因此需要研究更好的损伤识别方法对桥梁结构进行损伤识别,早发现早处理,以免造成桥梁垮塌,而引起重大事故。 本文叙述了桥梁健康监测的目的与意义和桥梁健康监测系统的现状,介绍了国内外损伤识别研究的现状。简述了桥梁结构损伤识别的主要方法,详细分析了模态应变能与神经网络的桥梁损伤识别理论与方法,在此基础上提出了模态应变能损伤识别指标。之后利用有限元软件ANSYS建立一T形预应力简支梁模型,分别基于模态应变能变化率和模态应变能损伤指标两种损伤识别方法对此简支梁进行损伤识别研究。比对分析了两种损伤指标,说明模态应变能损伤指标的可行性与识别效果。研究结果表明基于模态应变能损伤指标的识别方法对桥梁结构损伤定位准确且敏感性高。 利用模态应变能损伤指标进行损伤识别的方法损伤定位准确,但它对损伤程度的识别效果不好,而神经网络可以成功的对一些结构进行损伤定位与定量。但是神经网络在多损伤识别时不可避免有训练样本量大的问题,而且有时会出现样本组合爆炸。所以本文考虑先利用模态应变能损伤指标的方法对桥梁结构损伤定位后,再利用神经网络进行损伤程度识别,从而大大减少神经网络的训练样本组数,防止单独利用神经网络时在多损伤识别情况下出现样本组合爆炸的问题。 本文以金水河特大桥为例,利用有限元软件ANSYS建立了桥梁有限元模型,并基于模态应变能损伤指标与神经网络对其进行损伤识别研究。经研究表明利用模态应变能损伤指标的识别方法对桥梁损伤定位准确;再利用神经网络进行损伤程度识别,选取频率作为神经网络的输入参数进行网络训练,对训练好的网络进行测试,测试结果表明神经网络对损伤程度的识别效果很好。说明利用模态应变能损伤指标与神经网络相结合的方法对桥梁结构损伤识别是可行且有效的。此两种方法相结合克服了单一一种方法的缺点,而取两种方法各自的优点,使损伤定位定量更加准确,并为桥梁结构损伤识别提供了有效的识别方法。 |
| 作者： | 毛春凤 |
| 专业： | 工程力学 |
| 导师： | 顾永强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 内蒙古科技大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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