【摘 要】
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利用长期海量监测数据得到的模态频率其实是整个结构系统的频率,如何获取环境因素对频率的影响关系,从而得到结构的在同一环境条件下的模态频率,已成为以模态频率为指纹进行
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利用长期海量监测数据得到的模态频率其实是整个结构系统的频率,如何获取环境因素对频率的影响关系,从而得到结构的在同一环境条件下的模态频率,已成为以模态频率为指纹进行桥梁结构损伤识别的研究热点。本文以新沂河大桥第九联连续梁桥为研究对象,围绕消除温度、车载等环境因素影响,识别结构模态频率这个研究主题,建立了环境因素-模态频率的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)回归模型,获取了新沂河大桥的归一化模态频率。本文的主要工作和成果如下:(1)论述了温度、车辆荷载等环境因素对结构模态频率影响的机理,温度主要通过改变材料的弹性模量等材料属性,以及改变超静定结构约束对结构频率产生影响;车辆、雨雪等主要是通过荷载的形式改变了整个结构体系的振动特性。(2)论述了支持向量回归机在结构健康监测上的应用,建立了基于ANSYS的新沂河大桥有限元模型,通过模拟车辆荷载变化获取多阶模态频率,基于实测频率的长期统计特性,建立了车辆荷载四变量-模态频率的非线性SVM回归模型。分析表明,非线性SVM回归模型能准确预测结构模态频率变化。(3)基于新沂河大桥健康监测系统、车辆称重系统的长期监测数据,建立了环境温度双变量、车辆荷载四变量以及环境温度和车辆荷载六变量-模态频率的非线性SVM回归模型。分析表明,较小的采样间隔、较多的特征变量能提高回归精度,本文所建模型能较好的预测频率变化。(4)利用本文所建回归模型对新沂河大桥实测频率做归一化处理。分析表明,归一化后的频率浮动区间大大收窄,稳定性增强,能较好的实现结构损伤预警。
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