基于机器学习的Π型断面桥梁涡振响应预测

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Π型断面梁因其结构简单、装配便利、受力明确等优点在中等跨径桥梁的建设中得到了广泛应用。然而,作为一种典型的钝体断面,Π型断面梁在风荷载作用下容易出现振动问题,尤其是在低风速下发生的涡激振动。目前,工程上常采用气动措施来抑制主梁涡振,如采取风嘴、下稳定板等措施来优化主梁的气动外形进而改善其气动性能。为了设计出能有效抑振的气动外形,许多学者对Π型断面梁的涡振机理展开了广泛且深入的研究,但由于影响涡振性能的因素众多,且涡振响应对结构断面外形的变化十分敏感,尚无法形成统一的涡振机理理论,涡振响应的预测模型也缺少普适性的应用。本文针对Π型断面梁,结合节段模型风洞试验,初步研究其涡振响应特性与来流风场特性之间的相互关系;再基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)理论实现绕流场可视化,分析下中央稳定板的抑振机制;最后将试验和模拟结果整理为学习样本,利用机器学习方法实现对Π型断面梁涡振响应的预测,分析影响其涡振特性的主要因素。主要研究内容包括:(1)统计已建成桥梁中采用的Π型主梁的基本结构参数,据此设计具有代表性的节段模型。根据风洞试验结果,初步分析其涡振响应特性。研究发现:Π型断面梁容易出现涡振现象,竖弯和扭转涡振响应曲线各包含差异较大的两个涡振锁定区间;涡锁区间长度和最大涡振振幅均受到风速、风攻角的影响;此外,下中央稳定板对主梁竖弯涡振的抑制效果明显却有可能加剧扭转涡振响应。(2)利用Fluent软件的User-defined Function功能(UDF),编写基于New Mark-β法的自由振动程序,实现对Π型主梁竖弯涡振的数值模拟,并根据风洞试验结果对数值模型进行校核。利用校核后的数值模型,计算不同工况下Π型主梁的涡振响应,以扩充后续用于训练涡振响应预测模型的学习样本容量。利用Fluent的流场可视化功能,对Π型主梁周围流场特性进行分析,初步探索下中央稳定板的抑振机制。(3)利用前述涡振响应样本对机器学习模型进行训练,并调试不同模型的控制参数,使预测精度满足要求。在计算速度、预测精度等方面对支持向量机、BP神经网络、RBF神经网络三种机器学习方法的预测性能进行评价,选出适应性最佳的模型实现对Π型主梁涡振响应准确且快速的预测。基于预测结果,分析来流流场特性和Π型主梁涡振特性之间的关系,并进一步利用BP神经网络预测Π型主梁的涡振响应特征参数。
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