【摘要】：如何從海量數(shù)據(jù)中獲取結(jié)構(gòu)的特征信息,判斷橋梁結(jié)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)狀況是橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的主要任務(wù)。其中,有限測(cè)點(diǎn)下的傳感器優(yōu)化布置是基礎(chǔ),環(huán)境激勵(lì)下的模態(tài)參數(shù)識(shí)別是核心,損傷識(shí)別方法則是關(guān)鍵。本文圍繞這三個(gè)橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的共性關(guān)鍵問題,開展深入系統(tǒng)的研究、開發(fā)及應(yīng)用。傳感器優(yōu)化部分,主要闡述8種經(jīng)典傳感器優(yōu)化算法的基本思想,系統(tǒng)梳理各算法的技術(shù)特點(diǎn)和計(jì)算流程,總結(jié)各算法之間的演變及聯(lián)系,并集成開發(fā)軟件,為模態(tài)識(shí)別提供基礎(chǔ);模態(tài)識(shí)別部分,詳細(xì)介紹兩種信號(hào)預(yù)處理方法和6種運(yùn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法的基本理論、歸納總結(jié)各算法的技術(shù)特點(diǎn)和數(shù)值計(jì)算方法,以各種算法的數(shù)值分析手段為出發(fā)點(diǎn),探討不同算法的識(shí)別精度、適用范圍,以及抗噪水平。損傷識(shí)別部分,深入研究基于模態(tài)的損傷識(shí)別方法,主要包括基于頻率、基于曲率模態(tài)和基于柔度矩陣的損傷識(shí)別方法,探討各種損傷指標(biāo)的使用范圍以及抗噪水平。目前,還沒有成套的健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析軟件,少有的幾個(gè)商業(yè)軟件均為黑箱模式、不能定制;更為關(guān)鍵的是,它們需要人工干預(yù),不能滿足橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)集成化、自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化的要求。為此,本文以MATLAB為平臺(tái),集成開發(fā)模態(tài)分析工具箱和損傷識(shí)別工具箱。模態(tài)識(shí)別工具箱功能涵蓋6種經(jīng)典的模態(tài)識(shí)別算法,并針對(duì)不同算法增設(shè)參數(shù)調(diào)試功能,能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)模態(tài)參數(shù)識(shí)別。損傷識(shí)別工具箱涵蓋了基于頻率、基于曲率模態(tài)和基于柔度矩陣三大類的損傷指標(biāo)計(jì)算功能,簡(jiǎn)潔直觀地顯示結(jié)構(gòu)損傷位置。用戶可以直接使用模態(tài)分析工具箱進(jìn)行實(shí)時(shí)模態(tài)分析和研究,利用損傷識(shí)別工具箱判斷結(jié)構(gòu)的損傷位置。最后對(duì)一座三跨連續(xù)剛構(gòu)的數(shù)值模型通過8種傳感器優(yōu)化布置算法進(jìn)行傳感器優(yōu)化布設(shè),并針對(duì)3種混合算法的影響因素進(jìn)行參數(shù)化分析,結(jié)果表明EI法效果最差,逐步消減法效果最穩(wěn)定,混合算法的性能與參數(shù)的選取有關(guān);采用6種模態(tài)識(shí)別算法進(jìn)行模態(tài)識(shí)別,結(jié)果表明,模態(tài)識(shí)別方法中,FDD法抗噪性最好,SSI法和ERA法識(shí)別精度最高。通過損傷識(shí)別的計(jì)算發(fā)現(xiàn),損傷指標(biāo)MFC的抗噪性最好。為進(jìn)一步驗(yàn)證程序的可靠性和適用性,利用模態(tài)分析工具箱對(duì)南京長(zhǎng)江四橋進(jìn)行實(shí)橋模態(tài)分析,結(jié)果表明本文開發(fā)的工具箱具有很好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:It is the main task of the bridge health monitoring system that how to obtain the characteristic information of the bridge structure from the massive data and how to judge the operation condition of the bridge structure. Among them, the optimal arrangement of sensors at finite measurement points is the basis, modal parameter identification under environmental excitation is the core, and damage identification method is the key. This paper focuses on the common key issues of these three bridge health monitoring systems, and carries out in-depth and systematic research, development and application. In the sensor optimization part, the basic ideas of eight classical sensor optimization algorithms are described, the technical characteristics and calculation flow of each algorithm are systematically combed, the evolution and connection of each algorithm are summarized, and the development software is integrated. Provide the basis for modal identification; In the part of modal identification, the basic theories of two methods of signal preprocessing and six methods of operating modal parameter identification are introduced in detail, the technical characteristics and numerical calculation methods of each algorithm are summarized, and the starting point is the numerical analysis methods of various algorithms. The recognition accuracy, application range and anti-noise level of different algorithms are discussed. In the part of damage identification, the damage identification method based on modal is deeply studied, including frequency-based, curvature mode-based and flexibility matrix-based damage identification methods, and the application scope and anti-noise level of various damage indexes are discussed. At present, there is no complete set of health monitoring data analysis software, few commercial software are black box mode, can not be customized; More importantly, they need manual intervention and can not meet the requirements of integration, automation and real-time of bridge health monitoring system. In this paper, MATLAB platform, integrated development of modal analysis toolbox and damage identification toolbox. The function of modal identification toolbox covers six classical modal identification algorithms and adds parameter debugging function to different algorithms to identify real-time modal parameters. The damage identification toolbox includes three kinds of damage index calculation functions: frequency-based, curvature-mode and flexibility matrix. The damage location of the structure can be displayed simply and intuitively. Users can directly use the modal analysis toolbox for real-time modal analysis and research, and use the damage identification toolbox to determine the damage location of the structure. Finally, a numerical model of a three-span continuous rigid frame is set up by eight optimal sensor placement algorithms, and parametric analysis of the three hybrid algorithms is carried out. The results show that the EI method has the worst effect. The effect of step-by-step subtraction method is the most stable, and the performance of hybrid algorithm is related to the selection of parameters. Six modal identification algorithms are used for modal identification. The results show that the FDD method has the best anti-noise property and the identification accuracy of SSI and ERA method is the highest. Through the calculation of damage identification, it is found that the damage index MFC has the best anti-noise ability. In order to further verify the reliability and applicability of the program, the modal analysis toolbox is used to carry out the real bridge modal analysis of the fourth Nanjing Yangtze River Bridge. The results show that the toolbox developed in this paper has a good practical application value.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U446

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本文編號(hào)：2462871