我國經(jīng)濟快速發(fā)展帶動了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)熱潮。橋梁作為基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分近些年來也進入了快速建設(shè)階段。然而,橋梁經(jīng)過長期使用,由于材料老化和環(huán)境侵蝕,橋梁不可避免地會出現(xiàn)各種損傷情況,導(dǎo)致橋梁事故時有發(fā)生,因而橋梁結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測越來越被人們重視。目前,橋梁監(jiān)測系統(tǒng)多應(yīng)用于跨徑較大的重要性橋梁,對于中小跨徑橋梁的監(jiān)測方法則相對缺乏。由于中小跨徑橋梁重要性程度低,橋梁監(jiān)測信息不完備,特別是缺少車輛荷載信息,橋梁的結(jié)構(gòu)參數(shù)也往往是未知的,所以亟需研究一種不依賴車輛荷載和橋梁結(jié)構(gòu)參數(shù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方法。本文提出了一種基于橋梁響應(yīng)相關(guān)性的中小跨徑橋梁的監(jiān)測方法。通過車荷載影響線分析,從理論上闡明了橋梁不同位置之間的響應(yīng)存在不依賴車輛荷載映射關(guān)系的機理;應(yīng)用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了不同橋梁響應(yīng)時域數(shù)據(jù)的相關(guān)性模型,并開展了不同橋梁損傷對相關(guān)性模型預(yù)測誤差的靈敏度分析,選擇出適合于中小跨徑橋梁狀態(tài)監(jiān)測的不同位置結(jié)構(gòu)響應(yīng)相關(guān)性模型。本文具體內(nèi)容如下:（1）研究了車輛荷載作用下中小跨徑橋梁不同位置結(jié)構(gòu)響應(yīng)之間存在相關(guān)性的機理。利用橋梁不同位置響應(yīng)的車荷載影響線,推導(dǎo)了橋梁在單車和多車荷載條件下,橋梁不同位置... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

單個車輛荷載作用下的簡支梁

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-12-1/4跨位置處的撓度為：1144()llp=Pfx（2-6）跨中位置處的撓度為：1122()llp=Pfx（2-7）通過公式（2-6），可以由監(jiān)測的橋梁1/4跨徑處的撓度值，反算求得車輛荷載位置xp,再將其代入公式（2-7）,可得：114411()pllxfP=（2-8）11111112244244111(())(())lllllllPffffP==（2-9）式（2-9）表明橋梁1/4跨徑處和跨中位置的撓度響應(yīng)之間存在不依賴于車輛荷載的相關(guān)映射關(guān)系，同理也可證明橋梁不同位置之間撓度響應(yīng)（或其他類型響應(yīng)）也存在這種不依賴于車輛荷載的相關(guān)映射關(guān)系。2.2.2多車行駛情況下的結(jié)構(gòu)響應(yīng)相關(guān)性多車行駛情況下的橋梁響應(yīng)相關(guān)性證明設(shè)置三個移動集中力（位置未知）和三個橋梁撓度響應(yīng)測點：1/4跨徑、跨中和3/4跨徑處。主梁的分析模型見圖2-2：圖2-2多個車輛荷載作用下的簡支梁其中P1，P2，P3分別為三個移動集中力，距離橋梁左端的距離分別用xp1,xp2和xp3來表示，l為橋梁的跨度。設(shè)fx(xp)表示距左端x處橋梁撓度在單位車輛荷載作用下的影響線。則在上圖所示的車輛荷載作用下，橋梁撓度可以表示為：1/4跨位置處的撓度為：()()()11112123134444pppllll=Pfx+Pfx+Pfx（2-10）

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-14-2.2.3結(jié)果分析上述證明過程可以發(fā)現(xiàn)：在單車行駛和多車行駛的情況下橋梁不同位置之間的響應(yīng)都存在不依賴于車輛荷載僅依賴結(jié)構(gòu)參數(shù)的映射關(guān)系。但是，當(dāng)結(jié)構(gòu)參數(shù)未知時，上述映射關(guān)系無法直接顯示表示，所以本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的LSTM（長短時記憶網(wǎng)絡(luò)）來對大量不同車輛行駛工況的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，建立相關(guān)性模型。2.3LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介上一小節(jié)我們證明了在特定的條件下橋梁不同位置響應(yīng)之間存在著不依賴于車輛荷載僅依賴結(jié)構(gòu)參數(shù)的相關(guān)性映射關(guān)系。然而，在實際應(yīng)用中，由于橋梁結(jié)構(gòu)參數(shù)往往未知，無法直接顯示地得到上述相關(guān)關(guān)系。但是，橋梁監(jiān)測系統(tǒng)可以實際測量大量橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)，這些監(jiān)測數(shù)據(jù)中蘊含著上述不同位置結(jié)構(gòu)響應(yīng)的相關(guān)關(guān)系；因此，我們可以利用這些監(jiān)測數(shù)據(jù)對橋梁不同位置響應(yīng)之間的相關(guān)性進行建模描述。由于本文的響應(yīng)數(shù)據(jù)類型為時程數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)量較大，所以考慮采用深度學(xué)習(xí)中解決時序問題作用突出的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。本文將運用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)測數(shù)據(jù)訓(xùn)練，建立橋梁不同位置響應(yīng)之間的相關(guān)關(guān)系。本節(jié)對LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做相關(guān)的理論背景介紹。在介紹LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們首先要介紹RNN網(wǎng)絡(luò)（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）：RNN網(wǎng)絡(luò)是一類以不同時間收集到的數(shù)據(jù)為輸入，在時間的前進方向進行遞歸且所有節(jié)點依次鏈接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（見圖2-3[42]）。RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以可以解決序列問題，是因為它可以記住每一時刻的信息，該時刻隱藏層的信息不僅由該時刻輸入層的信息決定，還由上一時刻隱藏層的信息所決定。但RNN網(wǎng)絡(luò)也會產(chǎn)生長期依賴問題，當(dāng)其所需要的相關(guān)信息和當(dāng)前語句距離較遠的時候，RNN將難以學(xué)習(xí)到需要的信息。圖2-3RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖[42]

【參考文獻】：
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本文編號：3274212