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下承式系桿拱橋有限元模型修正研究

發(fā)布時間:2024-05-14 04:12
  利用結構的有限元模型可以進行結構的靜動力分析、損傷定位和量化識別、承載力評定、結構優(yōu)化設計及加固方案的選擇等,具有效率高、成本低的優(yōu)點。但通常結構的初始有限元模型不能真實反應結構的實際情況,有限元模型修正就是針對結構初始有限元模型,根據(jù)結構實測的靜動力響應對模型參數(shù)進行優(yōu)化調整,使修正后模型響應更貼近實際結構響應,從而得到一個更為準確的有限元模型。下承式單支撐面系桿拱橋的有限元模型修正研究較少,本文的研究對象為一座下承式單支撐面系桿拱橋,橋梁凈跨為247.0807米,矢高為55.5米,是目前國內同類型橋中跨徑最大者,對該橋進行有限元模型修正研究具有典型意義。應用ANSYS有限元軟件建立該橋的有限元模型,在橋梁現(xiàn)場進行模態(tài)測試,獲得相應的模態(tài)參數(shù),然后選取典型振型的模態(tài)頻率值分別運用徑向基神經網絡方法和響應面方法對該橋進行有限元模型修正,獲取了對該橋型具有普遍意義的設計參數(shù)、神經網絡和響應面模型。主要工作內容如下:(1)闡述了本文的研究背景和意義,并對有限元模型修正的各種方法及其優(yōu)缺點和國內外應用現(xiàn)狀進行了綜述分析。以下承式單支撐面系桿拱橋為研究對象,運用ANSYS建立該橋的有限元模型,...

【文章頁數(shù)】:96 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 有限元模型修正概述
    1.3 有限元模型修正研究現(xiàn)狀
        1.3.1 矩陣型有限元模型修正方法
        1.3.2 參數(shù)型有限元模型修正方法
        1.3.3 改進參數(shù)型有限元模型修正
    1.4 本文的主要研究內容
第二章 下承式單支撐面系桿拱橋有限元建模及靜動力分析
    2.1 拱橋概述
        2.1.1 橋梁概況
        2.1.2 橋梁主要技術標準
    2.2 橋梁的有限元模型
    2.3 橋梁靜力分析
        2.3.1 橋梁在自重及二期恒載作用下的靜力分析
        2.3.2 橋梁在設計荷載作用下的靜力分析
    2.4 橋梁動力特性分析
    2.5 本章小結
第三章 基于環(huán)境激勵的拱橋模態(tài)參數(shù)識別
    3.1 相關原理
        3.1.1 傳感器等采集裝置的選取
        3.1.2 測點的優(yōu)化布置
        3.1.3 移動測點法
        3.1.4 基于環(huán)境激勵的模態(tài)參數(shù)識別方法
    3.2 拱橋模態(tài)試驗方案
    3.3 現(xiàn)場模態(tài)測試試驗
    3.4 數(shù)據(jù)分析對比
    3.5 本章小結
第四章 基于徑向基神經網絡的拱橋有限元模型修正
    4.1 徑向基神經網絡
        4.1.1 徑向基神經網絡的結構
        4.1.2 徑向基神經網絡的映射機理
        4.1.3 徑向基神經網絡的實現(xiàn)
    4.2 基于徑向基神經網絡方法的模型修正過程
        4.2.1 參數(shù)的確定
        4.2.2 確定設計變量范圍
        4.2.3 樣本確定方法
        4.2.4 初始訓練樣本預處理
        4.2.5 基于MATLAB構建與優(yōu)化徑向基神經網絡
        4.2.6 有限元模型修正
    4.3 拱橋有限元模型修正
        4.3.1 參數(shù)確定
        4.3.2 訓練樣本的確定
        4.3.3 構建RBF神經網絡
        4.3.4 模型修正及修正結果
    4.4 本章小結
第五章 基于響應面方法的拱橋有限元模型修正
    5.1 響應面法基本理論
        5.1.1 響應面函數(shù)的選擇
        5.1.2 響應面函數(shù)的擬合
        5.1.3 響應面模型精度檢驗
    5.2 拱橋有限元模型修正
        5.2.1 二階不完全多項式響應面函數(shù)的擬合和檢驗
        5.2.2 構造基于頻率的目標函數(shù)及優(yōu)化方法的選擇與實現(xiàn)
        5.2.3 有限元模型修正及修正結果比較
    5.3 本章小結
第六章 結論與展望
    6.1 結論
    6.2 展望
參考文獻
致謝
附錄



本文編號:3973173

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