基于正分析模型修正的桥梁安全评定若干关键问题研究

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随着经济的发展,我国建设了大量的桥梁,它们架设在神州大地的各个重要交通枢纽之上,为经济的健康发展提供了重大的推动作用。但是众多已建桥梁缺乏合理的维修养护,加之它们所处的复杂环境和频繁穿梭的车流,导致许多已建桥梁出现了不同程度的损坏。为此,就需要对它们进行安全评定以便给予及时的修缮。虽然现在已经研究了很多桥梁安全评定方法,但是在桥梁安全评定领域还有很多问题需要深入研究。例如:因为实测数据不足、实测指标对损伤不敏感等原因导致反问题定解条件不足、模型修正结果非唯一,所以难以完全准确的获得桥梁力学模型来评估桥梁性能;对于大跨度桥梁,当考虑多个车辆荷载在桥面二维动态移动时,确定最不利加载位置所需考虑的工况组合将变得极多,所以此时难以高效的确定安全评定所需的最不利加载位置及最不利内力;虽有一些方法利用可靠度指标等物理量预测结构的寿命,但是多数安全评定方法没有很好的建立全面反映结构性态随时间演化规律的模型库,这导致难以有效预测结构未来短期内的各项安全性态指标。针对以上问题,本文研究了一种基于正分析模型修正的桥梁安全评定方法。具体研究内容如下:首先,提出了一种考虑主次因素的分步均匀设计正分析模型参数修正方法。模型修正是利用激励和响应反演系统的一种反问题,现有方法多数是从反分析角度解决模型修正问题,所以避免不了定解条件不足导致结果不唯一的问题。本文从正分析角度、利用先验知识建立完备模型库,通过匹配响应的方式找出最接近实测响应的模型作为模型修正的结果,这就解决了定解条件不足的问题。但是,正分析方法成功的前提是建立反映待求问题全部特性的完备模型库,这无疑是困难的。为此,本文利用均匀设计安排一定数量有代表性的参数试验方案来训练神经网络,使其具备完备模型参数库的功能,来解决上述问题。通过研究发现:均匀设计可以近似满足完备性的要求,但是由于均匀设计追求均匀性、而放弃了正交性,使得均匀设计抽样方案的样本数过少,导致神经网络训练不充分,所以本文提出因素重排列扩展均匀设计方案的方法;同时,本文利用模糊层次分析法评选了九种识别指标的优劣,结果显示位移、一阶振型和基频是优良的识别指标,它们的权重分别为0.134、0.124和0.122;最后,为了能够切实修正大型复杂结构,基于一个实际钢桁架模型修正过程中的教训和经验,总结了一种考虑主次因素的分步均匀设计正分析模型参数修正方法。其次,研究了一种从试验设计角度求解最不利加载位置的方法。现在求解最不利加载位置的方法主要是动态规划法,对于桥梁平面模型,它是令车辆荷载沿内力影响线逐步移动求极值来得到最不利加载位置的。但是当考虑多个车辆荷载沿桥面二维动态移动时,确定最不利加载位置所需考虑的工况组合将变得极多,此时动态规划法的计算工作量会变得很大。因此,在已有平面杆系模型内力影响线和包络线研究的基础上,本文拓展了以上方法使它能够解决桥梁空间杆系模型内力影响面和包络图的计算问题,并以此为基础,提出从试验设计的角度求解最不利加载位置,即利用均匀设计安排加载因素组合试验、采用回归分析建立加载因素与内力极值之间的函数关系、基于网格筛选法快速确定桥梁最不利加载位置。结果显示:在较少次均匀设计试验计算之后,本文方法结果与精确解之间的偏差为1.95%,即本文方法是可行和有效的。最后,提出了一种基于正分析模型修正的桥梁安全评定方法。针对现有多数研究没有很好的建立全面反映结构性态随时间演化规律的模型库的问题,本文提出了一套由正分析模型修正建立多时刻的结构健康档案、考虑桥梁性态随时间演化的规律、以多个时刻结构的健康档案为基础、评估桥梁当前承载能力和预测未来短期内性态水平的安全评定方法。通过一座大跨度拱桥的安全评定分析,验证了本文方法的可行性和有效性。计算结果显示:对于本文拱桥结构,多个时刻修正模型的最大响应误差为4.521%,而预测模型的最大响应误差为7.6%,即通过正分析模型修正和基于神经网络的时间序列预测准确的建立了反映结构性态随时间演化规律的健康档案,并给出了合理的性态评定结果。
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