温度影响下钢筋混凝土简支梁桥动力特性分析与损伤识别方法研究桥梁结构作为现代交通运输系统的主要组成部分,在社会经济发展中发挥着重要作用,其安全运营状态密切关系到经济持续健康发展与人民生命财产安全。桥梁服役过程中,受到日益增长的交通荷载与外部恶劣环境的影响,不可避免地出现材料性能退化和累积损伤,导致桥梁垮塌事故的发生。因此,及时、有效地识别桥梁损伤,评价其服役状态,对保障桥梁运营安全,提高服役寿命具有重要的现实意义。随着传感器技术与模态分析技术的不断发展,基于动力特性的损伤识别方法在桥梁健康监测与损伤识别领域得到了广泛应用。然而,环境因素,特别是温度会造成桥梁模态参数的显著改变,使基于动力特性的损伤识别方法失效。在我国季冻区,年温度跨度接近70℃,势必会引起桥梁结构模态参数的变化,对基于动力特性的损伤识别产生不良影响。因此,分析温度对桥梁模态参数的影响规律,阐明影响机理,形成有效的模态参数温度影响剔除及损伤识别方法,对提高基于动力特性的损伤识别准确性,促进其工程实用化具有重要作用。本文结合国家自然科学基金项目“考虑温度效应的桥梁结构模态参数识别技术及损伤识别方法研究”,针对东北季冻区环境因素对钢筋混凝土简支梁桥动力特性的影响进行了统计分析,明确了温度对模态参数的影响机理,提出了有效的温度影响剔除方法。在此基础上,基于统计过程控制、模糊聚类与模糊推理方法,实现了温度影响下的简支梁桥损伤识别。本文开展的具体研究工作如下:1.通过对钢筋混凝土简支梁的长期监测,揭示了季冻区环境影响下简支梁桥模态参数的变异规律与内在影响机理。首先,采用灰色关联度分析法定量评价环境因素对模态参数的影响程度,确定出主要环境影响因素;然后,考虑主要环境因素对结构内部温度的影响,基于统计分析明确了温度对模态参数的影响规律;最后,从混凝土材料性能依温特性与结构内力改变入手,阐释了温度影响模态频率的内在机理。2.考虑温度不均匀分布对模态频率的影响,构建了钢筋混凝土简支梁模态频率量化模型,剔除了模态频率的温度影响。通过主成分分析,对温度测试数据进行降维处理,消除测试温度间的相关性;采用多元线性回归、BP神经网络、支持向量回归、遗传优化支持向量回归技术构建了考虑温度不均匀分布的模态频率量化模型,基于均方根误差与相关系数定量对比了各模型的预测性能;结合模态频率长期监测值与遗传优化支持向量回归模型预测值,剔除了温度对模态频率的影响,通过对比剔除温度影响前后的模态频率变异程度验证了遗传优化支持向量回归模型剔除模态频率温度影响的有效性。3.针对剔除温度影响后模态频率存在的随机性与不确定性,提出了基于休哈特均值控制图与粒子群优化模糊C均值聚类的损伤预警与评价方法。对无损状态下的模态频率进行统计分析,确定休哈特均值控制图控制界限,通过损伤引起的模态频率异常变化,实现损伤的早期预警;利用粒子群优化模糊C均值聚类算法对典型损伤状态下的模态频率进行聚类分析,确定损伤等级聚类中心,通过计算未知状态模态频率到各聚类中心的模糊隶属度进行损伤程度评价与定量识别。4.基于自联想神经网络、多元休哈特控制图与粒子群优化模糊C均值聚类算法,提出了不依赖温度测试数据的损伤诊断与评价方法。将温度作为模态频率的潜在影响变量,利用无损状态下的模态频率对自联想神经网络进行训练,建立温度与模态频率的潜在映射关系;采用训练完成的自联想神经网络对损伤状态模态频率进行重构,通过多元休哈特控制图对重构残差进行检验,辨识损伤出现;以重构残差为损伤程度评价指标,对典型损伤状态下的重构残差进行聚类分析,通过计算未知状态下自联想神经网络重构残差到聚类中心的隶属度实现损伤程度评价与定量识别。5.针对剔除温度影响后模态参数不确定性对损伤定位与局部损伤程度识别的影响,基于均匀荷载面曲率差与模糊推理理论,提出了一种具有较强鲁棒性的损伤识别方法。该方法以损伤前后的均匀荷载面曲率差作为损伤识别指标,采用标准化后的均匀荷载面曲率差与单元损伤状态作为模糊推理系统的输入、输出参数,选取高斯隶属度函数及钟形隶属度函数对输入、输出参数进行模糊化,通过建立损伤状态与损伤识别参数间的对应关系,构建模糊规则库,实现损伤位置与损伤程度的模糊推理。简支梁数值模拟与模型梁试验结果表明,该方法具有较强的推理能力和抗噪能力,验证了本文提出方法的有效性。