基于层叠式残差LSTM网络的桥梁非线性地震响应预测

提出了一种基于层叠式残差长短时记忆神经网络(residual long short-term memory neural network,ResLSTM)的数据驱动建模方法,实现桥梁非线性地震响应预测。该方法利用长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络在长序列回归中的优势,并采用残差连接结构降低深度神经网络中的梯度回传难度,提高了有限数据下的深度网络预测性能。同时,通过采用层叠式序列结构,降低深度神经网络隐藏层节点数目,进一步提升深度神经网络的预测精度。随后,通过两跨预应力混凝土连续梁桥与组合梁斜拉桥的数值算例对该方法进行验证。神经网络的训练样本与测试样本均源自桥梁有限元模型的增量动力分析结果。此外,采用该方法成功预测了美国Meloland Overpass桥的地震响应,并与历史监测数据进行对比验证。结果表明:ResLSTM网络是一种鲁棒性良好、计算效率高的非线性地震响应预测方法,能够利用少量数据快速准确地预测桥梁结构在地震作用下的动力响应,在桥梁抗震性能评价中具有重要的应用潜力。

基于长期监测的开口截面组合梁斜拉桥温度场分析

通过灌河大桥长期监测数据对组合梁斜拉桥的温度场分布进行研究.首先,分析了温度变化规律、相关系数以及统计特征;之后,采用高斯混合模型描述温度概率分布,并通过赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)判别最优的高斯分布数量;接着,借助广义极值分布获取正、负温差的极值分布;在此基础上,通过外推方法计算了不同设计基准期、超越概率下的温差标准值,并得到灌河大桥的温度分布模型.结果表明,当高斯分布数量为3时,通过高斯混合模型能够准确描述温度的概率分布;竖向与横向温差的极值服从广义极值分布;基于监测数据的竖向正温差标准值为16.0℃,与现行公路桥梁规范的标准值相当,而负温差标准值仅为-5.3℃,其数值小于现行规范;实测的横向正温差标准值可达14.6℃,而负温差标准值为-12.3℃.

基于S型函数的随机子空间模型定阶方法

为了在应用随机子空间识别方法时合理确定模型阶次,提出了一种基于函数拟合的模型定阶方法.首先,对投影矩阵进行奇异值分解,然后利用S型函数对归一化奇异值进行拟合,最后根据拟合函数估算模型阶次.基于弹簧振子系统的仿真算例对不同噪声水平下的模型定阶结果进行研究,并通过斜拉桥的模态分析来验证方法的应用效果.算例结果表明,噪声水平为0%、5%、10%、15%、20%时识别模型阶次是相同的,说明所提方法具有良好的稳定性.根据阶次识别结果得到的模态频率与实桥环境振动试验结果的相对误差在5%以内,从而验证了所提方法的有效性.

服役预应力混凝土空心板梁抗剪承载性能

为分析服役多年的预应力混凝土空心板梁的实际抗剪承载能力及破坏模式,开展了先张法预应力混凝土空心板梁的试验研究和数值模拟.首先对某高速公路拆除的13 m空心板梁进行两点对称加载的破坏试验,然后利用有限元软件ABAQUS对加载全过程进行精细化数值模拟,分析了空心板梁的预应力损失以及后浇层、铰缝与预制梁间的黏结滑移行为对抗剪承载性能的影响.结果表明:服役近20 a的空心板梁抗剪承载力仍能满足规范的抗剪设计要求,并具有较好的延性,但安全富余量仅为6%;后浇层及铰缝对空心板梁抗剪承载力贡献达15%以上,但其与预制梁间的黏结滑移行为对抗剪承载力的影响较小;预应力损失虽会加快空心板梁的裂缝开展进程,但对抗剪极限承载力影响较小.

1860级钢绞线静力弹塑性精细化模拟

为研究不同接触状态对钢绞线截面塑性发展的影响,以及捻角对钢绞线轴向刚度和整体受力性能的影响,基于钢绞线的空间几何理论在Solidworks中建立1860级7丝钢绞线的三维几何模型.在Hypermesh中建立了有限元模型,并与已有文献的试验结果进行对比,验证了有限元模型的有效性,并基于ABAQUS进行了静力弹塑性的精细化参数分析.研究结果表明,钢丝截面的初始接触状态对钢绞线截面应力分布和截面塑性发展有较大影响;弹性阶段的钢绞线截面应力分布较为不均,当延伸率达到2%后,截面应力分布较为均匀;钢绞线的轴向刚度随捻角的增大而减小;进入塑性受力阶段后,在相同延伸率下,钢绞线产生的轴向力随捻角的增大呈线性减小..

基于GNSS信号的随机子空间模态参数识别方法

为了从全球卫星定位系统(GNSS)监测信号中获得桥梁结构模态特性信息,提出了一种基于GNSS信号的随机子空间模态参数识别方法.通过小波分解将GNSS信号分频,对各频段信号采用小波阈值降噪方法进行处理,并采用数据驱动的随机子空间模态参数识别方法对处理后的信号进行结构模态参数识别.以灌河大桥健康监测为例,对比研究了基于GNSS信号和基于加速度信号的随机子空间模态参数识别方法的模态频率识别效果.结果表明:通过分频段小波阈值降噪可有效滤除GNSS信号噪声,所提方法可以识别出灌河大桥多阶模态频率,与基于加速度信号的随机子空间模态参数识别方法识别结果吻合良好,最大误差在3.44%以内.

既有先张预应力空心板梁抗弯加固试验研究

预应力空心板梁桥是我国中小跨径桥梁的主要桥型之一,探究其运营多年后的实际承载能力和加固方式具有重要的工程价值。基于现场拆除的空心板梁进行材性试验和足尺抗弯试验,分析其实际材料强度、承载能力和不同抗弯加固手段的效果。研究结果表明,既有空心板梁的材料强度和抗弯承载能力存在较大程度富余,粘贴钢板等加固措施能提升20%以上的抗弯承载能力。

考虑运营环境不确定性的斜拉桥模态频率识别

为剔除运营环境因素(温度、车辆荷载、风等)对斜拉桥结构模态频率的影响,凸显因结构损伤引起的频率变化,对运营环境和模态频率之间的量化和传递进行研究。首先,考虑温度对材料弹性模量以及几何特性的影响,对温度影响模态频率的机理进行分析,以灌河大桥为工程背景,在较长时间尺度内对模态频率进行单因素回归分析;然后,根据匀速移动常量力作用模型推导移动荷载和结构振动强度的关系,考虑到车辆荷载及风荷载在较短时间尺度内对桥梁结构作用存在较强的耦合关系,采用非线性主成分分析方法(NLPCA)对运营环境因素进行主要特征提取和冗余信息的剔除,使用人工神经网络(ANN)模型实现两者之间的量化和传递;最后,提出基于运营环境变量分析的模态参数修正方法。结果表明:在较长时间尺度内,温度和车辆荷载与斜拉桥模态频率均有明显的负线性相关性,40℃季节温差对灌河大桥模态频率的影响为1.3%;非强风期间,主梁加速度RMS可近似反映桥上车辆荷载的变化;在短时间尺度内,温度与车辆荷载2种因素影响水平相当,一天内对灌河大桥影响一般不超过1%;基于NLPCA的ANN回归模型能较好地实现灌河大桥环境因素与模态频率的传递,剔除运营环境因素影响后的斜拉桥模态频率变异性明显降低,主要包含某些随机误差,符合正态分布。