氯盐环境下钢筋混凝土结构腐蚀疲劳寿命评估

氯盐侵蚀环境与疲劳荷载的耦合作用显著影响钢筋混凝土结构的安全性和耐久性。本研究建立了钢筋混凝土结构在氯盐侵蚀环境和疲劳荷载耦合作用下的腐蚀疲劳寿命预测模型。该模型考虑了疲劳荷载对钢筋锈蚀速率的影响以及钢筋锈蚀引起的疲劳损伤累积的加速效应。以某工业厂房中6 m跨度钢筋混凝土吊车梁为例,评估了吊车梁的疲劳损伤与腐蚀疲劳寿命,并通过参数化分析讨论了吊车起质量、工作频率和氯盐侵蚀环境等级对疲劳损伤以及腐蚀疲劳寿命的影响。结果表明:吊车梁在设计工况下的腐蚀疲劳性能良好,在设计使用年限内未发生腐蚀疲劳破坏,且最终的腐蚀疲劳寿命为109.8年。吊车起质量、工作频率和氯盐侵蚀环境等级可以导致钢筋混凝土吊车梁的腐蚀疲劳寿命最高分别降低61.7%、45.9%和41.1%。

提升小波包和BP-AdaBoost模型在大跨斜拉桥拉索损伤识别中的应用

为了有效地进行工程结构的损伤识别,提出基于提升小波包特征提取和BP-Ada Boost模型的大跨斜拉桥拉索损伤识别方法。该方法首先利用提升框架,将结构损伤前后的振动测试信号进行提升小波包分解,提取小波包信号分量能量并将能量累积变异值作为特征值,识别斜拉索损伤位置,然后以此建立BP-Ada Boost(Back Propagation neural network,Adaptive Boosting)模型,利用Ada Boost算法和BP神经网络相结合的方法对大跨斜拉桥拉索的损伤程度进行识别,并研究噪声对该算法的影响。数值分析结果表明,采用基于提升小波包和BP-Ada Boost模型相结合的方法能够有效地识别大跨斜拉桥拉索损伤。

运用BP-AdaBoost模型识别随机车载作用下大跨斜拉桥拉索损伤

为了有效地进行大跨结构的损伤识别,提出随机车载作用下利用BP-AdaBoost(Back Propagation neural network,Adaptive Boosting)模型对大跨斜拉桥拉索进行损伤识别的方法。该方法首先依据交通调查数据,建立随机交通荷载模型,再运用提升框架,对结构损伤前后的振动测试信号进行提升小波包分解,将小波包信号分量能量累积变异值作为特征值,识别斜拉索损伤位置,然后以此建立BP-AdaBoost模型,利用AdaBoost算法和BP神经网络相结合的方法对大跨斜拉桥拉索的损伤程度进行识别,并研究噪声对该算法的影响。数值分析结果表明,该方法有较强的抗噪声干扰能力,在随机车载作用下,运用BP-AdaBoost模型能够有效识别大跨斜拉桥拉索损伤。

风荷载作用下斜拉桥拉索疲劳可靠性分析

以某斜拉桥为研究背景,对风载作用下斜拉桥拉索疲劳可靠性和疲劳损伤进行分析。首先依据当地风速统计资料获得桥梁模拟点的风速时程,对影响桥梁抖振作用下的风荷载进行计算;然后采用自编的风桥动力响应程序,得到风荷载作用下部分斜拉索的应力时程;基于构件累积损伤理论,得到拉索的疲劳可靠度和疲劳损伤。结果表明:风荷载对长索的损伤影响程度较短索大,抖振作用下,拉索的可靠度都满足使用要求,疲劳寿命满足设计要求,拉索不会破坏。

主体结构混凝土墙体表面爆裂分析与研究

以某大型主体工程为研究背景,对主体混凝土中掺入生石灰事故进行分析处理,结合现场结构、施工情况和爆点性状等进行了梁、板、柱结构面拱起和爆裂原因分析;通过相应的检测,研究讨论了几种修补处理方法,确定了结构加固的处理方案,取得了较好的技术经济效果。