中低速磁浮梁轨一体轨道梁钢混接头试验研究

针对中低速磁浮分离式轨道梁建筑高度较大、无法考虑F轨刚度贡献等问题,提出了一种开孔钢板式梁轨一体轨道梁结构,并针对其钢-混结合部的静力性能开展足尺模型试验和有限元仿真计算分析.首先,介绍了梁轨一体轨道梁工程背景以及钢-混结合部的结构特征;其次,设计了钢-混结合部静载模型试验,测试F轨、钢连接件和混凝土等构件在各级荷载下的应力和位移;最后,建立了钢-混结合部实体有限元模型,并结合试验数据分析了钢-混结合部的受力性能、传力机理以及设计参数影响.研究结果表明:1)在1.50倍设计荷载内,钢-混结合部基本处于弹性状态,连接件承载力满足设计要求;荷载继续增大时,F轨的荷载-应力曲线表现出一定的非线性;5.47倍设计荷载下,混凝土梁体发生开裂破坏.2)F轨内外磁极位移均较小,钢-混结合部刚度较大;F轨内外磁极位移差在设计荷载下满足设计限值;1.58倍设计荷载下内外磁极位移差达到0.54 mm,开始超过位移差限值;表明钢混结合部刚度的富裕量小于强度,钢连接件应以刚度控制设计.3)在正常运营状态,磁浮列车荷载主要由钢连件的钢板承压传递,焊钉与开孔钢板传力比例较小;钢连接件中开孔直径、贯穿钢筋直径对传力影响较小,钢连接件腹板厚度增加使得钢混结合部处传力更加平顺.

横向贯通式中低速磁浮一体轨道梁钢-混结合部试验研究

为解决中低速磁浮分离式轨道梁存在的养护难、构件多,以及无法考虑F轨刚度贡献等问题,提出一种横向贯通式梁轨一体轨道梁结构,针对其钢-混结合部的静力性能开展有限元分析和足尺模型试验研究,并对关键设计参数进行参数分析。结果表明,在5倍设计荷载内,钢-混结合部基本处于弹性状态,承载力满足设计要求,且具备较高富裕量;竖向荷载主要通过钢板承压作用传递至混凝土梁体,焊钉对竖向荷载的传递作用较小;设计参数分析表明,适量提高钢连接件钢板厚度有利于竖向荷载的平顺传递。研究结果可以为梁轨一体轨道梁设计提供参考。

基于Kriging模型的多次尝试差分进化贝叶斯有限元模型修正

标准差分进化自适应Metropolis(differential evolution adaptive Metropolis,DREAM)算法需进行多条马氏链并行计算,存在收敛效率低和计算成本高的问题。为此,提出一种基于Kriging模型的多次尝试差分进化贝叶斯有限元模型修正(multiple-try differential evolution adaptive Metropolis with“ZS”,MT-DREAM(ZS))框架。该框架在DREAM的基础上引入历史向量差分采样、斯诺克更新以及多次尝试Metropolis抽样,并利用Kriging模型代替有限元模型进行随机抽样,实现利用极少数并行链便可快速探索多维修正参数后验分布。利用固结钢板梁模型试验,比较了DREAM和MT-DREAM(ZS)的修正效果。结果表明:MT-DREAM(ZS)可实现马尔科夫链的快速收敛,其收敛效率较DREAM提升了3.42倍,且修正结果精度和稳定性有提升;Kriging模型可大幅度降低计算成本。所提框架为解决多参数不确定模型修正中的收敛效率低和计算成本高等问题提供了一种新思路。

基于多标签卷积神经网络的结构损伤识别

准确识别结构多位置损伤一直是结构损伤识别的难题。为提升结构多位置损伤识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的多标签分类(MLC)方法(CNN-MLC)进行结构损伤识别。该方法将结构多个位置损伤识别转换为多标签分类问题,每个损伤位置均用一个对应的标签表示;利用CNN强大的特征提取能力,深入挖掘不同损伤工况之间公共损伤位置的相关性,实现结构多位置损伤识别。通过四层框架结构和一座铁路连续梁桥多位置损伤识别验证了CNN-MLC方法的识别准确率,并将其识别结果与基于CNN的多类别分类(MCC)方法(CNN-MCC)和基于示例差异化算法(InsDif)的多标签分类方法(InsDif-MLC)进行了对比。结果表明:框架结构在两位置和三位置损伤工况下,CNN-MLC方法比CNN-MCC方法的识别准确率分别提升2.50%和9.64%,比InsDif-MLC方法识别准确率提升17.50%和29.28%;对于铁路连续梁桥的两位置损伤和三位置损伤,CNN-MLC方法比CNN-MCC方法识别准确率提升1.63%和6.85%,比InsDif-MLC方法识别准确率提升4.18%和18.49%;随着损伤位置数量的增加,CNN-MLC方法的识别准确率显著提升。

基于自训练半监督神经网络的结构损伤识别

为解决结构损伤识别中标签样本不足的问题,提出一种基于自训练半监督神经网络(self-training semi-supervised neural networks,SSNN)的结构损伤识别框架,该框架利用自训练半监督方法对多层感知机(multilayer perceptron,MLP)神经网络进行训练,从无标签样本中挑选置信度高的样本标注伪标签,扩大样本训练集,并采用归一化频率变化率和损伤特征指数作为输入特征,用于识别结构损伤。首先,介绍自训练半监督学习的基本理论和方法;其次,从神经网络构建、损伤特征提取、分类器评估等方面,给出结构损伤识别流程;最后,通过空间桁架的数值案例及3层框架的试验数据,验证所提出的损伤识别方法。结果表明:自训练半监督学习能够从无标签样本中选取置信度较高的样本,为损伤识别提供更充足的有标签样本;在标记样本不足的条件下,SSNN比MLP神经网络的损伤识别效果更好;相较于MLP神经网络,SSNN在单一位置损伤工况下,识别准确率提升约4%,2个位置损伤识别准确率提升约9%。

温度作用下钢-UHPC轻型组合桥面疲劳性能研究

文中以宜昌长江大桥钢桥面加固改造工程为背景,通过有限元计算,分析不同温度作用下组合桥面疲劳易损细节的应力变化规律.结果表明:相比传统沥青钢桥面,钢-UHPC轻型组合桥面能够在不增加桥梁恒载情况下,降低疲劳细节应力幅值,改善钢桥面抗疲劳性能;不同温度作用下,相比传统沥青钢桥面,钢-UHPC轻型组合桥面各疲劳易损细节应力的降幅达15%~46%.

基于多分类器协同训练的结构损伤识别

文中提出一种基于多分类器协同训练(multi-classifiers co-training,MCCT)的结构损伤识别框架.该框架结合多层感知机(multilayer perceptron,MLP)和支持向量机(support vector machine,SVM)进行协同训练,从无标签样本中挑选置信度高的样本标注伪标签,扩大样本训练集,并采用加速度响应的功率谱密度(PSD)作为输入特征,用于识别结构损伤.结果表明:协同训练方法能够从无标签样本中选取置信度较高的样本,为损伤识别提供更充足有标签样本.相较于MLP和SVM,该方法在多种工况下,损伤识别准确率分别提升约4.7%和6.3%.

基于混合式教学的钢桥课程教学改革探索与实践

钢桥是土木工程专业道桥方向一门与工程实践紧密联系的专业课,教学过程需要引入大量教学案例和实践案例。采用混合式教学模式改革传统教学模式,通过引入线上教学资源,引导学生主动学习、团队学习和探索学习,提升课程教学效率。以武汉理工大学土木工程专业道桥方向钢桥教学为例,阐述钢桥线上教学资源建设、混合教学模式实践与课程改革成效,并介绍持续改进方向。问卷调查显示,学生对钢桥混合式教学模式较为认可;钢桥混合式教学模式实践表明,相比传统单一讲授教学模式,混合式教学模式下学生主动性更强、师生互动良好、课堂效率更高。

基于静动力试验的铁路连续刚构-拱桥模型修正

为提升大跨度铁路连续刚构-拱桥有限元模型预测精度,同时针对传统有限元模型修正中只采用全局最优解而忽略可能更接近实际情况的局部最优解问题,提出一种基于距离机制的改进稳态遗传算法(DSSGA),利用实测静动力数据对其初始有限元模型进行模型修正。首先,介绍桥梁基本信息、初始有限元模型和静动力试验及其试验结果;其次,介绍DSSGA算法的理论以及其结合Kriging代理模型的基本修正流程,并通过测试函数验证DSS-GA算法的优化效果;最后,通过灵敏度分析选择待修正结构参数,利用拉丁超立方设计构建Kriging代理模型并检验其精度,利用静力位移、试验模态参数构造目标函数,对该桥进行模型修正。结果表明:与标准稳态遗传算法(SSGA)相比,DSSGA算法能够提供目标函数在搜索域的全局最优解和更多组局部最优解,有效避免SSGA算法角度机制所产生的解集不完整的局限性,且全局最优解的目标函数值更小,具有更高的搜索效率。经过模型修正,所有测点的位移相对误差控制在10%以内,频率相对误差控制在5%以内,修正后模型的预测精度大幅度提升。修正后的模型可作为该桥的基准有限元模型,用于后续桥梁健康监测与状态评估。

基于试验数据和位移置信准则的铁路斜拉桥多目标模型修正

提出一种具有相似比例的位移置信准则(DACSP),其与中性轴位置、自振频率联合构建新的目标函数,修正赣江大桥的初始有限元模型。给出DACSP的定义与中性轴位置的计算图示;分别构建传统目标函数与新目标函数,利用NSGA-Ⅱ在修正参数的设计空间内寻找目标函数的协调最优解,对比分析两种目标函数的修正效果。结果表明:相较于传统目标函数,新目标函数的修正效果更好,且物理意义明确;采用新目标函数进行模型修正后,各工况下桥梁变形和应力的计算值与实测值吻合良好,频率的相对误差控制在10%以内。

钢-UHPC组合桥面疲劳评估方法中外规范对比

为分析中外规范对钢-UHPC组合桥面疲劳评估的适用性,以武汉军山长江大桥加固改造工程为背景,分别利用美国规范AASHTO LRFD Bridge Design Specifications、欧洲规范Eurocode 3:Design of Steel Structures(BS EN 1993-1-9:2005)、日本规范《道路桥示方书·同解说(钢桥篇)》和中国规范《公路钢结构桥梁设计规范》(JTG D64—2015)评估该桥正交异性钢桥面板经UHPC铺装层加固后的疲劳性能和剩余寿命。采用Abaqus软件建立钢-UHPC组合桥面节段模型,采用中外规范的标准疲劳车加载,计算各疲劳细节处的应力幅值,并对比分析各疲劳细节处的应力水平;同时对运营状态下各疲劳细节处开展连续动应变监测,获取各疲劳细节处实测应力时程,对钢桥面板进行疲劳寿命评估。结果表明:美国规范更适用于重车比例较高的桥梁,欧洲规范更适用于桥面板较厚的桥梁,日本规范更适用于桥面宽度较小的桥梁,中国规范均可适用。当横隔板弧形切口应力水平较高时,美国规范疲劳评估结果的安全性不佳;在桥面板纵肋对接焊缝处,美国规范和日本规范的常幅疲劳极限值较欧洲规范分别低19.0%和22.2%,较中国规范分别低18.8%和22.0%;当桥面板纵肋对接焊缝应力幅为46~59 MPa时,采用美国规范和日本规范进行评估的结果更安全。除横隔板弧形切口和纵肋对接焊缝外的其余疲劳细节,中外规范给出的常幅疲劳极限值比较接近,评估结果均为无限寿命。

环境激励下大型桥梁模态参数识别的一种方法

提出一种依据环境激励下结构振动响应的大型桥梁模态参数识别方法,该方法以限制带宽的经验模态分解(BREMD)和随机子空间识别(SSI)为基础,首先利用EMD将环境振动响应分解成一系列只含结构某一阶固有模态的本征模态函数(IMF),然后利用SSI识别桥梁模态参数。针对大型桥梁自振频率低、模态密集的特点,引入屏蔽信号限制EMD过程中带宽以消除模态混叠;运用该法识别了赣龙铁路某特大桥的模态参数,并将其与峰值拾取法、SSI识别结果以及理论计算值进行对比,结果表明:该方法能有效的识别大型桥梁模态参数,屏蔽信号的引入解决了模态混叠问题,稳定图中的虚假模态得到抑制。

桥梁工作模态分析中阻尼比识别的离散性研究

准确识别阻尼比一直是桥梁结构模态参数识别的难题。为研究工作模态分析中识别的阻尼比离散性问题,总结了现有的代表性的频域、时域和时频分析的阻尼比识别方法,指出了各种方法导致识别结果不准确的原因。以一个预应力混凝土连续梁桥的工作模态分析为例,分析了阻尼比识别的结果,研究了减小识别的阻尼比离散性的方法。结果表明:相对频率而言,阻尼比识别结果离散程度较高;在混合自由振动响应的情况下,通过增加采样时间,能改善阻尼比识别离散较大的问题,提高识别精度;利用振动水平较低的随机振动响应识别的阻尼比离散性较小。

基于应力监测的钢-UHPC组合桥面和环氧沥青钢桥面疲劳性能对比

为评估不同桥面加固方案对正交异性桥面板疲劳性能的改善情况,对比了钢-UHPC组合桥面和环氧沥青桥面铺装的桥梁疲劳性能.基于连续一周的应力时程数据,采用线性累积损伤准则计算了各疲劳易损细节的最大应力幅、等效应力幅和疲劳剩余寿命.建立有限元模型,对2种方案加固后的桥面刚度进行了定量对比,分析了车流量及温度变化对疲劳易损细节疲劳寿命的影响.结果表明:钢-UHPC组合桥面在各疲劳易损细节的最大应力幅和等效应力幅均小于ERE铺装桥面;除疲劳寿命为无穷大的疲劳易损细节外,钢-UHPC组合桥面疲劳易损细节疲劳寿命均大于ERE铺装桥面;钢-UHPC组合桥面拥有更大的抗弯刚度,钢-UHPC桥面板最大挠度为ERE铺装桥面的67.29%;车流量增多对2种方案加固后桥面疲劳易损细节疲劳寿命的影响基本一致,钢-UHPC组合桥面抗高温性能更好.

基于改进稳态遗传算法的桥梁有限元模型修正

由于测试误差和结构参数的不确定性,有限元模型修正的局部最优解和全局最优解均有可能是真实解。为了同时获取模型修正的局部最优解和全局最优解,文章提出一种改进的稳态遗传算法(ISSGA)。该算法通过一种双角度算子来判定目标函数的可行解,并通过定义可行解的伴侣解不断优化解的位置,实现目标函数局部最优和全局最优解的寻找。通过两个测试函数和一座混凝土箱梁桥模型修正案例,验证了ISSGA算法的精度、稳定性和计算效率,并明确了算法中各个参数的取值依据。结果表明:ISSGA可同时获得目标函数的局部和全局最优解;双角度算子可有效避免局部最优解的遗漏;ISSGA算法为获得模型修正合理解提供了可能。

高速铁路桥梁健康监测数据采集系统设计研究

结合高速铁路桥梁健康监测的特点,从硬件和软件两个方面设计数据采集子系统;首先,分析各个监测项目中的传感器,以及传感器的选用原则和输出信号的特点,在此基础上进行数据采集系统的硬件设计;然后,比较各种数据采集软件设计平台,提出利用软件进行数据采集的模拟,详细论述各个模拟模块的建立过程;最后利用所述方法为某高速铁路桥梁设计了数据采集子系统,系统的建立为高速铁路桥梁健康监测理论研究提供了方法,为同类型数据采集系统设计提供参考。

桥梁结构工作模态分析的不确定度量化

为了量化工作模态分析的不确定度,以随机子空间识别为例,用两种方法对识别的固有频率和阻尼比不确定度进行量化:1用不同测试组识别的模态参数的数学期望和标准差衡量其整体大小和离散程度,构建模态参数的整体置信区间;2引入了以矩阵敏感性分析的单个测试组识别的模态参数不确定度量化方法,并构造带置信区间的稳定图。以菜园坝桥拱肋试验数据作为工程实例进行了验证。研究表明:构建的整体置信区间弥补了目前对模态参数的单一评价模式;带置信区间的稳定图能让测试者分辨出结构真实模态和虚假模态;两种方法能分别从整体和局部反映识别的模态参数不确定度;为评价用工作模态分析方法来识别的模态参数的可信程度提供了依据。

大跨度提篮拱桥动力特性参数分析

动力特性是影响桥梁结构安全的重要因素。为研究大跨度提篮拱桥的动力特性,以菜园坝长江大桥为工程背景,基于Midas civil 2012建立了主桥有限元模型,利用子空间迭代法计算了主桥的动力特性;通过脉动试验进一步对有限元模型进行了确认。在确认后的有限元模型基础上,研究了包括矢跨比、内倾角、拱肋刚度等主拱结构参数对动力特性的影响。结果表明:桥梁模态呈低频、密集分布特点,模态耦合程度高;矢跨比对结构竖向振动频率影响较大;拱肋内倾角对横向振动频率影响明显;拱肋刚度的提高会导致竖向横向振动频率的小幅增加。研究结果可为同类型桥梁动力设计和安全评估提供参考。

考虑大幅值输入的随机子空间识别

随机子空间识别是一种可靠的时域模态参数识别算法,通常是利用结构在零初始状态作用下的动力响应来识别结构模态参数,而并没有考虑大幅值输入对识别结果的影响。针对此问题,研究了大幅值输入对随机子空间识别的影响并探讨了方法的适用性。首先,介绍了考虑大幅值输入的随机子空间识别理论基础;然后,通过一个两自由度系统进一步考虑了不同阶次模态、模态振型的相对精度随采样数和大幅值输入的变化情况;最后,以菜园坝长桥大桥拱肋脉动试验为算例,研究了考虑大幅值输入识别方法的适用性。结果表明:考虑大幅值输入能够提高识别的模态参数精度;相比频率,模态振型精度随采样数的变化具有一定的随机性;考虑大幅值的随机子空间识别对模态试验的完备性要求较高。

大跨度铁路连续刚构-CFST拱桥动力特性试验研究

宜万铁路宜昌长江大桥主桥为连续刚构-钢管混凝土(CFST)拱组合结构,为了评价其在列车荷载下的动力特性及行车安全,利用现场行车、制动及环境振动试验数据,结合有限元模型对其进行动力特性分析。首先,介绍桥梁的工程概况及动力试验安排。其次,利用环境振动试验得到结构的加速度响应,结合频域和时域分析获得桥梁的频率、阻尼比和振型;通过行车和制动试验,得到关键截面的应变、加速度和振幅。最后,计算脱轨系数和轮重减载率评估行车安全性。结果表明:桥梁频率和阻尼满足规范要求,加速度和位移峰值都较小,表明结构有足够的刚度;相比列车行车工况,制动工况对桥梁的冲击效应更为显著;各截面相同工况下竖向加速度峰值明显大于横向加速度峰值,表明列车作用下桥梁竖向振动更为剧烈;双向行车工况下,拱肋截面的动力系数和加速度峰值均小于主梁截面,表明柔性拱肋具有更好的动力性能;脱轨系数小于规范限值,列车运行安全。