部分挠度方法测定弯曲力学性能

1 部分挠度方法的提出目前,试验室都采用图1或图2所示的全挠度方法测金属材料弯曲力学性能。这种方法是测定试样在弯曲负荷下其跨距中点的挠度。试验时挠度计必须安装在试验机横梁或弯曲装置的基座上。所测挠度受试验机或弯曲装置的柔性影响。尤其当测定残余弯曲应力(例如σ_(rb0.01)。

立交拼宽桥挠度控制方法研究

随着城市规模扩大,既有城市立交桥往往通行能力不足,为缓解不断增加的交通压力,越来越多的立交拼宽桥工程得以实施,而其设计建造的限制条件却非常多。以郑州某立交改造工程为例,总结了桥梁设计原则与思路,详细阐述了工程的限制条件和设计方案,提出了多种拼宽桥挠度控制的方法,并采用有限元软件Midas Civil模拟桥梁方案,进一步比较分析了各种提高钢箱梁刚度方法的合理性与可行性。最后得出最合理的结构方案,对类似城市拼宽桥工程设计具有一定的借鉴意义。

桥梁静载试验挠度测量方法研究

介绍了现阶段桥梁挠度测量的几种常用方法及原理,包括全站仪测量法、百分表测量法、精密水准法、静力水准测量法、GPS测量法。并从测量精度、适用条件及测量速度等方面分析了不同测量方法的特点和适用范围。结合某钢筋混凝土连续T梁静载试验,采用不同方法进行挠度测量,并与理论计算值进行对比,分析和论证了几种挠度测量方法的适用性,为桥梁静载试验提供参考和借鉴。

基于光纤光栅传感器的结构故障定位方法

提出了一种实现结构故障定位和故障实时监测的新方法。该方法利用光纤光栅传感网络测量结构应变,得到结构的挠度矩阵,分析故障前后挠度矩阵变化,计算得出故障定位向量,进而确定损伤区域,实现了结构故障准确定位和健康状况实时监测。实验结果表明,上述方法大大提高了故障定位的准确度和实时性。

福泉三江口大桥桥梁动静挠度检测试验方法

针对目前桥梁工程进行施工监测过程中的技术应用缺陷,以福泉三江口大桥为例,分析了桥梁施工监测要求,并提出了动静挠度检测试验方法应用过程,其目的是为相关建设者提供一些理论依据。

变截面连续箱梁桥悬浇挠度控制

本文结合某连续箱梁悬浇实例,讨论了施工中挠度影响因素,提出适用的挠度控制技术,以供同行参考。

栓钉锈蚀后钢-混凝土组合梁抗弯性能试验研究

对腐蚀与长期荷载耦合作用后的钢-混凝土组合梁进行了极限承载力试验,研究了栓钉锈蚀与长期荷载对组合梁极限承载力、跨中挠度、界面相对滑移的影响。研究结果表明,栓钉锈蚀后,组合梁跨中挠度和界面相对滑移增大,极限承载力降低。与未锈蚀试件相比,锈蚀试件极限承载力降低了0.5%~5.4%,160 kN荷载作用下的跨中挠度增加了8.2%~47.5%,120 kN荷载作用下最大界面相对滑移增加了34.6%~50.8%。与无长期荷载试件相比,有长期荷载试件极限承载力无明显降低,160 kN荷载作用下的跨中挠度增加了16.1%~19.0%,120 kN荷载作用下的最大界面相对滑移增加了18.3%~31.8%。考虑滑移效应的影响,提出栓钉锈蚀条件下钢-混凝土组合梁挠度计算方法,与试验结果比较,组合梁挠度理论值与实测值吻合较好,可为工程实际应用提供参考。

Prediction of bridge temperature field and its effect on behavior of bridge deflection based on ANN method

In recent years, the bridge safety monitoring has been paid more attention in engineering field. How- ever, the financial and material resources as well as human resources were costly for the traditional monitoring means. Besides, the traditional means of monitoring were low in accuracy. From an engineering example, based on neural network method and historical data of the bridge monitoring to construct the BP neural network model with dual hidden layer strueture, the bridge temperature field and its effect on the behavior of bridge deflection are forecasted. The fact indicates that the predicted biggest error is 3.06% of the bridge temperature field and the bridge deflection behavior under temperature field affected is 2. 17% by the method of the BP neural net-work, which fully meet the precision requirements of the construction with practical value.