钢筋混凝土简支T型梁桥损伤识别的数值模拟

针对实际工程中大量钢筋混凝土简支T型梁桥的损伤、老化问题,对这类桥型进行损伤识别理论的研究。在建立典型T型梁桥有限元模型的基础上,采用便于T型梁桥工程应用的柔度差指纹和损伤确定准则组合成新的识别流程,成功地对钢筋混凝土简支T型梁桥主梁的损伤识别进行了数值模拟。考虑现有检测技术的限制(有限测点及测试噪声的干扰),利用MONTECARLO方法量化了噪声干扰对识别结果的影响。模拟分析的结果揭示了对该桥型进行损伤识别的特点并为其实际的损伤辨识提出了建议。

拱肋损伤肋拱桥动力响应试验研究

针对某服役40余年的钢筋混凝士旧拱桥制作了有机玻璃缩尺模型，结合实际工程结构中拱肋的损伤情况，利用切口在模型中拱肋截面的不同位置来模拟损伤，对拱肋截面不同位置发生不同程度损伤情况下的拱桥模型进行了动力模型试验研究。得到了各种损伤情况下结构频率、振型、拱肋上点的动应变；基于ANSYS有限元分析软件对各种损伤状态下结构的动力特性进行了数值模拟；探讨了动力损伤指纹（频率、振型、动应变）对拱肋损伤的灵敏性和变化规律．研究结果表明．结构的一阶水平自振频率对拱肋截面损伤灵敏度较高，1／8～1／4跨度拱肋范围．内拱肋截面的损伤对结构自振频率影响较其他位置略微显著；结构振型曲线对拱肋跨中截面的损伤灵敏度较高；竖直方向的振型曲线较水平方向振型曲线对损伤的敏感性高；拱肋动应变对拱肋截面的损伤较为敏感．

基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方法

建筑施工临时结构是施工现场的事故主要风险源。以往的基于振动的临时结构监测方法依赖于在预先分析确定的监测关键部位放置的加速度传感器。但由于临时结构存在构件搭设不规范、施工现场不确定性等因素,通过有限元分析等手段得到的监测关键部位可能与实际情况相差较大,存在不确定性。为此提出一种基于欧拉运动放大算法的临时结构损伤识别方法,充分利用计算机视觉技术的全域覆盖及监测高效的优点。采用数码摄像机采集临时结构的数字图像序列,经过基于相位的欧拉运动放大算法处理,获取运动放大后的数字图像序列;运用Canny边缘识别算法获取边缘图像序列并消除运动放大造成的噪声,通过基于形心的运动跟踪算法获取临时结构的位移时程数据,并利用快速傅里叶变换进行频谱分析;与预先建立的损伤动力指纹库进行对比判断临时结构的损伤状态。以存在10种损伤状态的门式脚手架为测试对象,证明该方法的可行性与适用性。与加速度传感器测量进行对比,该方法平均误差为0.95%,满足临时结构损伤状态识别的精度要求。