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。

随机车载激励的斜拉索非线性振动响应极值预测

为了预测随机车辆荷载作用下斜拉索非线性振动的响应极值,采用蒙特卡罗随机抽样法生成随机车流荷载,求解随机车流荷载在斜拉索梁端和塔端产生的位移;将索端车致位移作为斜拉索的外部激励输入,采用龙格-库塔数值方法求解斜拉索的非线性空间耦合振动响应;基于经典Rice公式极值预测理论,提出随机车载激励的斜拉索非线性振动响应极值预测方法。实际工程的应用结果表明:车辆荷载为斜拉索的梁端提供了较大的竖向和纵向位移激励,为塔端提供了较大的纵向位移激励,其对拉索的轴向和面内振动响应影响较大,对拉索的面外振动响应影响较小;斜拉索的车致振动响应极值随着车流密度和重现期的增大而增大;经典Rice公式对斜拉索车致振动响应界限跨阈次数的拟合效果很好,提出的斜拉索非线性振动响应极值预测方法有效可靠且在工程实践中应用方便。

矮塔斜拉桥在重载交通作用下的受力分析

内蒙古地区作为主要能源输出地,其中主要的输出方式为公路,因此公路主要干线的交通压力非常大。针对重载交通对矮塔斜拉桥的影响问题,以内蒙古乌海市乌达新区乌海黄河特大斜拉桥为研究背景,利用有限元分析软件MIDAS/Civil建立斜拉桥模型,通过分析已知的山西省运煤线路的车型组成和轴载资料,应用MATLAB程序进行车流数据模拟,并以此作为重型车辆荷载来分析在重载交通作用下桥梁结构的变形和受力特点,从而对桥梁的实际受力情况进行准确把握。计算结果表明,当重型车辆荷载以极限密集运营情况施加于桥梁上,桥梁结构的内力应力挠度等均没有超出规范所规定的容许值,说明该矮塔斜拉桥的设计是符合当地的重载的交通状况的。