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桥梁健康监测技术经过将近40年的发展,积累了海量的监测数据,但关于这些数据的分析理论和分析方法尚未发展完善,没有实现对数据的充分利用和有效挖掘,导致了海量数据的搁置与浪费,不能充分发挥其应有的价值。如何在完整连续的数据记录的基础上,从积累的大量数据中,发掘合理的数据处理方法,正确及时地分析处理海量监测数据,得出有效信息,才是桥梁监测利于工程实际应用的核心所在。桥梁支座作为连接桥梁上部结构及下部结构的重要部件,在其运营过程中受到环境荷载和车辆荷载的共同作用,支座性能一旦发生变化,将会严重影响到桥梁正常运营。所以对桥梁支座的研究对桥梁整体研究具有重大意义,同时也是实现桥梁状态评估和性能预测的关键环节。关于桥梁支座的研究也就成了比较重要的桥梁研究课题之一。本文以某一大跨铁路钢桁拱桥的温度、车辆和支座位移数据为研究对象,主要研究温度和车辆对支座位移的影响。结合MATLAB软件的应用,提出建立支座位移与温度之间数学模型的新方法,并建立BP神经网络模型,对支座位移在不同行驶方向工况下的不同类型响应进行分类提取和统计分析。本文的具体研究内容和取得的成果如下:(1)调查关于桥梁健康监测数据的研究现状,说明完成监测数据的特征提取和挖掘建模依旧是目前健康监测系统中较为核心的部分,并总结已有的研究经验和方法,为后文的研究打下基础;(2)对桥梁支座的不同类型以及作用功能进行总结,以板式橡胶支座、盆式橡胶支座、球型钢支座为例进行支座的病害机理分析,并根据支座病害产生的原因机理有针对性地提出防治措施;(3)做好本文研究的大跨铁路钢桁拱桥数据挖掘建模的前期准备工作:MATLAB的数据分类筛选和预处理图形用户界面(GUI)的开发和Figure图形数据选择函数工具箱的开发,并介绍了数据挖掘建模的方法:线性回归和人工神经网络的基本方法和原理;(4)分别对支座位移和环境温度、支座位移与梁体温度场的关联性进行分析,选择线性回归性强的梁体五个位置构件的温度和两组温差数据,用主成分分析方法建立支座位移与温度的主成分回归模型;(5)创建BP神经网络模型,对不同方向列车通过时对应的不同类型的支座位移响应进行分类提取,选择最能体现支座滑动性能的两种不同行驶方向工况下的支座位移的响应类型,统计分析温度特征变化平缓状态下,支座位移值以及支座位移变化量的双变量的概率密度分布,得到双变量的三维核密度估计图,可以利用得到的三维图来做支座性能的评估。