【摘 要】
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桥梁实时监测中产生数以亿计的监测数据,对实时数据的有效处理,建立实时的监测系统对桥梁结构损伤位置、损伤状态的定位是当今研究的重点和难点。目前应用较多的一些方法,由
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桥梁实时监测中产生数以亿计的监测数据,对实时数据的有效处理,建立实时的监测系统对桥梁结构损伤位置、损伤状态的定位是当今研究的重点和难点。目前应用较多的一些方法,由于误差的原因,结果不理想。本文基于有限元分析软件,模拟了大量的桁架简支梁桥损坏和完好时的力学参数和模态参数,利用神经网络的回归分析、聚类分析和多层感知器方法建立损伤-参数模型。主要的工作如下:(1)基于桥梁结构损伤识别的模态、频率、矩阵、统计和遗传算法理论,通过对比分析的方法、对桥梁结构损伤机理及损伤评价的相关参数进行研究,完成评价参数的选取。(2)基于桁架简支梁桥,利用ANSYS软件建立结构模型,分别对单个单元钢的弹性模量的模拟和多个单元钢的弹性模量的模拟,得到结构模型的力学数据和模态数据。(3)基于有限元模拟的大量数据,运用神经网络的回归分析、聚类分析和多层感知器理论,建立单个单元单变量的变量-力学模型和单个单元单变量的变量-模态模型以及多个单元多变量的变量-力学模型和多个单元多变量的变量-模态模型,最终通过聚类分析的方法确定损伤和完好的临界范围。(4)通过数据反算的方法,对模型的评价进行研究,建立单变量和多变量对结构损伤位置和损伤程度的评价体系。
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