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桥梁结构在长期服役过程中不可避免的会受到环境的侵蚀、材料的老化以及荷载的反复作用,这都会使桥梁结构的力学性能发生改变。仅根据设计图纸建立的有限元模型与在役桥梁的实际工作状态存在较大的差异,需要对初始的有限元模型进行修正。论文以一座在役的钢管混凝土拱桥为工程背景,通过健康监测系统获得结构的动力实测数据,分别使用频域峰值法与时域随机子空间法识别了该桥的工作模态,随后通过参数对固有频率的灵敏度分析筛选出主要待修正参数。最后分别使用基于一阶优化算法和基于BP神经网络响应面的方法,实现有限元模型的修正,并比较了两种修正方法的优缺点。论文方法可供实际桥梁有限元模型修正参考。论文的主要工作和结论包括:1.据芜湖袁泽桥原始设计图纸,建立了该桥的初始有限元模型,基于特征值计算,进行了理论模态分析,得到了该桥的固有频率和振型。2.介绍了芜湖袁泽桥长期健康监测系统,根据健康监测获取结构的动力实测(环境振动)响应数据,进行实验模态分析。分别采用频域峰值法和时域随机子空间识别,识别出了该桥的实际固有频率。结果表明,两种方法识别结果基本吻合,两种不同识别方法的相互验证,确保了固有频率识别结果的可靠性,能够作为有限元模型的修正基础。3.桥梁有限元模型修正的关键问题之一是修正参数的选择,采用灵敏度分析方法,通过对可能影响结构固有频率的参数进行灵敏度分析,筛选出灵敏度较大的五参数作为待修正参数。4.将有限元计算与实测的固有频率值进行分析对比,分别采用基于一阶优化算法和基于BP神经网络响应面的方法,对芜湖袁泽桥的初始有限元模型进行修正和比较分析。结果表明,两种方法修正结果基本一致。所以无论是基于一阶优化算法,还是基于BP神经网络响应面的方法,均能够完成有限元的模型修正。两方法各有千秋,应用中根据需要适当选取。