【摘 要】
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桥梁健康监测的主要目的是通过搭建桥梁健康监测系统采集结构的各类静、动力响应,如结构挠度、应变、加速度、裂缝宽度及通行荷载等,并基于这些响应数据实现对结构状态的评估。这些响应数据内蕴含了结构的状态信息,建立其基准预测模型对结构的状态评估至关重要。为有效利用桥梁监测数据、发掘其蕴含的结构自身状态信息,本文创新性的提出可以在桥梁结构的不同类别响应量之间建立直接基于监测数据的神经网络预测模型,从而实现由一
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桥梁健康监测的主要目的是通过搭建桥梁健康监测系统采集结构的各类静、动力响应,如结构挠度、应变、加速度、裂缝宽度及通行荷载等,并基于这些响应数据实现对结构状态的评估。这些响应数据内蕴含了结构的状态信息,建立其基准预测模型对结构的状态评估至关重要。为有效利用桥梁监测数据、发掘其蕴含的结构自身状态信息,本文创新性的提出可以在桥梁结构的不同类别响应量之间建立直接基于监测数据的神经网络预测模型,从而实现由一类响应量对另一类响应量的预测。本文共建立了四类神经网络预测模型并对模型的预测性能、噪声适应能力及降噪方法等展开研究,四类模型包括:1)挠度-荷载位置神经网络模型;2)应变-荷载位置神经网络模型;3)应变-挠度神经网络模型;4)应变-裂缝宽度神经网络模型。本文的研究通过数值模拟和实桥验证相结合的方法完成,主要研究内容包括:（1）利用有限元软件Abaqus建立含裂缝和未含裂缝三跨连续箱梁桥的三维有限元分析模型,并通过数值分析生成静力和动力荷载作用下的模拟测点的应变、挠度及裂缝宽度响应数据,形成后续神经网络模型所需的各类样本数据集;（2）建立静载工况下,基于BP神经网络的挠度-荷载位置预测模型,实现用结构挠度来预测车辆荷载的位置。研究了噪声对神经网络模型预测性能的影响,最后在模型中引入均值滤波的方法对样本数据进行降噪处理;（3）建立了基于BP神经网络的应变-荷载位置预测模型,实现用结构应变响应来预测车辆荷载的位置。研究了噪声对模型预测性能的影响及降低噪声影响的方法;（4）分别建立静、动载工况下,基于BP神经网络的应变-挠度预测模型,实现由结构应变响应预测结构的挠度,并研究了噪声的影响;（5）分别建立静、动载工况下,基于BP神经网络的应变-裂缝宽度预测模型,实现由结构应变响应数据对结构裂缝宽度的预测,并进一步研究了模型对噪声的适应能力;（6）将本文所提的方法用于实桥验证,对万州大桥建立了应变/温度-挠度预测模型,并对模型的预测精度进行了检验。本文的研究结果表明,上述基于BP神经网络的预测模型均能精确的由结构的应变或挠度预测车辆荷载位置、由结构的应变/温度预测结构的挠度及裂缝宽度,特别是在引入均值滤波法对样本数据进行降噪处理后,模型的预测精度进一步得到提升,表现出良好的噪声适应能力。本文发展的基于BP神经网络的各类预测模型可以作为桥梁健康监测的基准模型,可为桥梁结构的状态评估提供重要依据,也有助于解决健康监测系统监测数据缺失问题。此外,由于该模型直接基于大桥的健康监测数据建立,避开了大桥的机理模型,因此有望在桥梁健康监测中发挥重要作用。
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