桥梁结构的损伤检测与识别技术研究

1、桥梁结构的损伤检测与识别技术研究.txt大人物的悲哀在于他们需要不停地做出选择；而小人物的悲哀在于他们从来没有选择的机会。男人因沧桑而成熟，女人因成熟而沧桑。男人有了烟，有了酒，也就有了故事；女人有了钱，有了资色，也就有了悲剧。摘 要随着桥梁建设的持续发展，桥梁结构的形式和功能也日趋复杂，桥梁的修补和加固也越来越受到关注。 桥梁建成通车后， 由于受气候、 环境因素以及人为因素的影响， 结构材料会被腐蚀和逐渐老化，长期的静、动力荷载作用，使其强度和刚度随着时间 的增加而降低。 这不仅会更会使桥梁的使用寿命缩短， 更严重的会影响交通行车安全， 危机人的生命。桥梁结构的检测、监测作为结构安全养护、正

2、常使用的保证措施之一 受到关注，如何对桥梁结构进行质量检测和安全监测也已成为国内外学术界、工程界 研究的热点。本课题主要针对目前在役桥梁存在的种种安全隐患，展开桥梁性能检测和损伤识别技术的研究，以随时了解桥梁的结构性能和安全情况，避免灾难性事故的发生。主 要研究工作包括以下几个方面：1.研究了遗传算法优化的神经网络在桥梁结构损伤检测中的应用。基于遗传算法优化的一种有效的结构损伤检测，建立评估钢筋锈蚀程度的人工神经网络模型。选择 对结构损伤较为敏感的参数作为网络的输入向量， 结构的损伤状态作为网络的输出向 量，建立损伤训练样本集，利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值，进而预测结构 损伤程度。实验

3、发现通过此方法能较好的预测结构的内部损伤，一定程度上解决了对 钢筋混凝土锈蚀损伤程度的评估。2. 研究了基于挠度信息的桥梁裂纹局部定位方法。裂纹的出现会引起桥梁结构某些特征参数的不规则变化或突变,这些参数中包含着重要的损伤信息。结构裂纹的 出现会引起结构中的局部应力集中， 导致空间域上结构的挠度信息在这一区域发生突 变。因此，我们提取含裂纹的悬臂梁在静荷载作用下各节点的挠度值，作为神经网络 的输入向量，以裂纹点的相对位置作为神经网络的输出，建立了神经网络模型，达到 了很好的分类效果，对于损伤的快速局部定位取得了很好的效果。3. 利用多表达式编程（Multi-Expression Program

4、ming, MEP）和频率等高线相结 合的方法对桥梁结构裂纹定位进行了分析和研究。 将结构固有频率作为裂纹的诊断参 数，通过求解裂纹有限元模型，对多表达式编程模型进行训练，并拟合出以裂纹相对 位置和相对深度为自变量，裂纹结构固有频率为因变量的解曲面，将实测结构的前三 阶固有频率作为输入，绘制出各阶频率等高线，根据频率等高线的交点及 MEP 的预 测结果来定位结构的裂纹。 实验结果表明该方法能够有效的融合二者的优点实现裂纹 快速、准确定位。关键词：桥梁检测，神经网络，多表达式编程，频率等高线ABSTRACTWith the continuous development of bridge con

5、struction, functions and formats of bridge become more complicated day by day. The technology of repairing and strengthening of bridge has been emphasized. After bridges having been constructed andopened to traffic, their material will be deteriorated or aged gradually because the influenceof the we

6、ather, environmental factors and their strength and stiffness will degrade with thetime running for action of the static and active loads applying on them. Not only will thisendanger the safety of the traffic, but also it will shorten the life span of the bridge andclaimed the lives of people. There

7、fore, detection and inspection of bridges have becomeone important guarantee that ensures safety maintenance and normal use of it. So, how toperform quality detection and safety inspection with bridges has become a research hotshotof foreign academia and engineering.View of the various hidden troubl

8、e of the in-service bridges exist, this paper presentssome methods on crack fault diagnosis. We should learn the performance and the securitysituation of the bridge at any time, and avoid the catastrophic accidents happened. Themain work and achievement are summarized as follows:1. Application of ge

9、netic algorithms and neural networks in detection technique.We establish the artificial neural networks model to appraise the steel bar corrosion degree andchose some parameters which sensitive to the structure damage as the input vector of thenetwork. This method takes the damaged structure conditi

10、on as the output vector of thenetwork, and uses the Genetic Algorithm optimization the network weight and threshold value. The main idea is establishing a damage training sample sets, and carries on thetraining to the network, then forecast structure extent of damage.2. Local positioning of crack fa

11、ult based on deflection information. Owing to the emergence of crack, some of the characteristic parameters of bridges will cause the irregular change or mutation, these parameters contains important information of the crack.Structural cracks can cause the appearance of the local stress concentratio

12、n and themutation of the deflection information in the same region of space domain. Therefore, weset up a neural network model which chooses the deflection information of cantilever beamunder the static load and the relative positions of the crack as the input and output vectorrespectively. It is sh

13、owed that the proposed method is feasible to diagnose the crackfaultof structure.3. A method of crack fault diagnosis based MEP (multi-expression programming) and frequencies contour line is discussed. In this method, the MEP model is trained by thecracks diagnostic parameters which are the inherent

14、 frequencies obtained by ANSYS. Based on the independent variables, the relative position and the relative depth of crack,the frequency surface is drawn. By taking the first three inherent frequencies of structure asinput parameters (of the frequency surface), Contour Lines of frequencies is drawn.

15、According to the intersection point of frequency contour lines and the forecasted results ofMEP, the structural crack position is located. The results show that the method can be aneffective integration of both advantages and achieve the rapid and accurate location of thecrack.Keywords： Bridge Detec

16、tion， Artificial Neural Network， Multi Expression Programming，Frequencies Contour Lines.1第一章 绪论1.1 课题的研究背景和意义桥梁在长期的使用过程中不免会发生各种结构损伤。损伤的原因可能是使用、维护不当、车祸事故等人为因素,也可能是地震、风暴等自然灾害。此外某些要道上 交通量以大大高于预测流量的速度猛增也加剧了桥梁结构的自然老化。 这些因素均导 致了桥梁承载能力和耐久性的降低,甚至影响到运营的安全。由此而引起的一系列问 题都需要相应的维修、改造和加固来解决。而这些工作又必须在对桥梁结构详细和系 统的检测

17、的基础上才能妥善的进行1。近年来，国内外桥梁倒塌事故逐年增加。1967 年 12 月，俄亥俄河上的一座主要桥梁倒塌，46 人丧生。1983 年 6 月 28 日凌晨一点钟，美国康涅狄格洲(Connecticut) 的 Mianus 江高速公路大桥突然倒塌，桥上的数部车辆随即坠入江中，造成三人死亡和三人受伤。 幸好事故发生的时间是凌晨， 如发生在白天， 其引起的后果则难以想象。 造成大桥倒塌的主要原因是桥梁结构的腐蚀和交通循环载荷引起的疲劳。然而，仅在 九个月前，该州交通部门对该桥还进行了安全检查。1994 年韩国汉城圣水特大桥倒 塌。1999 年 1 月重庆的綦江彩虹大桥倒塌,导致 41 人死

18、亡、14 人受伤的悲剧。另据 人民日报1999 年 2 月 5 日报道，总投资 4.26 亿元的宁波大桥原定于去年 10 月 31 日合龙，但如今却因发现两处梁体断裂，建筑工人们不得不凿开己造好的桥面。1996 年 12 月广东韶关特大桥梁坍塌，32 人死亡，59 人受伤2。另外近几年的铁路提速，对于那些设计最大时速仅有 120 公里/小时的大批铁路桥梁来说也面临严峻的考 验。2000 年 8 月 27 日，台湾高屏大桥发生桥面断裂，造成 16 辆汽车坠入河中，22 人受伤的重大事故。2001 年 11 月7 日，被誉为“亚洲第一拱桥”的宜宾小南门大桥 突然发生断裂，市区南北交通中断，己停止11 年的轮渡重新启用。2002 年 6 月，洪 水冲垮了陇海铁路西安