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多梁式桥梁检测的叠加曲率模态差变化率方法
被引量:
8
1
作者
肖凯龙
邬晓光
+1 位作者
安平和
时元绪
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期108-116,共9页
鉴于应用曲率模态的桥梁损伤识别研究大多以一维单梁式结构为研究对象,提出利用G-M法的思想并基于薄板振动理论将多梁式结构转化为正交异性板后,类比梁弯曲理论得到该结构两正交方向曲率表达式,通过分析采用单阶曲率模态差指标进行桥梁...
鉴于应用曲率模态的桥梁损伤识别研究大多以一维单梁式结构为研究对象,提出利用G-M法的思想并基于薄板振动理论将多梁式结构转化为正交异性板后,类比梁弯曲理论得到该结构两正交方向曲率表达式,通过分析采用单阶曲率模态差指标进行桥梁损伤识别的不足,考虑利用多阶曲率模态变化率叠加指标进行损伤识别,最后采用有限元软件Ansys建立桥梁模型计算单位置、多位置不同损伤程度的多种工况。Matlab绘图结果表明:沿桥梁纵向叠加指标识别更为精确,对未损伤位置数据扰动更小,指标独立性高,可利用该指标进行多梁式结构的损伤定位。
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关键词
公路桥梁
叠加
曲率模态差变化率
数值计算
损伤识别
多梁式结构
模态
节点
在线阅读
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职称材料
基于支持向量机的梁桥多位置损伤识别研究
被引量:
13
2
作者
安平和
邬晓光
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期1232-1237,共6页
为实现更准确的梁桥多位置损伤识别,从理论角度分析得出某位置的损伤会对周边位置的位移和曲率产生一定影响。曲率模态差的突变是损伤的典型特征,以曲率模态差变化率作为量化突变的参数,并将其归一化处理后输入支持向量机中进行桥梁多...
为实现更准确的梁桥多位置损伤识别,从理论角度分析得出某位置的损伤会对周边位置的位移和曲率产生一定影响。曲率模态差的突变是损伤的典型特征,以曲率模态差变化率作为量化突变的参数,并将其归一化处理后输入支持向量机中进行桥梁多位置损伤识别。以某多跨连续刚构桥为例,将多处典型截面发生10%,30%和50%刚度折减情况下的前2阶竖向振动的曲率模态差变化率以及各位置的损伤状态作为特征向量去训练支持向量机。之后将预测集中包含20%和40%刚度折减的曲率模态差变化率输入训练好的支持向量机中去识别各位置的损伤情况,其识别准确率达到99.68%。
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关键词
桥梁工程
多位置损伤识别
曲率模态差变化率
支持向量机
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职称材料
题名
多梁式桥梁检测的叠加曲率模态差变化率方法
被引量:
8
1
作者
肖凯龙
邬晓光
安平和
时元绪
机构
长安大学公路学院
西安公路研究院
出处
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期108-116,共9页
基金
贵州省交通运输厅科技资助项目(2015121024)
文摘
鉴于应用曲率模态的桥梁损伤识别研究大多以一维单梁式结构为研究对象,提出利用G-M法的思想并基于薄板振动理论将多梁式结构转化为正交异性板后,类比梁弯曲理论得到该结构两正交方向曲率表达式,通过分析采用单阶曲率模态差指标进行桥梁损伤识别的不足,考虑利用多阶曲率模态变化率叠加指标进行损伤识别,最后采用有限元软件Ansys建立桥梁模型计算单位置、多位置不同损伤程度的多种工况。Matlab绘图结果表明:沿桥梁纵向叠加指标识别更为精确,对未损伤位置数据扰动更小,指标独立性高,可利用该指标进行多梁式结构的损伤定位。
关键词
公路桥梁
叠加
曲率模态差变化率
数值计算
损伤识别
多梁式结构
模态
节点
Keywords
highway bridge
change rate of superposition curvature mode difference
numerical calculation
damage identification
multi-beam structure
modal node
分类号
U448.21 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于支持向量机的梁桥多位置损伤识别研究
被引量:
13
2
作者
安平和
邬晓光
机构
长安大学公路学院
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期1232-1237,共6页
基金
山西省交通运输厅科技资助项目(2017-1-37)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201493212002)
文摘
为实现更准确的梁桥多位置损伤识别,从理论角度分析得出某位置的损伤会对周边位置的位移和曲率产生一定影响。曲率模态差的突变是损伤的典型特征,以曲率模态差变化率作为量化突变的参数,并将其归一化处理后输入支持向量机中进行桥梁多位置损伤识别。以某多跨连续刚构桥为例,将多处典型截面发生10%,30%和50%刚度折减情况下的前2阶竖向振动的曲率模态差变化率以及各位置的损伤状态作为特征向量去训练支持向量机。之后将预测集中包含20%和40%刚度折减的曲率模态差变化率输入训练好的支持向量机中去识别各位置的损伤情况,其识别准确率达到99.68%。
关键词
桥梁工程
多位置损伤识别
曲率模态差变化率
支持向量机
Keywords
bridge engineering
multi position damage identification
change rate of curvature modal difference
support vector machine
分类号
U446.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多梁式桥梁检测的叠加曲率模态差变化率方法
肖凯龙
邬晓光
安平和
时元绪
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
在线阅读
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职称材料
2
基于支持向量机的梁桥多位置损伤识别研究
安平和
邬晓光
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
13
在线阅读
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职称材料
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