基于监测数据的大跨度悬索桥频率与环境条件的相关性模型

摘要

基于环境条件变化会导致桥梁结构模态参数发生改变,从而导致基于动力特性测试的损伤诊断出现误判等问题,对江苏润扬大桥悬索桥的模态频率与环境条件长期监测数据进行处理,采用改进BP神经网络构建实测模态频率与温度、风速及车辆荷载的相关性模型.在此基础上分离环境条件变化对频率的影响,并采用假设检验的方法提出结构损伤预警方法.研究结果表明:基于提前停止技术和贝叶斯正则化技术的改进BP神经网络模型具有良好的泛化能力,可以有效地消除模态频率的环境变异性;采用t检验的方法识别出江苏润扬大桥悬索桥第5阶和第6阶频率的0.16％和0.12％异常变化,具有较强的损伤敏感性,适用于悬索桥结构的在线状态监测和预警.