声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 桥梁结构健康监测研究现状
1.2.1 国内外桥梁健康监测系统的发展
1.2.2 桥梁结构整体状态预警研究进展
1.2.3 桥梁结构状态评估研究进展
1.3 主要研究内容
参考文献
2 基于车-桥振动响应的灵敏度损伤识别
2.1 车-桥耦合模型
2.1.1 车辆模型
2.1.2 桥梁模型及车-桥耦合实现
2.2 车-桥耦合振动分析
2.3 桥梁损伤对车-桥耦合系统影响的灵敏度分析
2.3.1 车-桥系统灵敏度
2.3.2 算例分析
2.4 基于灵敏度方法的桥梁结构损伤识别
2.4.1 灵敏度方法
2.4.2 桥梁损伤对加速度互相关函数的影响
2.4.3 基于单测点加速度相关函数灵敏度的损伤识别
2.4.4 不同损伤因子对识别结果的影响
2.4.5 不同噪声水平对识别结果的影响
2.5 小结
参考文献
3 基于ARMA模型的桥梁损伤预警
3.1 时间序列分析模型
3.1.1 自回归模型(AR)
3.1.2 滑动平均模型(MA)
3.1.3 自回归滑动平均模型(ARMA)
3.1.4 时域分析模型的建立
3.1.5 时域分析模型建模算例
3.2 基于ARMA模型的大胜关大桥监测数据建模
3.2.1 南京大胜关长江大桥简介及测点布置
3.2.2 长期监测数据的ARMA建模
3.3 基于ARMA模型的桥梁结构损伤预警
3.3.1 基于ARMA模型的系统运动模型
3.3.2 不同加速度数据ARMA模型对比
3.3.3 ARMA模型的抗干扰性
3.3.4 ARMA模型AR系数的敏感特性分析
3.3.5 基于AR系数的损伤预警指标
3.3.6 基于ARMA模型的桥梁整体预警方法
3.4 小结
参考文献
4 基于模态参数的桥梁结构整体状态预警
4.1 温度对桥梁结构模态参数的影响
4.2 温度对桥梁频率影响的有限元分析
4.3 影响因素对桥梁结构频率的影响规律
4.3.1 温度对结构频率的影响
4.3.2 温度与桥梁频率的相关性模型
4.3.3 模态频率的温度影响消除
4.3.4 车辆荷载与桥梁模态相关性模型
4.4 影响因素与结构模态频率的相关关系模型
4.4.1 人工神经网络模型
4.4.2 BP神经网络的建立
4.4.3 神经网络的泛化能力
4.5 整体状态的损伤预警
4.6 小结
参考文献
5 基于健康监测的在役钢桥承载力可靠度评估
5.1 结构可靠度方法
5.2 钢桥承载力极限状态可靠度评估
5.2.1 湘潭湘江特大桥承载力可靠度分析
5.2.2 上承式钢桁梁承载力可靠度分析
5.2.3 下承式钢桁梁承载力可靠度分析
5.3.1 温度效应的概率分布
5.3.2 考虑温度效应的桥梁承载力可靠度评估
5.4 活载作用力极值更新概率模型
5.4.1 先验信息的验前与验后分布
5.4.2 正态分布参数的Bayes估计
5.4.3 车辆活载载作用力极值分布参数的Bayes估计
5.5 基于健康监测数据的可靠度评估流程
5.6 小结
参考文献
6 基于健康监测的钢桥疲劳分析
6.1 钢桥确定性疲劳评估
6.1.1 疲劳累积损伤计算模型
6.1.2 疲劳强度曲线(S-N曲线)
6.1.3 疲劳累积损伤计算方法
6.1.4 疲劳累积损伤与疲劳寿命
6.2 基于可靠度的钢桥疲劳评估
6.2.1 疲劳极限状态方程
6.2.2 疲劳极限状态方程参数
6.2.3 构件疲劳可靠度分析
6.2.4 相关因素对疲劳寿命评估的影响
6.3 桥梁系统疲劳可靠性分析
6.3.1 主要失效模式及β约界法
6.3.2 桥梁结构系统疲劳可靠性分析
6.4 基于健康监测的钢桥疲劳可靠度评估流程
6.5 小结
参考文献
7 车-桥系统运行安全可靠性分析
7.2 桥梁运行安全可靠性分析
7.3 车辆运行可靠性
7.3.1 列车运行安全极限状态方程
7.3.2 参数分布
7.3.3 列车运行安全可靠性与速度相关关系
7.3.4 列车运行安全可靠性
7.4 车-桥系统运行安全可靠性
7.5 小结
参考文献
8 结论与展望
8.1 结论
8.2 创新点
8.3 研究展望
作者简历及科研成果清单
学位论文数据集