【摘要】：本文针对桥梁健康监测和结构评估的发展现状,结合“杭州市钱江四桥(复兴大桥)实时监测系统”项目,对复杂桥梁结构综合监测系统的建立作了具体的研究,并对目前桥梁健康监测的相关问题,如动力模型修正、测点优化布设、结构综合评估与预测等进行了深入的探讨,提出一系列新的方法和研究。 在总结了桥梁监测系统的已有成果的基础上,本文提出了“3个主体模块(桥梁本体、数据库、监控中心)+3个功能模块(监测子系统、诊断子系统和评估管理子系统)”的综合健康监测系统的架构。对系统的设计要点如项目确定、传感器选择、数据采集与通讯等作了详细论述。并以此为指导建立了“钱江四桥实时监测系统”。系统实施过程中成功地解决了实时通讯、信号抗干扰、数据接口、远程结果可视化等技术问题。 本文建立了钱江四桥190m主跨的精细有限元模型和简化模型,并进行了结构动力特性分析。采用基于参数灵敏度的线性迭代法对有限元模型进行修正。该方法从引起模型误差的因素出发,将灵敏度的概念贯穿于结构模型修正过程中的误差分析、参数选取、修正量计算、收敛性判断等阶段。算例表明该方法的修正效果好,收敛速度快,使结构动力模型修正具有了明确的物理意义,是一种适用于工程实际的有效方法。修正后的结构动力模型与目标模型之间误差很小,为桥梁健康监测后期的结构损伤识别和健康诊断打下良好的基础。 本文对基于MAC法和EI法的测点优化布设进行了详细的研究,对这些方法存在的问题和局限性进行了剖析,如方法稳定性较差、易陷入局部最优等。指出在进行复杂结构的动力测点优化布设时,应进行测点自由度优化和模态振型分类。论文提出了一种基于自由度修正和模态特性的改进的测点优化方法,以钱江四桥190m跨主拱动力测点优化为例,对该方法进行验证,所得方案用多种标准进行评价的结果都较好,既能保证测量振型向量的正交性,又能保证测试结果对识别参数的准确估计,并且有较强的抗噪声能力,是一种适合复杂桥梁结构的较为理想的优化布点方法。 最后,结合国内外桥梁评估领域的最新研究,对基于层次分析的综合评估方 【关键词】：桥梁监测系统 动力模型修正 参数灵敏度 优化布点 自由度修正 AHP 灰色理论
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：U446.3
【DOI】：CNKI:CDMD:1.2005.086955
【目录】：

• 第一章 绪论10-31
• 1．1 引言10-11
• 1．2 研究目的和意义11-13
• 1．3 桥梁健康监测发展综述13-21
• 1．4 桥梁评估管理系统21-24
• 1．5 进展与不足24-25
• 1．6 论文的主要研究内容25-27
• 参考文献27-31
• 第二章 大型桥梁综合监测系统研究31-50
• 2．1 现有桥梁监测系统31-33
• 2．2 系统功能要求与设计准则33-35
• 2．3 监测项目确定35-37
• 2．4 传感器及仪器选择37-41
• 2．5 综合监测系统结构41-45
• 2．6 数据采集与通讯系统设计45-48
• 2．7 小结48
• 参考文献48-50
• 第三章 钱江四桥实时健康监测系统50-64
• 3．1 钱江四桥工程概况与项目背景50-51
• 3．2 四桥监测系统设计51-54
• 3．3 四桥监测系统安装与调试54-58
• 3．4 监测系统软件平台58-60
• 3．5 一些关键性问题及其处理60-62
• 3．6 小结62-63
• 参考文献63-64
• 第四章 结构动力建模与分析64-73
• 4．1 概述64-65
• 4．2 190m跨结构精细动力有限元建模65-67
• 4．3 190m跨结构动力模型简化67-68
• 4．4 动力计算结果分析68-71
• 4．5 小结71-72
• 参考文献72-73
• 第五章 动力有限元模型修正73-87
• 5．1 动力模型修正方法73-77
• 5．2 动力模型修正中的几个关键问题77-80
• 5．3 基于参数灵敏度的实用修正方法80-81
• 5．4 四桥190m主跨模型修正81-85
• 5．5 小结85-86
• 参考文献86-87
• 第六章 基于模态自由度修正的测点优化布设87-108
• 6．1 传感器优化布设的数学描述87-89
• 6．2 传感器优化配置准则89-91
• 6．3 几种常用的优化布点算法91-95
• 6．4 EI法和 MAC法研究95-99
• 6．5 基于模态自由度优化的修正方法99-104
• 6．6 修正方法的 MAC检验104-105
• 6．7 小结105-106
• 参考文献106-108
• 第七章 桥梁结构综合评估与预测108-122
• 7．1 基于层次分析法的变权综合评估108-113
• 7．2 灰色理论在桥梁结构预测中的应用113-120
• 7．3 小结120-121
• 参考文献121-122
• 第八章 结论与展望122-124
• 8．1 论文主要结论与创新成果122-123
• 8．2 工作展望123-124
• 致谢124