移动荷载下桥梁的损伤识别.pptVIP

LOGO移动荷载下桥梁的损伤识别选题背景：随着城市的发展以及人口的增长,建筑物越来越密集,道路难于拓宽,从而导致交通日渐拥堵，由于结构的设计服役期较长,环境因素的影响大,加之现在车速不断的提高,车辆荷载对桥梁结构的激振作用越来越明显，在多种因素的影响下,桥梁结构出现了不同程度的损伤,随着损伤的不断积累,结构就会突然失效,造成严重的经济损失以及人员伤亡,为了生命财产的安全,对桥梁结构进行损伤识别显得尤为重要。由于桥梁所处的地理位置一般非常重要且无法绕行,所以在不影响正常交通的情况下,利用在正常行驶车辆作用下桥梁的响应对桥梁结构进行损伤识别,具有非常重要的实际意义。01此毕业论文选择移动荷载下桥梁的损伤识别，一是对此方向较为感兴趣；二是为今后从事桥梁损伤识别的研究奠定良好的基础。02选题意义：论文结构和主要内容毕业论文总结第四部分04移动荷载下桥梁的损伤识别第三部分03希尔伯特-黄变换（HHT）的基本理论第二部分02桥梁识别的研究现状第一部分01目前结构的损伤识别常用的方法有：动态识别法：基于振型、振型曲率、结构固有频率智能识别法：神经网络、遗传算法、小波变换属于智能智智能识别法静态识别法：基于静态测试数据,施加的主要是静力荷载主变结构柔度、频响函数等动力特性变化的的的识别方法12345第一部分桥梁损伤识别方法第二部分希尔伯特-黄变换（HHT）的基本理论希尔伯特—黄变换（HHT）由台湾中央研究院院士黄锷（NordenE.Huang）等人提出，将欲分析信号分解为固有模态函数（IMF），这样的分解流程称为经验模态分解(EMD)的方法。然后将IMF作希尔伯特转换,正确地获得资料的瞬时频率。主要步骤如下：首先用经验模态分解方法(EMD)把数据分解为n阶固有模态函数(IMF)和残余变量,然后再将每一阶IMF做Hilbert变换获得信号的时频谱-Hilbert谱。12假设这样一个信号：解析信号的幅值函数:构造解析信号:对上式中的每个固有模态函做Hilbert变换得到:相位函数：对于信号,经过EMD分解后结果为:再对相位函数求导既得瞬时角频率和瞬时频率:这样就可以把信号表示成下列形式:观察上式，是以时间t和瞬时频率w(t)为自变量,信号的幅值能够表示为H(w,t)函数,这种幅值的时间-频率分布被称为Hilbert谱(亦称HHT谱)。画出Hilbert谱：小结：从FFT谱中可以观察出信号包含的频率成分,却无法从中看出任何信号发生突变的信息。从HHT时频谱图中可看出频谱图有突变,且可很明显地看出突变的时刻分别是t=0.65s处，Hilbert谱可以识别出损伤发生的时刻。第二部分希尔伯特-黄变换（HHT）的基本理论Hilbert边际谱：若认为能量可以表示为振幅的平方,那么也可以得到Hilbert能量谱,进而得到能量边际谱：H(w,t)精确地描述了信号的幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律。边际谱h(w)反映了单位频率内的幅度分布,给出了每个频率成分的贡献,而能量边际谱E(w)则表现了能量随时间变化的信息。总结：第三部分移动荷载下桥梁的损伤识别利用ANSYS建模，梁单元数为200单元，通过降低梁1/4处的弹性模量表示桥梁发生损伤。桥梁的总长L=10m,梁的横截面宽为2m，高为1m,车重为10000N,梁的弹性模量为18.9×109pa,抗弯惯性矩I=1/6m4,质量7800kg/m。首先,将完好结构与三种损伤情况下结构的前5阶固有频率进行比较,如表所示。可以发现结构的频率并没有显著的变化,加之实际测试环境干扰因素很多,如噪声等,所以通过比较固有频率的方法在这很难进行损伤识别。然后再利用ANSYS有限元分析软件对桥梁结构损伤前后的状态进行数值模拟,并进行动力分析,观察比较结构响应的变化。第三部分桥梁的损伤识别损伤前：提取桥梁结构损伤前后跨中节点处的位移响应比较：损伤30%：损伤50%：损伤70%：比较不同损伤程度下，中点处的位移变化，可以发现：桥梁的最大挠度总是出现在，荷载处在桥梁中点附近的时刻,而不是车辆正在桥