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　　【摘要】：本文針對橋梁健康監測和結構評估的發展現狀,結合“杭州市錢江四橋(復興大橋)實時監測系統”項目,對復雜橋梁結構綜合監測系統的建立作了具體的研究,并對目前橋梁健康監測的相關問題,如動力模型修正、測點優化布設、結構綜合評估與預測等進行了深入的探討,提出一系列新的方法和研究。 在總結了橋梁監測系統的已有成果的基礎上,本文提出了“3個主體模塊(橋梁本體、數據庫、監控中心)+3個功能模塊(監測子系統、診斷子系統和評估管理子系統)”的綜合健康監測系統的架構。對系統的設計要點如項目確定、傳感器選擇、數據采集與通訊等作了詳細論述。并以此為指導建立了“錢江四橋實時監測系統”。系統實施過程中成功地解決了實時通訊、信號抗干擾、數據接口、遠程結果可視化等技術問題。 本文建立了錢江四橋190m主跨的精細有限元模型和簡化模型,并進行了結構動力特性分析。采用基于參數靈敏度的線性迭代法對有限元模型進行修正。該方法從引起模型誤差的因素出發,將靈敏度的概念貫穿于結構模型修正過程中的誤差分析、參數選取、修正量計算、收斂性判斷等階段。算例表明該方法的修正效果好,收斂速度快,使結構動力模型修正具有了明確的物理意義,是一種適用于工程實際的有效方法。修正后的結構動力模型與目標模型之間誤差很小,為橋梁健康監測后期的結構損傷識別和健康診斷打下良好的基礎。 本文對基于MAC法和EI法的測點優化布設進行了詳細的研究,對這些方法存在的問題和局限性進行了剖析,如方法穩定性較差、易陷入局部最優等。指出在進行復雜結構的動力測點優化布設時,應進行測點自由度優化和模態振型分類。論文提出了一種基于自由度修正和模態特性的改進的測點優化方法,以錢江四橋190m跨主拱動力測點優化為例,對該方法進行驗證,所得方案用多種標準進行評價的結果都較好,既能保證測量振型向量的正交性,又能保證測試結果對識別參數的準確估計,并且有較強的抗噪聲能力,是一種適合復雜橋梁結構的較為理想的優化布點方法。 最后,結合國內外橋梁評估領域的最新研究,對基于層次分析的綜合評估方 【關鍵詞】：橋梁監測系統 動力模型修正 參數靈敏度 優化布點 自由度修正 AHP 灰色理論
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：U446.3
【DOI】：CNKI:CDMD:1.2005.086955
【目錄】：

• 第一章 緒論10-31
• 1．1 引言10-11
• 1．2 研究目的和意義11-13
• 1．3 橋梁健康監測發展綜述13-21
• 1．4 橋梁評估管理系統21-24
• 1．5 進展與不足24-25
• 1．6 論文的主要研究內容25-27
• 參考文獻27-31
• 第二章 大型橋梁綜合監測系統研究31-50
• 2．1 現有橋梁監測系統31-33
• 2．2 系統功能要求與設計準則33-35
• 2．3 監測項目確定35-37
• 2．4 傳感器及儀器選擇37-41
• 2．5 綜合監測系統結構41-45
• 2．6 數據采集與通訊系統設計45-48
• 2．7 小結48
• 參考文獻48-50
• 第三章 錢江四橋實時健康監測系統50-64
• 3．1 錢江四橋工程概況與項目背景50-51
• 3．2 四橋監測系統設計51-54
• 3．3 四橋監測系統安裝與調試54-58
• 3．4 監測系統軟件平臺58-60
• 3．5 一些關鍵性問題及其處理60-62
• 3．6 小結62-63
• 參考文獻63-64
• 第四章 結構動力建模與分析64-73
• 4．1 概述64-65
• 4．2 190m跨結構精細動力有限元建模65-67
• 4．3 190m跨結構動力模型簡化67-68
• 4．4 動力計算結果分析68-71
• 4．5 小結71-72
• 參考文獻72-73
• 第五章 動力有限元模型修正73-87
• 5．1 動力模型修正方法73-77
• 5．2 動力模型修正中的幾個關鍵問題77-80
• 5．3 基于參數靈敏度的實用修正方法80-81
• 5．4 四橋190m主跨模型修正81-85
• 5．5 小結85-86
• 參考文獻86-87
• 第六章 基于模態自由度修正的測點優化布設87-108
• 6．1 傳感器優化布設的數學描述87-89
• 6．2 傳感器優化配置準則89-91
• 6．3 幾種常用的優化布點算法91-95
• 6．4 EI法和 MAC法研究95-99
• 6．5 基于模態自由度優化的修正方法99-104
• 6．6 修正方法的 MAC檢驗104-105
• 6．7 小結105-106
• 參考文獻106-108
• 第七章 橋梁結構綜合評估與預測108-122
• 7．1 基于層次分析法的變權綜合評估108-113
• 7．2 灰色理論在橋梁結構預測中的應用113-120
• 7．3 小結120-121
• 參考文獻121-122
• 第八章 結論與展望122-124
• 8．1 論文主要結論與創新成果122-123
• 8．2 工作展望123-124
• 致謝124