某预应力混凝土系杆拱桥动载试验分析.pdf

尹锡军 ： 某 预应力混凝土系杆拱桥动载 试验分 析 4 3 某预应力混凝土系杆拱桥动载试验分析 尹锡军 ( 山东交通职业学院 。 山东潍坊2 6 1 2 0 6) 【 摘要】 通过对某下承式预应力混凝土系杆拱桥进行的动力荷载试验， 将试验数据与理论数据和相关规 范值进行对比分析 结果表明该桥梁的动力性能部分满足规范要求， 文中的研究可供同类工程的检测提供参考。 【 关键词】 系杆拱桥； 动载试验； 试验评定 【 中图分类号】 T U 3 1 1 3 【 文献标识码】 B 【 文章编号】 1 0 0 1 - 6 8 6 4 ( 2 0 1 3 ) 0 9 - 0 0 4 3 - 0 3 1 工 程 概 况 某工程路线全长 7 3 5 2 m， 其中桥梁长 5 2 0 3 2 m， 宽 9 5 m， 引道长2 1 4 8 8 m， 宽 9 5 m。桥跨组合为 1 3 1 6 m装配式先张法预应力混凝土空心板 + 8 5 m下承式 系杆拱桥 +1 41 6 m装配式先张法预应力混凝土空 心板 。 主桥上部结构为 8 9 m下承式预应力混凝土系杆 拱 ， 计算跨径 8 5 m， 矢高 1 7 m， 矢跨 比 1 ： 5 。拱肋为高 1 8 0 c m， 宽 1 4 0 c m， 肋厚 1 2 0 c m的工字型断面。拱肋分 五段预制吊装， 通过湿接缝连接。系梁采用高 2 0 0 c m， 空 座 系 座 宽 1 5 0 c m的矩形箱形断面。下部构造为 圆头矩形混 凝土墩， 基础为钻孔灌注桩基础， 支座采用 L Q Z 1 5 0 0 0 球型支座 。 引桥上部为 1 6 m跨径的先张法预应力混凝土空 心板， 位于纵坡为 3 的凸型竖曲线上， 板底端头设置 楔形 块调 整纵 坡 ， 使 与支 座接 触面保 持水 平 ， 跨 中竖 曲线由桥面铺装层调整。下部采用桩柱式墩台， 基础 为钻孑 L 灌注桩基础 ， 支座采用圆板式橡胶支座 G Y Z一 2 0 0 4 2和圆板式橡胶滑板支座 G Y Z F 4 2 0 0 4 4 。 主桥上部立面及横断面布置如图 1 所示。 图1 主桥上部立面及横截面布置图 2动载试验 方案 结构的动力特性是结构振动系统的基本特性， 是 对桥梁结构进行动力分析所必须的参数。桥梁动力 荷载试验主要是通过检测桥梁上部结构的动力特性 指标来分析、 研究桥梁结构的自振性质 ， 并根据桥梁 设计或者相关规范规程的要求对桥梁结构 的行车性 能、 整体刚度做出判定和评价。 2 1 动载试验测试截面 动载试验测点的选择要避开各阶振型的节点， 并 尽量布置在变位较大的位置。首先利用 M I D A S梁分 析软件对桥梁进行建模 ， 并进行结构动力特性分析。 在实际操作过程中， 需要结合桥梁结构的特点进行传 感器的布置 ， 并利用信号采集， 并对采集 的信号进行 处理 和分析 。 2 2 试验项 目 脉动试验 主要是测 定桥跨结构 的微 幅振动 响应 ， 进而测定桥跨结构固有振动特性( 自振频率和临界阻 尼 比) 。做试验时要求桥面无交通荷载并且桥址附近 无规则的振源， 在这种情况下， 桥跨结构的微幅振动 响应是由桥址处风荷载、 地脉动和水流等随机荷载激 周述美等 ： 基于支持向量机 的结构损伤识别分析 4 5 基 于支持 向量机的结构损伤 识别分析 周述美 ， 杨跃 ( 哈尔滨工业大学土木工程学院 哈尔滨1 5 0 0 9 0) 【 摘要】 支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法 ， 具有很好的回归和预测性能。本文提出 了一种基于支持向量机回归的结构损伤识别方法， 采用柔度作为支持向量机的输人向量 ， 并以两跨连续梁为例进 行仿真计算。结果表明， 本文方法可以较好的从单点损伤情况预测出两点损伤情况的损伤位置和损伤程度。 【 关键词】 损伤识别 ； 支持向量机 ； 柔度矩阵 【 中图分类号】 T U 3 1 2 3 【 文献标识码】 B 【 文章编号】 1 0 0 1 6 8 6 4 ( 2 0 1 3 ) 0 9 0 0 4 5 0 3 AP PL I C ATI oN oF S UP PORT VECToR M ACHI NE T o DAMAGE DET ECTI ON ZHOU S h u me i ， YANG Yu e ( S c h o o l o f C i v i l E n g i ， Ha r b i n I n s t i t u t e o f T e c h ，H a r b i n 1 5 0 0 9 0 ，C h i n a ) Ab s t r a c t ： S u p p o r t V e c t o r Ma c h i n e ( S V M) i s a m a c h i n e l e a r n i n g a l g o ri t h m b a s e d o n s t a t i s t i c a l l e a r n i n g t h e o r y wi t h t h e g o o d r e g r e s s i o n a n d g e n e r a l i z a t i o n a b i l i t y A me t h o d f o r s t r u c t u r a l d a ma g e i d e n t i fi c a t i o n b a s e d o n S VM r e g r e s s i o n i s p r o p o s e d i n t h i s p a p e r ，a n d t h e fl e x i b i l i t y ma t ri x w a s u s e d a s t h e S VM i n p u t v e c t o r s i n a n e mu l a t i o n a l e x a mp l e o f t wos p a n b e a mT h e r e s u l t s s h o w tha t t h e p r o p o s e d me tho d p e r f o r ms a g o o d a b i l i t y o f p r e d i c t i n g t h e l o c a t i o n a n d ma g n i t u d e o f d a ma g e s Ke y wo r d s： d a ma g e i d e nt i f i c a t i o n；s u p p o rt v e c t o r ma c hi n e；fle x i b i l i t y ma t r i x 0 引言 结构损伤识别 ， 即对结构进行检测与评估， 以确 定结构是否有损伤存在， 进而判别损伤 的位置和程 度， 结构 目前的状况、 使用功能和结构损伤的变化趋 势等。结构中的损伤可以定义为“ 结构在服役期内其 承载能力的下降” 。 支持 向量机( S u p p o r t V e c t o r M a c h i n e ， S V M) 是 九 十年代 中期 V a p n i k 领导的研究小组提出的一种新 的机器学习方法 ， 专门研究小样本情况下机器学习的 规 律。S V M具有 良好 的推 广能 力 以及极 低 的分 类 和 逼 近误 差 ， 方 法最 终转 化 为标准 的二次优 化 问题 ， 确 刚度满足设计要求。 5结语 通过桥梁 的动载试 验 ， 可 以得 出本桥 结构 实测 的 一 阶自振频率与跨径相近的同类桥梁相比， 大于理论 计算值并且在正常范围以内， 这表明桥梁的总体刚度 较大 ， 结构传递振动能力及均质性较好 。 参 考文献 1 谭志勇， 吴素春， 桥梁结构的力学特性测试与分析计算 J 强 保支持 向量机 收敛得 到的解为全局最优解。由于 S V M具有许多引人注目的特点和有前途的实验性能， 越来越受到重视 ， 其立刻成为机器学习、 神经网络、 人 工智能等方 向的专家 与学者研究 的热点 。 由于支持 向量机具有如此 良好的回归和预测能 力 ， 文中提出了基于支持 向量机的结构损伤识别方 法， 采用与损伤程度有关 的柔度矩阵作为支持向量机 的输入向量， 对结构的损伤位置和损伤程度进行 预 测 ， 以一个两跨连续梁为例进行了数值模拟仿真计 算， 成功地实现从单点损伤样本预测多点损伤样本。 1 支持 向量 机回归算法 “ 度与环境境 2 0 0 0， ( 3 ) ： 1 6 2 王涛 钢管混凝土拱桥静动载试验研究 D ， 西安： 长安大 学 ， 2 0 0 9 3 吴艺 异型钢管混凝土拱桥荷载试验与整体稳定性分析 D 南京： 东南大学， 2 0 1 0 收稿 日期 2 0 1 3 0 5-2 8 作者简介 尹锡军( 1 9 7 9 一) ， 男， 山东平度人 ， 讲师 ， 硕士， 从 事公路桥梁施工检测方向研 究。