基于影响线的中小桥梁荷载识别技术研究

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1、表兩未聲工程硕±学位论文基于影响线的中小桥梁荷载识别技术研究专业名務：建筑与±太工超一研巧生姓名；何导师姓名；杨才千研巧员夏片飞高工中国南京东南大学±木工程学院二零一五年五月ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＴＨＥＬＯＡＤＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＯＦ－ＳＭＡＬＬＡＮＤＭＥＤＩＵＭＳＩＺＥＤＢＲＩＤＧＥＳＢＡＳＥＤＯＮＤＹＮＡＭＩＣＩＮＦＬＵＥＮＣＥＬＩＮＥＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄ化Ｓｏｕｔ

2、ｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＢｙＹｉＨｅＳｕｅｒｖｉｓｅｄｂｐｙＰｒｏｆｅｓｓｏｒＣａｉｉａｎＹａｎｑｇａｎｄＳｅｎｓｏｒＥｎｉｎｅｅｒＹｅｆｅｉＸｉａｇＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＮａｎｉｎＰ．Ｒ．Ｃｈｉｎａｊｇ，Ｍａ２０１５ｙ东南大学学位论文独创性唐明本人声明所呈交的

3、学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中持别加ｉｕ标注和致谢的地方非，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。’旅研究生签名：／日期：（去气东南大学学位论文使用授巧声明东南大学，中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段

4、保存论文。本人电子文档的内一容和纸质论文的内容相致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权东南大学研巧生院办理。研究生签名：：导师签名；日期如＾基于影响线的中小桥梁祗载识别技术研巧一硕±研究生：何导师：杨才千研巧员夏叶飞高工摘要近年来，国巧多地灾难性的桥梁倒塌事故频频发生，引发了人们对桥梁结构安全问题的广泛关一注，。桥梁结构健康腔测也Ｗ成为当今桥梁工程研巧的热点移动荷载识别技术能

5、进步完善健康监一测系统。然而，，现有的多数荷载识别方法存在不同的局限性需要实际工程的进步论证。分别针对单车和多车楼动荷载的高精度识别，本文提出了基于影响线并考虑荷载横向分布的单车移动荷载识别方法＾文及基于影响线和ＢＰ神经网络的多车移动荷载识别方法，并用数值模巧和实验室车桥试验对上述方法的可行性和适用性进斤了验证。本文主要研充内容及结论如下：（）１为了提高移动荷载的识别巧度，提出并建立了基于影响线并考虑荷载横向分布的移动荷载识别方法，并结合数值模拟算例，对未考虑荷载横向分布的方法

6、和考虑了荷载横向分布的方法进行了比较，，，结果表明未考虑荷载识别的方法不适合解决空间问题而考虑了荷载横向分布的方法对于车辆行驶于桥面上任意位置的空间问题。．其识别精度都很高，且抗噪性能优异一（２）通过实验室车桥试验，进步研究了考虑荷载横向分布的影响线方法在实际工程应用中的可行性，车速识别的误差基本能控制在±５％Ｗ内．且车速识别的精度对车重。车速识别的结果显示。识别影响较大车重识别的结果表明，利用考虑荷载横向分布的影响线方法进行荷载识别Ｉ车重相对误差可控制在±１０％Ｗ内，且９３％的样

7、本能控制在±５％Ｗ内。（３）由于无法建立理想的数学模型对多车移动荷载进行识别，本文根据应变影响线中包含车重。信息，再结合ＢＰ神经网络方法，建立了基于影响线和ＢＰ神经网络的移动荷载识别方法然后奸对该方法在实验室进行了双车移动荷载试验研究方法能精确识别车辆所处车道位置信息，结果表明该，在识别车辆荷载时，所有样本的相对误差能控制在±ｌ〇％Ｗ内，且９７％的样本能控制在±５％Ｗ内。关巧字：荷载识别影响线荷载横向分布ＢＰ神经网络ＩＡｂｓ＂ａｃｔｅｓｅａｒｃｈ－Ｒｏｎｔｈｅｌｏ

8、ａｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｍａｌｌａｎｄｍｅｄｉｕｍｓｉｚｅｄｂｒｉｄｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｌｕｅｎｃｅｌｉｎｅＧｒａｄｕａｔｅｓｔｕｄｅｎｔ：ＹｉＨｅＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＣａｉｑｉａｎＹａｎｇＳｅｎｉｏｒＥｎｇｉｎｅｅｒＹｅｆｅｉＸｉａＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｒｅｃｅｎｔｅａｒｓｍｏｒｅａｔｅｎｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎａｉ