基于支座反力的桥梁动态称重方法研究

《基于支座反力的桥梁动态称重方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学校代号10532学号S1501W0057分类号U446.2密级公开工程硕士学位论文基于支座反力的桥梁动态称重方法研究学位申请人姓名肖强培养单位土木工程学院导师姓名及职称邓露教授朱全军高工学科专业建筑与土木工程研究方向桥梁动态称重论文提交日期2018年5月25日学校代号：10532学号：S1501W0057密级：公开湖南大学工程硕士学位论文基于支座反力的桥梁动态称重方法研究学位申请人姓名：肖强导师姓名及职称：邓露教授朱全军高工培养单位：土木工程学院专业名称：建筑与土木工程论文提交日期：2018年5月2

2、5日论文答辩日期：2018年5月31日答辩委员会主席：李正农教授Studyofbridgeweigh-in-motionmethodbasedonthesupportreactionforcebyXIAOQiangB.E.(XiangTanUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinArchitectureandcivilengineeri

3、ngintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorDENGLuSeniorEngineerZHUQuanjunMay，2018湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年

4、月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在______年解密后适用本授权书。2、不保密□√。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日I基于支座反力的桥梁动态称重方法研究摘要桥梁动态称重系统作为治

5、理桥梁超载问题最具潜力的工具之一，具有耐久性好、识别精度高等特点。目前大部分的商业桥梁动态称重（Bridgeweigh-in-motion，简称BWIM）系统依旧采用基于应变的传统Moses算法。然而，基于应变的传统BWIM系统对桥型和桥梁跨径具有局限性，且需要辅助传感器进行车轴信息识别。开发识别精度更高和使用范围更广的新型BWIM系统对治理桥梁超载具有重要的意义。针对上述情况，考虑到桥梁支座反力对车轴荷载的敏感性，本文提出了基于支座反力的桥梁动态称重方法（Bridgeweigh-in-motionm

6、ethodbasedonthesup-portreactionforce，简称SRF方法）。该方法通过测量车辆驶过桥梁时桥梁的支座反力进行车重识别，可直接对车辆速度和轴距进行较高精度的识别，而且对桥型和桥梁跨径的适用性较强。本文从理论上分析SRF方法的可行性，然后以桥梁通用图集中跨径为20m的简支T梁桥为例，通过模型试验进一步验证理论分析结果的正确性，最后基于车桥耦合振动理论开展数值仿真分析。研究结果表明：模型试验和数值模拟结果均显示能较好识别车辆行驶速度、轴距、轴重和总重；该方法的识别精度优于传统基

7、于弯曲应变的动态称重方法，且车速越高时，该方法精度优势越明显；该方法在路面不平整度、噪声等因素的干扰下仍然具有良好的稳定性。主要研究内容有：（1）结合当前桥梁超载问题的现状，提出本课题的研究意义，简单介绍了桥梁动态称重系统的组成与特点，阐述了国内外BWIM系统的研究发展现状与不足，介绍了SRF方法识别车辆速度和轴距的原理。（2）简单介绍桥梁动态称重算法的发展，推导了基于应变的传统Moses算法的轴重识别原理以及基于桥梁动力响应提取拟合影响线的计算原理。从理论上分析了SRF方法相对传统Moses算法的优

8、势，利用数值模拟直观地表明基于支座反力的桥梁动态称重方法在车轴信息识别方面的潜力。（3）为验证提出的SRF方法的可行性，设计了基于支座反力的桥梁动态称重方法的缩尺模型试验。前期准备工作主要包括：模型试验平台的设计、依据相似原理和相似比例确定桥梁模型的材料和尺寸以及试验平台的制作。通过模型试验研究SRF方法在不同车辆速度（1m/s-5m/s，对应实际车辆速度范围为10.4km/h-52.2km/h）、横向加载位置下的识别精度。实验结果表明SRF方法对车辆行