發(fā)布時(shí)間：2024-05-14 04:12

　　利用結(jié)構(gòu)的有限元模型可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)的靜動(dòng)力分析、損傷定位和量化識(shí)別、承載力評(píng)定、結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)及加固方案的選擇等,具有效率高、成本低的優(yōu)點(diǎn)。但通常結(jié)構(gòu)的初始有限元模型不能真實(shí)反應(yīng)結(jié)構(gòu)的實(shí)際情況,有限元模型修正就是針對(duì)結(jié)構(gòu)初始有限元模型,根據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)測(cè)的靜動(dòng)力響應(yīng)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,使修正后模型響應(yīng)更貼近實(shí)際結(jié)構(gòu)響應(yīng),從而得到一個(gè)更為準(zhǔn)確的有限元模型。下承式單支撐面系桿拱橋的有限元模型修正研究較少,本文的研究對(duì)象為一座下承式單支撐面系桿拱橋,橋梁凈跨為247.0807米,矢高為55.5米,是目前國(guó)內(nèi)同類(lèi)型橋中跨徑最大者,對(duì)該橋進(jìn)行有限元模型修正研究具有典型意義。應(yīng)用ANSYS有限元軟件建立該橋的有限元模型,在橋梁現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行模態(tài)測(cè)試,獲得相應(yīng)的模態(tài)參數(shù),然后選取典型振型的模態(tài)頻率值分別運(yùn)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和響應(yīng)面方法對(duì)該橋進(jìn)行有限元模型修正,獲取了對(duì)該橋型具有普遍意義的設(shè)計(jì)參數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和響應(yīng)面模型。主要工作內(nèi)容如下:(1)闡述了本文的研究背景和意義,并對(duì)有限元模型修正的各種方法及其優(yōu)缺點(diǎn)和國(guó)內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述分析。以下承式單支撐面系桿拱橋?yàn)檠芯繉?duì)象,運(yùn)用ANSYS建立該橋的有限元模型,...

【文章頁(yè)數(shù)】：96 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 有限元模型修正概述
    1.3 有限元模型修正研究現(xiàn)狀
        1.3.1 矩陣型有限元模型修正方法
        1.3.2 參數(shù)型有限元模型修正方法
        1.3.3 改進(jìn)參數(shù)型有限元模型修正
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 下承式單支撐面系桿拱橋有限元建模及靜動(dòng)力分析
    2.1 拱橋概述
        2.1.1 橋梁概況
        2.1.2 橋梁主要技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)
    2.2 橋梁的有限元模型
    2.3 橋梁靜力分析
        2.3.1 橋梁在自重及二期恒載作用下的靜力分析
        2.3.2 橋梁在設(shè)計(jì)荷載作用下的靜力分析
    2.4 橋梁動(dòng)力特性分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于環(huán)境激勵(lì)的拱橋模態(tài)參數(shù)識(shí)別
    3.1 相關(guān)原理
        3.1.1 傳感器等采集裝置的選取
        3.1.2 測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化布置
        3.1.3 移動(dòng)測(cè)點(diǎn)法
        3.1.4 基于環(huán)境激勵(lì)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法
    3.2 拱橋模態(tài)試驗(yàn)方案
    3.3 現(xiàn)場(chǎng)模態(tài)測(cè)試試驗(yàn)
    3.4 數(shù)據(jù)分析對(duì)比
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拱橋有限元模型修正
    4.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.1.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        4.1.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射機(jī)理
        4.1.3 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)
    4.2 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的模型修正過(guò)程
        4.2.1 參數(shù)的確定
        4.2.2 確定設(shè)計(jì)變量范圍
        4.2.3 樣本確定方法
        4.2.4 初始訓(xùn)練樣本預(yù)處理
        4.2.5 基于MATLAB構(gòu)建與優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.6 有限元模型修正
    4.3 拱橋有限元模型修正
        4.3.1 參數(shù)確定
        4.3.2 訓(xùn)練樣本的確定
        4.3.3 構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.3.4 模型修正及修正結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于響應(yīng)面方法的拱橋有限元模型修正
    5.1 響應(yīng)面法基本理論
        5.1.1 響應(yīng)面函數(shù)的選擇
        5.1.2 響應(yīng)面函數(shù)的擬合
        5.1.3 響應(yīng)面模型精度檢驗(yàn)
    5.2 拱橋有限元模型修正
        5.2.1 二階不完全多項(xiàng)式響應(yīng)面函數(shù)的擬合和檢驗(yàn)
        5.2.2 構(gòu)造基于頻率的目標(biāo)函數(shù)及優(yōu)化方法的選擇與實(shí)現(xiàn)
        5.2.3 有限元模型修正及修正結(jié)果比較
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄



本文編號(hào)：3973173