結構安全監(jiān)控技術研究及其在潤揚大橋北錨碇地基基礎的應用.pdf

1、本文針對大型懸索橋安全監(jiān)控系統(tǒng)的測點布置、異常識別和安全評估等關鍵技術進行了較系統(tǒng)深入的研究工作，并將研究成果應用于對潤揚大橋北錨地基基礎的分析。主要研究工作和成果如下： (1)在借鑒巖土工程穩(wěn)定性監(jiān)控研究成果基礎上，提出在懸索橋錨碇基礎安全監(jiān)控中將反演分析與安全監(jiān)測結合起來，利用監(jiān)測信息與反演結果對錨碇地基基礎的穩(wěn)定性作出合理的評估和符合實際的預測。為實現這一目的，在測點布置中就應對提高反分析結果的可靠性予以考慮。論文針對測量

2、誤差和模型誤差對參數反演精度的影響進行了理論研究，推導了相關公式。在此基礎上提出了測點優(yōu)化的步驟以及優(yōu)化方法，構造了相應的目標函數并編制了程序，以潤揚大橋北錨地基基礎的測點優(yōu)化為例作了分析，結果表明該方法是合理有效的。 (2)提出采用統(tǒng)計安全監(jiān)控模型對錨碇地基基礎響應進行預報，并以此建立監(jiān)控指標來對結構狀態(tài)進行識別。根據這一思路進行了理論研究，引入時間序列分析的加窗最小二乘平穩(wěn)法對數模的殘差提取趨勢項，以此建立殘差趨勢指標作為對

3、傳統(tǒng)置信區(qū)間法的改進。 (3)采用傳統(tǒng)的監(jiān)控模型方法對于發(fā)現異常的測值往往難以區(qū)分是結構異常還是監(jiān)測系統(tǒng)自身的問題引起。針對這一問題，本文提出了基于灰色關聯(lián)度的模糊聚類分析法，引入灰色關聯(lián)度比較同類監(jiān)測項目測值間的聯(lián)系，對于診斷出異常的測值，如發(fā)現其與附近同類監(jiān)測項目的測值間關聯(lián)度大幅降低，則可初步排除結構出現異常的可能。 (4)對采用神經網絡建立安全監(jiān)控模型的具體方法作了研究。本文對BP神經網絡的結構形式和訓練方法進行

4、分析并作了適當改進，其主要內容包括：提出自適應變學習率的學習算法提高了傳統(tǒng)訓練方法的收斂速度；引入小波神經網絡用于安全監(jiān)控模型并通過比較選擇了合適的小波網絡結構；提出灰色神經網絡的概念及其具體結構。利用這幾種神經網絡在不同時期建立基于神經網絡的監(jiān)控模型，可以獲得較高的分析預報性能。 (5)按照在懸索橋錨碇基礎安全監(jiān)控中將反演分析與安全監(jiān)測結合起來的思路，本文提出根據具體結構可能的破壞模式對神經網絡進行訓練，利用神經網絡的模式識別

5、與泛化能力根據監(jiān)測結果確定反演初值；并提出在反演中采用遺傳算法進行分析以避免由事前確定初值可能帶來的局部極小現象。為解決測斜等內部監(jiān)測手段誤差較大的問題，構造了一種新的反演目標函數以消除測量誤差對反演結果的影響。 (6)利用有限元法對潤揚大橋北錨碇地基基礎的穩(wěn)定性進行三維仿真分析，探討了計算模型建立的一般思路與方法，并利用模型對結構在運營期的響應進行計算，對計算結果進行歸納并參考相關的研究，提出北錨地基基礎安全監(jiān)控模型的形式。在