[发明专利]大跨桥梁结构整体抗侧力性能异常的预警方法有效
申请号: | 201410054835.5 | 申请日: | 2014-02-18 |
公开(公告)号: | CN103837358A | 公开(公告)日: | 2014-06-04 |
发明(设计)人: | 王高新;丁幼亮;宋永生 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G01M99/00 | 分类号: | G01M99/00 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 210096*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 大跨桥梁结构整体抗侧力性能异常的预警方法包含如下步骤:(1)对主梁跨中部位的三维风场和GPS位移效应进行数据采集;(2)对采集数据进行矢量分解和均值处理,得到横桥向静风速序列和静位移序列;(3)对静风速序列和静位移序列按月份划分,并利用小波包互相关系数确定两者在同月份的主相关序列;(4)依次对各月主相关序列进行傅里叶级数拟合,利用拟合参数值的月变化特征对大跨桥梁结构的整体抗侧力性能进行异常预警。本发明提出的一种基于实测风载效应的大跨桥梁结构整体抗侧力性能异常预警方法,弥补了大跨桥梁结构在整体抗侧力性能异常预警方面的研究空白,可为大跨桥梁结构整体抗侧力性能的监测和分析工作提供重要参考。 | ||
搜索关键词: | 桥梁 结构 整体 抗侧力 性能 异常 预警 方法 | ||
【主权项】:
1.一种大跨桥梁结构整体抗侧力性能异常的预警方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:步骤(1):对主梁跨中部位的三维风场和GPS位移效应进行数据采集:在大跨桥梁的主梁跨中处安装三维超声风速仪和GPS位移监测站,对此处风向量v(t)及位移向量u(t)进行实时监测并以时间序列存储,其中v(t)=[vr(t),α(t),β(t)],u(t)=[ux(t),uy(t),uz(t)],vr(t),α(t),β(t)分别为绝对风速、风攻角与风向角,ux(t),uy(t),uz(t)分别为GPS坐标系下的三轴方向位移,t表示时间,t=1,2,...,L,单位为秒,L表示时间长度;步骤(2):对采集数据进行矢量分解和均值处理,得到横桥向静风速序列和静位移序列:利用以下两式将时间序列v(t)、u(t)进行矢量分解,得到横桥向风速时程vh(t)和位移时程ur(t):vh(t)=vr(t)·cos(α(t))·sin(β(t))ur(t)=ux(t)·sin(γ)-uy(t)·cos(γ)式中γ表示GPS坐标系中的x轴与主梁纵向轴线的夹角;后将L划分为n个10min时间段,并利用下式计算每个时间段内对应vh(t)和ur(t)的平均值,得到静风速序列vm(k)和静位移序列um(k):v m ( k ) = ( Σ t = 600 k - 599 t = 600 k v h ( t ) ) / 600 ]]>u m ( k ) = ( Σ t = 600 k - 599 t = 600 k μ r ( t ) ) / 600 ]]> 式中k=1,2,…,n;步骤(3):对静风速序列和静位移序列按月份划分,并利用小波包互相关系数确定两者在同月份的主相关序列:①对静风速序列和静位移序列按月份进行划分,以第q个月份的划分结果为分析例,将此月静风速值按递增排列并等间距划分为p段,其中静风速值排列前后的位置变化记为R(n1,n2),R(n1,n2)具体表示第n1个静风速值在排列后位于第n2个位置;此外按照R(n1,n2)的排列规则将此月静位移值排列并同样均分为p段;②以第s段静风速值和静位移值为例,对此段静风速值和静位移值进行第4尺度小波包分解,两者均得到按结点位置排列的16个小波包系数,利用下式对相同结点位置小波包系数的重构序列进行逐一互相关分析:r vu ( g ) = Σ n g = 1 n t ( g ) ( v ~ ( g , n g ) - v ‾ ( g ) ) ( u ~ ( g , n g ) - u ‾ ( g ) ) [ Σ n g = 1 n t ( g ) ( v ~ ( g , n g ) - v ‾ ( g ) ) 2 Σ n g = 1 n t ( g ) ( u ~ ( g , n g ) - u ‾ ( g ) ) 2 ] 0.5 ]]> 式中,rvu(g)表示第g个小波包系数的重构静风速序列和静位移序列之间的互相关系数,
分别为第g个小波包系数的第ng个重构静风速值和静位移值,nt(g)为第g个小波包系数的重构静风速值总个数,
分别为第g个小波包系数的重构静风速序列和静位移序列的的均值,g=1,2,...,16;③从16个小波包系数中剔除掉互相关系数绝对值小于0.9对应的小波包系数,后对剩余小波包系数的重构序列叠加得到第s段静风速值和静位移值的重构序列,按此方法将得到的p段静风速值和静位移值的重构序列重新组合成第q个月份的静风速和静位移序列,以此作为静风速和静位移在此月的主相关序列,后对各月遍历得到所有月份静风速和静位移之间的主相关序列;步骤(4):依次对各月主相关序列进行傅里叶级数拟合,利用拟合参数值的月变化特征对大跨桥梁结构的整体抗侧力性能进行异常预警:利用下式所示的二阶傅里叶级数,依次对各月主相关序列进行最小二乘拟合并确定各月参数估计值:u m ( v m ) = Σ e = 0 2 ( a e ( m ) cos ( e · w ( m ) · v m ) ) + Σ x = 1 2 ( b x ( m ) sin ( x · w ( m ) · v m ) ) ]]> 式中,vm表示第m个月主相关序列中的静风速值,um表示第m个月主相关序列中的静位移值,ae(m)、bx(m)和w(m)分别为第m个月傅里叶级数的参数估计值;分别对各参数估计值的月变化特性进行ADF单位根检验,若每个参数估计值的检验结果均拒绝存在一个单位根的原假设,则大跨桥梁结构的整体抗侧力性能处于良好状态;若存在1至2个参数估计值的检验结果不拒绝存在一个单位根的原假设,则对大跨桥梁结构的整体抗侧力性能进行黄色预警,并密切跟踪各参数估计值月变化特征的ADF单位根检验结果;若存在3至4个参数估计值的检验结果不拒绝存在一个单位根的原假设,则对大跨桥梁结构的整体抗侧力性能进行橙色预警,并派桥梁检修人员对桥梁结构关键构件和部位进行现场检测,根据检测结果采取应对措施;若存在4个以上参数估计值的检验结果不拒绝存在一个单位根的原假设,则对大跨桥梁结构的整体抗侧力性能进行红色预警,并派桥梁专业人员对桥梁结构的整体抗侧力性能进行安全评估和决策。
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