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无粘结预应力混凝土简支梁自振频率研究

时间:2016-10-13 22:14来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是铁路工程论文,通过粒子群优化算法来对 BP 神经网络中的阈值和初始权值进行优化,并将优化后的阈值和初始权值传递给 BP 神经网络,然后BP 神经网络进行训练并预测。
第 1 章  绪论 
 
1.1 研究目的及意义 
随着预应力技术的不断发展,预应力结构被广泛的应用到各种类型的土木结构中,特别是在桥梁工程中,有着举足轻重的作用。与普通混凝土相比预应力混凝土结构具有下列几个主要优点:(1)提高了构建的抗裂度和刚度,增加了结构的耐久性;(2)节约材料节省自重;(3)减小混凝土梁的竖向剪力和主拉应力;(4)结构质量安全可靠。其中,无粘结预应力混凝土结构具有施工方便、速度快的优点,体内无粘结预应力混凝土简支梁在工业、民用建筑以及桥梁结构中得到了一定的应用。工业、民用建筑以及桥梁结构对人们的安全生产、安全出行以及放心居住有着直接的影响。 在预应力桥梁广泛应用的同时,我们也会很容易发现发现  ,由于车辆荷载的往复作用,再加上自然环境灾害的影响以为各种人为因素,使得桥梁预应力不断降低,轻者缩短桥梁使用寿命,重者影响人们生命安全。预应力损失是对预应力桥梁安全的一个重要隐患,因此了解己有结构中预应力大小是评价桥梁工作性能的关键。目前许多专家学者都一致任务,除非在结构中预先埋入监测装置,否则对于在役的预应力混凝土桥梁实际有效预应力的大小是无法得知的。而在桥梁设计和施工时,有效预应力的值仅仅是根据《公路桥规》中的相关规定来估算各项预应力损失,再经计算得到实际预应力的大小[1],同时在预应力桥梁施工过程中,预应力的控制也仅仅停留在施工张拉技术的基础上。但是在实际建设和运营中,许多因素是无法确定的,如施工误差、施工错误、混凝土收缩徐变、预应力损失等,特别是在桥梁建成后服役过程中,处于荷载、温度、湿度等各种环境因素的不断作用下,难免会对预应力桥梁的预应力产生损伤、混凝土开裂,以及在施工和设计过程中的误差等。上述原因都会使结构中实际预应力与设计值有一定的差距[2]。因此,如何对预应力桥梁中有效预应力的准确评估是一个值得深入研究的问题。 国内外许多研究工作者在预应力桥梁动力特性的理论研究和试验分析等方面做了大量工作,提出了各种分析理论,也获得了大量研究数据。但是对于预应力如何影响桥梁,各方面的观点还存在较大的分歧,并未形成统一的理论。但有效预应力的存在必将与结构的某些力学参数有一定的关系[3],如结构动刚度(频率、阻尼)。 
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1.2 预应力损失检测方法概述 
目前已有的检测预应力损失的方法有以下几种: (1)钢筋应力释放微孔法[4](SSRHT 法):2000 年 Vimalanandam.  V 等人通过对先张法预应力混凝土梁进行试验,利用 SSRHT 法讨论了局部破损试验来估算得到预应力梁的剩余预应力,并与实测的实际预应力损失值对比分析,发现此方法得到的结果精度较高,但是,SSRHT 试验操作比较麻烦,需要对局部破损部分进行取样。 (2)声发射技术[5]:1997 年 Ahlborn 等人对两座全预应力混凝土桥进行了预应力损失检测,通过利用声发射技术来检测预应力随时间及荷载作用下的损失。1998 年 Fowler 等人利用声发射技术对预应力混凝土结构的预应力索的滑移进行检测[6]。此技术得到的结果较为准确,但是技术不够完善成熟,不能广泛用于实际工程中。 (3)形状记忆合金(SMA)技术[7][8]:1998 年 Maji 和 Arup 等人通过利用镍-钛合金的形状记忆效应来分析预应力筋的受力状况并预测其预应力损失,此外,还探讨了利用镍-钛合金的智能特性对老化的预应力混凝土梁进行补偿,形成了形状记忆合金技术,并为未来智能预应力混凝土桥提供了可能。此类利用智能材料进行智能监控的技术取得了一定的成果,但是这种技术的仪器材料成本较高,而且易损破坏,因此,在已有结构进行智能实时监控的困难较多。 
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第 2 章  无粘结预应力混凝土梁自振频率分析 
 
2.1 引言 
预应力简支梁可以看作两个子结构的组合:分别是受压混凝土梁和受张力的预应力筋(如图 2.1)。因此,计算预应力梁自振频率的时候要充分考虑两个子结构的自由振动效应。本章在基于非线性分析模型基础上,通过振动方程的力学原理,讨论了预应力的大小与预应力混凝土梁的自振频率之间关系。 
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2.2 力学原理
采用电液伺服疲劳试验机对压力传感器进行标定。电液伺服疲劳试验机主要由主机、液控回路和控制系统三大部分构成,其拉压疲劳单元的工作原理为:液压油泵将工作介质从油源引入转化为高压油,而后经过滤器、蓄能器等进入电液伺服阀。同时,将控制系统给定信号与力传感器反馈信号比较,得出差值信号。差值信号经方法器放大,控制电液伺服阀,使输出油量按信号交变变化,以驱动液压缸,实现活塞的反复运动。液压缸活塞杆与试验机夹具连接,在信号控制的循环应力下,对试件进行疲劳测试。 
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第 3 章 预应力混凝土简支梁动力试验研究 ....... 27 
3.1 试验研究方法与流程概述 .......... 27
3.2 试验梁的设计与制作 ...... 27 
3.3 压力测试传感器.......... 29 
3.3.1 压力测试传感器原理及制作 .... 29 
3.3.2 压力测试传感器标定· ........ 30 
3.4 模态参数测试 ........... 32 
3.4.1 试验所用设备 ........ 32 
3.4.2 模态测试过程 ........ 33 
3.4.3 模态分析方法 ........ 36 
3.5 试验结果与分析.......... 37 
3.6 本章小结 ....... 39 
第 4 章 基于 IPSO-BP 神经网络的有效预应力预测 ......... 41 
4.1 引言 ........... 41 
4.2 BP 神经网络 ..... 41 
4.2.1 BP 神经网络模型与算法 ....... 41 
4.2.2 BP 神经网络的训练 ........... 42 
4.3.3 BP 神经网络的缺点 ........... 43 
4.3 粒子群优化算法和改进 ........... 44 
4.4 基于 IPSO-BP 神经网络的预测模型 ......... 46 
4.5 预应力梁有效预应力预测 ......... 47 
4.6 本章小结 ....... 50 
第 5 章 结论与展望 .......... 51
5.1 结论 ........... 51 
5.2 展望 ........... 52 
 
第 4 章  基于 IPSO-BP 神经网络的有效预应力预测 
 
4.1 引言 
近年来神经网络在结构损伤识别中已被广泛使用,BP 神经网络也是应用最为广泛的一种神经网络,其通过误差的反向传播来不断缩小误差,但同时 BP 网络也存在着一些不足,如学习收敛速度慢、容易陷入局部最优解等。为了更好的解决这些问题,可以采用 PSO 算法优化 BP 网络中的阈值和初始权值来避免和改进这些不足。BP 神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只能影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使 BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。BP 神经网络的拓扑结构如图 4.1 所示。 
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结论
 
预应力的大小是影响预应力混凝土桥梁结构安全性的一个重要因素,预应力的损失会加快桥梁裂缝的发展使桥梁承载能力下降,因此如何正确的评估桥梁内的有效预应力,不但可以准确的评价预应力桥梁的使用性能,还可以对预应力桥梁养护和加固提供科学的建议。但是在保持结构完整性的前提下,目前除非在结构中事先埋入预应力检测装置如压力传感器等,否则目前没有有效的手段可以检测到结构内的现存预应力值。相关研究结果表明,预应力梁的自振频率与预应力间存在一定的敏感性,因此,根据预应力梁的自振频率对有效预应力的识别是具有很强的工程实践意义。 本文依托吉林省交通科技项目“体内无粘结预应力混凝土简支梁自振频率计算方法及预应力识别算法”,开展了以下工作: 
1、将预应力简支梁看作受压混凝土梁和收张力力的预应力筋两个子结构的组合;考虑偏心预应力作用下梁的初始挠度对预应力梁自振特性的影响通过达朗贝尔原理推导了,偏心预应力作用下简支梁的振动微分方程,得到一个非线性微分方程;最后通过改进的打靶算法来求解该微分方程。得到了偏心直线布筋下无粘结预应力混凝土简支梁的一阶频率和偏心距、预应力的大小关系呈正相关。
2、为了进一步验证无粘结预应力混凝土梁的自振频率和预应力大小以及预应力筋布置情况之间的关系,制作了 5 根布筋形式不一的无粘结预应力混凝土梁,并明确了相应的测试方案,通过试验获取预应力大小与无粘结预应力混凝土梁自振频率间关系。采用 DH5922动态采集系统和压电式加速度传感器对试验梁的模态参数进行采集;同时制作了压力传感器,通过标定应变与压力之间的关系来确定锚固后预应力实际的张力大小。 并通过试验结果分析验证了文中理论计算方法的准确性,得到了随着预应力大小的增大预应力梁的前两阶自振频率变化呈上升趋势的变化规律,且随着梁的偏心距的增加预应力对基频的影响越为显著。  
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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