基于高斯贝叶斯网络的大型钢桁梁桥损伤识别

摘要：

为确保桥梁结构在运营期间的安全性能,以某大型公铁两用钢桁梁桥为研究背景,开展基于高斯贝叶斯网络(Gaussian Bayesian network,GBN)的钢桁梁桥损伤识别研究.建立该钢桁梁桥的有限元模型,对桥梁在汽车和列车作用下的耦合振动效应进行分析,并研究不同荷载因素对桥梁振动效应的影响;构建以移动荷载为1级节点,桥梁挠度为2级节点,桁架单元峰值应力为3级节点的GBN网络模型;通过有限元分析,获取桥梁结构在不同荷载因素作用下的训练数据,并对构建的GBN网络进行训练,得到能够准确表征各级节点复杂映射关系的网络模型.结合训练后的GBN网络模型和基于结构单元峰值应力残差的损伤指标,分别对钢桁梁桥在单点损伤、多点损伤以及不同损伤程度工况下的损伤识别进行研究,并对比分析不同移动荷载对桥梁结构损伤识别结果的影响.研究结果表明:基于训练后的GBN网络,能够准确地实现钢桁梁桥的损伤定位,并根据损伤指标计算值对结构的损伤程度进行量化;此外,对比汽车和列车荷载作用下的损伤识别结果,基于汽车荷载作用下的损伤识别结果具有更高的精度.

关键词：钢桁梁桥、车桥耦合振动分析、高斯贝叶斯网络、损伤指标、损伤识别

所属期刊栏目：19

分类号：TP18;TU391(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2022-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3293-3302