【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁桁架挠度性能检测，具体涉及一种桥梁桁架的挠度性能检测方法。
技术介绍
1、随着交通行业的发展，桥梁的设计与施工也越来越多，而桥梁在施工完成后需要对其挠度性能进行检验，实际工程中桥梁的挠度检验较为困难。在过去的几十年间，桥梁建设有了巨大的发展。桥梁结构运营周期长达数十年，在服役期内，环境影响，材料老化，车辆荷载长期作用会对桥梁的运营安全带来极大的挑战。装配式板梁桥由于周期短、施工方便、受力明确等优势而被广泛应用，成为中小跨径桥梁中最常使用的桥型。装配式板梁桥中，主梁之间采用现浇混凝土企口铰连接，该构件被称为铰缝。铰缝是连接各个主梁并使其共同工作的重要构件，铰缝损伤也是这类桥型中最容易出现的病害。单板受力的危害性很大，不光会对主梁的结构造成破坏，还会引起桥梁附属设施的病害，如铺装层的反射裂缝、桥面错台等，严重影响桥梁的安全性、使用性和耐久性。
2、目前，桥梁挠度性能的检验是通过制造等比例的桥梁桁架模型来对其进行检测，现有的桥梁桁架模型挠度性能检测设备其检测方式较为单一，其只能检测一种或一类的桥梁桁架模型，而桥梁的结构设计具有多样性。对于悬臂浇筑桥梁，桥梁各节段挠度测量是桥梁监测的重要组成部分，它直接反映桥梁结构的竖向整体刚度，是桥梁安全性评价的一项重要指标，过程中位移及倾斜监测数据的精确性直接关系桥梁状态的评定。
3、传统的桥梁挠度测量主要依靠百分表、千分表、水准仪、全站仪等接触式仪器，易受视距、天气、人为等因素的影响，对于跨径较大的桥梁，需要多次转点，不仅效率低下，也容易导致误差的累积。现
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种桥梁桁架的挠度性能检测方法，包括如下步骤：
2、s1、预测桥梁桁架的每个支撑杆的刚度，基于预测的每个支撑杆的刚度计算桥梁桁架在弹性阶段的挠度；
3、s2、基于每个桁架的挠度建立桥梁桁架结构间的挠度传递函数，计算挠度传递值；
4、s3、基于挠度传递值建立桥梁桁架的自由度系统的运动方程得到桥体压力响应值并计算桥梁桁架末端的形变值；
5、s4、采用神经网络模型构建输出为挠度性能，输入为支撑杆刚度、桥梁桁架在弹性阶段的挠度、挠度传递值、桥体压力响应值、桥梁桁架末端形变值的相关特征变量的神经函数，对桥梁桁架结构的挠度性能进行评价。
6、进一步地，步骤s1中，每根支撑杆的支撑杆刚度为：
7、；
8、ki为第i根支撑杆的支撑杆刚度，ei为第i根支撑杆的弹性模量，ai为第i根支撑杆的横截面积，li为第i根支撑杆的长度；
9、取n个支撑杆当前时刻抗弯刚度组成数据序列为:
10、；
11、其中，，i=1,2,…，n；
12、为的下一时刻的预测序列，则：
13、；
14、；
15、；
16、；
17、其中，为预测序列中的第n个预测数据，a、b为估计参数。
18、进一步地，步骤s1中，弹性阶段的挠度g按照以下公式计算获得：
19、；
20、；
21、；
22、；
23、式中，i1、i2、i3分别为桁架顶截面惯性矩、桁架底截面惯性矩、桁架腹截面惯性矩；d1、d2、d3分别为桁架顶直径、桁架底直径、桁架腹直径；h1为桁架顶与底的中心距；el为桁架弹性模量；d为桁架间距。
24、进一步地，步骤s2中，桥梁桁架结构间的挠度传递函数如下：
25、；
26、其中，n为桁架个数，gr第r个桁架的挠度，挠度传递值h的挠度传递特征值为s、挠度传递模态频率为s*。
27、进一步地，步骤s3中，桥梁桁架的自由度系统的运动方程为如下形式：
28、；
29、h为挠度传递值，为系统的阻尼比，为桥梁桁架固有频率，z为桥梁桁架形变，f为桥体压力响应值。
30、进一步地，挠度性能y为：
31、y=f(k(1)，g，h，f，)；
32、桥梁桁架末端形变值为，神经函数f具有与k(1)，g，h，f，相关的m个特征变量，根据特征变量的重要性对m个特征变量进行排序，得到的特征变量集为。
33、进一步地，将特征变量集中的m个特征变量输入神经网络，神经网络模型如下：
34、 ；
35、其中，y为神经网络模型的输出数据，将特征变量集u作为输入信号，l为滞后算子，为模型参数。
36、相比于现有技术，本专利技术具有如下有益技术效果：
37、预测桥梁桁架的每个支撑杆的刚度，基于预测的每个支撑杆的刚度计算桥梁桁架在弹性阶段的挠度；基于每个桁架的挠度建立桥梁桁架结构间的挠度传递函数，计算挠度传递值；基于挠度传递值建立桥梁桁架的自由度系统的运动方程得到桥体压力响应值并计算桥梁桁架末端的形变值；采用神经网络模型构建输出为挠度性能，输入为支撑杆刚度、桥梁桁架在弹性阶段的挠度、挠度传递值、桥体压力响应值、桥梁桁架末端形变值的相关特征变量的神经函数，对桥梁桁架结构的挠度性能进行评价，通过对桥梁桁架进行高自动化的挠度性能测试，实现了对桥梁桁架的挠度性能进行了有效测量和评价。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，步骤S1中，每根支撑杆的支撑杆刚度为：
3.根据权利要求2所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，步骤S1中，弹性阶段的挠度G按照以下公式计算获得：
4.根据权利要求3所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，步骤S2中，桥梁桁架结构间的挠度传递函数如下：
5.根据权利要求4所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，步骤S3中，桥梁桁架的自由度系统的运动方程为如下形式：
6.根据权利要求5所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，挠度性能Y为：
7.根据权利要求6所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，将特征变量集中的m个特征变量输入神经网络，神经网络模型如下：
【技术特征摘要】
1.一种桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，步骤s1中，每根支撑杆的支撑杆刚度为：
3.根据权利要求2所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，步骤s1中，弹性阶段的挠度g按照以下公式计算获得：
4.根据权利要求3所述的桥梁桁架的挠度性能检测方法，其特征在于，步骤s2中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：骆丽花，黄博文，刘惠馨，师夏英，潘忠良，
申请(专利权)人：天津风霖物联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。