基于矩量法的桥梁移动车载识别试验研究

基于矩量法和移动荷载识别理论，采用整域基函数——正交勒让德多项式表达桥面移动车载，从车致桥梁弯矩响应识别桥面移动车载，提出了一种时域移动荷载识别改进方法（ITDM）。利用试验测量的车致桥梁弯矩响应时程数据重点研究了几个主要参数对ITDM的影响，这些参数包括：基函数数量、模态数、测点数及测点位置和运行时间等，同时与时域法（TDM）进行了对比研究。试验研究结果表明：ITDM性能与TDM相若，但ITDM更以适应性强和省时而优于TDM，这对于桥梁移动荷载的现场在线准确识别非常有利。     

桥梁移动荷载识别的不适定性及其试验研究

对桥梁移动荷载识别方程不适定问题进行研究，提出采用预处理共轭梯度法（PCGM）求解超定方程组，通过选择不同的预优矩阵，改善和解决超定方程组的欠秩和病态问题。为验证基于PCGM方法的现场实用性，设计制作了车桥试验模型，通过试验采集到的桥梁弯矩响应数据识别桥面移动荷载。比较桥梁模态数、预处理共轭梯度法迭代次数、桥面粗糙度、车辆重量以及测点选择对识别结果精度的影响后，研究结果表明：基于PCGM方法能够很好地识别车辆荷载，收敛较快且能较好改善荷载识别方程的不适定性。     

预处理最小二乘QR分解法识别桥梁移动荷载的优化分析及试验研究

基于时域内移动荷载识别理论,针对逆问题求解存在的典型不适定性问题,提出采用预处理最小二乘QR分解法(PLSQR)识别桥梁移动荷载。两轴时变移动荷载数值仿真结果表明:与采用奇异值分解求逆的时域法(TDM)相比,由PLSQR方法识别移动荷载在识别精度、抗噪性能和抗不适定性等方面均有明显的提高。通过结合改进的Gram-Schmidt正交化,在PLSQR方法基础上对其迭代效率进行优化,改进的PLSQR方法(i-PLSQR)在保证不降低识别精度的前提下其最优迭代次数有明显降低,3种噪声水平下8种工况平均最优迭代次数较原PLSQR方法均减小超过2/3。试验研究表明i-PLSQR识别结果与真实荷载非常接近,识别精度较传统TDM有明显提高,可应用于移动荷载的现场识别。     

移动荷载识别的适用性研究

桥梁移动荷载识别技术的适用性是决定其能否直接应用于现场桥梁荷载在线识别的关键因素。基于矩量法和移动荷载识别理论,采用整域基函数表达桥面移动车载,提出了一种时域移动荷载识别改进方法(ITDM)。分别选用正交勒让德多项式和傅立叶级数作为基函数,形成两种改进算法(LITDM和FITDM),通过仿真及试验验证所提方法的正确性及可行性,并从基函数数量和运行时间两方面与时域法(TDM)进行对比研究。仿真及试验研究结果表明:LITDM、FITDM性能与TDM相近,但ITDM灵活性更强,其中以FITDM计算效率最高,适用性最强,LITDM次之,这对于桥梁移动荷载的现场在线准确识别非常有利。     

用时域法和频时域法识别桥面移动车载

基于欧拉梁模型,本文利用时域法和频时域法由桥梁响应识别桥面移动车载并重点讨论了几个主要参数对识别结果的影响。这些参数包括模态数、采样频率、车速、响应测点位置和测点数等。结果表明：车桥试验室模型是成功的,用时域法和频时域法均能得到满意的识别结果,但以时域法实用性更强、精度更高,可以直接用于桥面移动车载识别的现场试验。     

利用有限振动响应快速反演时变荷载的方法与试验

移动荷载是影响桥梁使用寿命的主要因素之一，对其准确地监测与识别能为桥梁养护提供重要依据。基于振动响应反演的移动荷载识别研究经过五十多年的发展，形成了以时域法、频时域法为主的多种方法，取得了不错成就。然而在解决该类方法面临的主要问题：计算耗时明显、反问题求解病态上，现有技术大多需要使用多项测点和复杂优化，在实际工程应用中并不友好。在时域反卷积法和荷载形函数法的基础上，定义新的构造矩阵提取系统矩阵中的有效元素进行荷载识别，在保障对大噪声的鲁棒性的同时，使测点数量和计算成本进一步降低。在数值仿真算例中，该方法在使用含10%和20%白噪声的动挠度响应情况下，仍能稳定地识别周期性移动荷载，除荷载上、下桥阶段，并未出现明显的奇异性。在试验验证中，利用两个试验分别验证了该方法对集中荷载、移动荷载的识别，其精度与计算效率均可满足实际工程需求。     

基于截断GSVD方法的桥梁移动荷载识别

针对移动荷载识别系统矩阵的病态问题,通过引入正则化矩阵,提出采用截断广义奇异值分解法(TGSVD)识别桥梁移动荷载,并与时域法(TDM)识别结果比较。两轴移动荷载识别结果表明,TGSVD具有识别精度高、抗噪能力强、识别结果受响应类型及响应组合影响小等优点。对将TGSVD应用于现场移动荷载有重要意义。     

《噪声对移动荷载识别的影响》

通过对目前移动荷载识别的几种主流方法进行理论分析,解析论述了测试响应噪声对荷载识别的影响,指出识别荷载的差分法、时域法和频域法及与这三种有关的混合方法受噪声的影响依赖于时间步长,步长越小,影响越大。理论上讨论了这种噪声影响的原因,对荷载识别的减噪措施提出参考建议。     

非线性时域识别方程的不适定性与正则化方法研究

研究了非线性时域识别方程的不适定性及其正则化求解方法。雅可比矩阵的性态能够反映非线性识别方程的性态，因此雅可比矩阵的条件数是非线性识别方程的不适定性的度量。阻尼最小二乘法只是一种强迫正定的计算方法，其识别结果仍然对测试噪声很敏感，解决该问题的有效途径是将阻尼最小二乘法与正则化方法两者结合使用。算例表明，将先验的参数预估值引入Tikhonov镇定泛函可以得到稳定的参数解，且识别误差与原始数据的测试噪声基本保持在同一水平。     

结构损伤与荷载共同识别的研究

针对结构中同时存在未知损伤和荷载的情况,基于虚拟变形法(VDM)发展一种两者共同识别的时域方法。VDM方法利用虚拟变形模拟结构损伤,可快速计算模型改变后的响应。该文首先结合有限元理论把VDM方法拓展到具有多个单元变形的结构中;然后考虑结构存在未知荷载时,利用未损伤理论模型同时识别荷载和虚拟变形,继而由虚拟变形和单元实际变形的关系来识别判断损伤类型和识别损伤大小;最后通过一个悬臂梁的试验进行方法验证,试验中未知荷载和损伤(包括其类型和大小)均能够被有效识别,并利用提出的移动时间窗和荷载形函数方法实现损伤与荷载的在线识别。     

Distributed dynamic load identification based on shape function method and polynomial selection technique

A new approach based on shape function method of moving least square fitting (SFM_MLSF) and polynomial selection technique is proposed in this paper for distributed dynamic load identification. The distributed dynamic load is represented as a product of spatial distribution function and time history, and the two parts are assumed to be independent. The modal transformation of structural dynamic equation throws light on the fact that all modal loads share the same form with the distributed dynamic load in time domain. As the structural modal parameters are known, the time history of dynamic load can be precisely identified through SFM_MLSF method which approximates the local dynamic load with shape functions in the moving supporting time domain. Then, the spatial distribution function of the load is substituted as a series of basic functions, and the identification of distribution function is transformed into a linear fitting problem. Through polynomial selection technique based on error reduction ratio, the significant components are picked out from the basis function responses, which greatly improves stability and precision of the load distribution function. During the inverse analyses of both the time history and distribution function, appropriate regularization methods are still applied to overcome the unavoidable ill-conditioned problem. Numerical examples demonstrate the validity and accuracy of the proposed method.     

桥梁时变移动车载的间接识别

针对桥梁上时变移动车载 ,提出了两种桥梁模型、四种移动车载间接识别方法和两种不同解决方案 ,并通过模型实验对上述不同桥梁移动车载解决方案进行验证。仿真和试验结果表明 :虽然各种车桥参数对识别结果都有不同程度的影响 ,但每种解决方案都能有效识别桥梁移动车载且以“时域法”和“频时域法”识别精度较高、实用性较强 ,可推荐用于现场桥梁移动车载识别。     

基于形函数方法快速识别结构动态荷载的试验验证

在动态荷载识别中常常由于矩阵的病态性影响识别的精度,利用有限元理论中的形函数逼近荷载曲线,将识别离散的荷载历程转化为计算有限的形函数权重,从而显著改善反卷积法识别荷载中存在的采样时间长或采样频率高时数值求解困难的问题;并能改善反问题的病态性,提高对噪音的鲁棒性。一个连续梁的数值算例比较验证了该方法在5%的高斯噪声影响下能精确地识别未知荷载。悬臂梁试验中,通过实测的结构动态响应,在移动时间窗内利用荷载形函数方法可以实现激励的在线识别。     

结构损伤与荷载的快速同步识别方法研究

本文仅以损伤因子为优化变量,提出一种结构损伤和荷载同步识别的方法。首先通过时域荷载识别的方法将未知荷载转化为损伤因子的函数,将近似荷载作用下的结构响应和实测响应的平方距离作为目标函数,从而降低了需要识别未知参数的数目;然后在目标函数的计算过程中,利用虚拟变形法（VDM）可进行结构快速重分析的思想,快速构造给定损伤因子下系统的脉冲响应,避免每步迭代重新集装系统矩阵,并通过荷载形函数方法进一步提高荷载识别的效率;最后利用二次多项式插值近似结构每个时刻的响应方法和推导对应目标函数的梯度表达式来提高优化搜索的速度。本文利用刚架模型进行数值模拟,准确识别了结构中柱子单元刚度损伤、附加质量以及梁上的未知移动荷载,并通过一个悬臂梁试验进一步验证所提出方法的准确性和可行性。     

动载荷时域半解析识别方法

基于模态空间转换、离散数据最小二乘拟合与模态叠加原理,提出一种动载荷时域半解析识别方法。通过模态空间转化将动载荷识别问题转化为模态坐标函数识别问题,以结构特性参数与已知自由度上的动响应为输入,利用最小二乘拟合得到模态坐标的拟合函数,根据叠加原理与结构动力学控制方程,识别出结构时域动载荷。分别用计算仿真与试验测试得到的时域加速度响应作为输入,实现时域动载荷的识别。识别结果与真实动载荷对比表明,本文的识别方法能较准确地识别结构动载荷值及载荷作用部位。     

简支梁桥与多跨连续梁桥上移动荷载的识别与参数分析

移动车辆荷载反复作用会导致桥梁疲劳损伤甚至破坏,移动荷载识别是桥梁健康监测的重要措施之一。采用样条函数逼近法对简支梁桥与多跨连续梁桥上的移动荷载进行识别和参数分析。基于模态叠加法和梁固有振动的精确解,建立了移动荷载作用下简支梁和连续梁的运动方程;利用样条最小二乘法逼近桥梁应变响应,由样条数值微分求得响应导数;再通过Tikhonov正则化方法结合奇异值分解技术得到了荷载识别的正则解。对一简支梁和一三跨连续梁进行了数值仿真,并对一些影响因素进行了参数分析。利用已有的试验数据验证了方法的可靠性。结果表明,样条函数逼近法能有效地识别简支梁与连续梁桥上的移动荷载,具有很强的实用性和抗噪性能;而且简支梁桥上的荷载识别精度和抗噪性能高于连续梁桥;利用Tikhonov正则化方法可得到荷载识别的稳定解,并有利于提高识别精度,降低对噪声的敏感性。