海南某大跨斜拉桥抗震性能分析

采用三主梁精细有限元模型对海南某斜拉桥的地震响应进行计算分析.进行了反应谱和几何非线性时程分析法地震响应的对比分析.计算结果表明:该桥的桥塔刚度满足要求,主梁刚度基本满足要求,主梁顺桥向的弹性约束和阻尼装置对减小顺桥向位移有一定的作用,但在罕遇地震作用下存在动力失稳的可能性,因此对主梁位移的限制应更严格,从而提高其整体的抗震性能.     

预应力混凝土斜拉桥施工抗风性能计算分析

根据某预应力混凝土斜拉桥的悬臂施工过程,运用桥梁设计专用软件Midas/civil计算分析了索塔浇筑完成以及最大悬臂状态两种情况下主梁及索塔的抗风性能,得出了一些有益的结论,为以后其他同类桥梁的设计和建设提供参考.     

CFRP索和钢索斜拉桥地震响应分析与抗震验算

为了研究碳纤维增强复合材料（CFRP）索和钢索斜拉桥在地震响应和抗震性能方面的差异,以苏通长江公路大桥为参考建立了有限元动力学模型。采用等轴向刚度准则进行钢索和CFRP索的替换,利用时程分析法比较了不同索斜拉桥的地震响应值,并进行了抗震验算和评价。结果表明：相对钢索斜拉桥,CFRP索斜拉桥的自振频率有明显提高,位移和内力地震响应值减小,响应衰减较快,且抗震性能优势明显,其原因是CFRP索斜拉桥自重轻、索桥耦合振动的概率小、索的材料阻尼大等;所得结论可为CFRP索在大跨斜拉桥中的应用提供参考。     

新密市溱水路大桥波形钢腹板无背索斜拉桥总体设计

在桥型方案确定后,桥梁总体设计是设计者首先考虑的问题.新密市溱水路大桥波形钢腹板无背索斜拉桥的总体设计研究了桥梁结构受力特点,初拟了桥梁主要结构组成,对主体结构进行了初步的结构计算分析,并得出了初算成果,确认了桥型方案的可行性和结构的合理性.在该桥设计中,首次将波形钢腹板箱梁应用于无背索斜拉桥结构,为波形钢腹板箱梁组合结构在我国的推广应用奠定了基础.     

新型桥塔自立状态动力特性分析

某独塔斜拉桥桥塔装有横撑和风缆,是一种新型桥塔,基于ANSYS软件对其自立状态下的整体动力特性和风缆动力特性进行了计算,并分析了它们的影响因素。结果表明,横撑和风缆增大了桥塔横桥向弯曲频率和扭转频率,而略微减小了顺桥向弯曲频率;风缆是否分段建模对桥塔低阶振型和频率没有影响,而对高阶振型和频率有影响;桥塔频率对风缆初张力不敏感;风缆频率对风缆初张力比较敏感,而且随着初张力的增大而逐渐增大,但频率增幅逐渐减小。     

苏通大桥施工构件尺寸偏差对主梁线形影响分析

本文研究了构件尺寸偏差对苏通大桥施工控制的影响,分析了塔的高度、施工完成时塔的垂直度、钢箱梁的无应力线形和无应力长度、斜拉索的无应力长度等因素的尺寸偏差对主梁线形的影响,为苏通大桥施工精度控制标准的制定提供了理论依据.苏通大桥的高质量建成通车,验证了本文分析结论的可靠性.     

多塔下拉索斜拉桥静力荷载试验和计算分析

针对加有下拉索的多塔斜拉桥这种新型的桥梁结构体系,参考某长江大桥实际工程建模,通过缩尺静力实验和有限元计算分析对比加劲索加下拉索多塔斜拉桥与常规无加劲索多塔斜拉桥的静力力学性能。试验和分析表明,加下拉索多塔斜拉桥结构体系可以有效提高结构刚度,减少塔墩根部以及主梁跨中的弯距。对比试验结果,提出了最佳的下拉索设置方案。     

PC斜拉桥辅助墩拉力摆断裂后的状态模拟

以天津永和大桥拉力摆断裂为例,介绍辅助墩拉力摆的断裂情况及其成因.为实现拉力摆断裂后的结构状态模拟,分析了拉力摆断裂引起的结构状态指标(桥面线形、塔顶偏位、索力及辅助墩支座脱空等)的变化,给出拉力摆断裂后结构状态模拟的目标和误差控制准则.在分析斜拉索索力与结构变位指标相关性的基础上,研究了拉力摆断裂后结构状态模拟的实现途径及步骤,形成一种基于现状检测结果和索力调整的PC斜拉桥结构状态反演分析技术.模拟计算结果表明,该分析技术能较全面反映检测结果,与结构实际受力状态吻合,有工程应用价值.     

板桁结合梁斜拉桥3D-ANSYS建模技术研究

以天兴洲大桥为背景,分析大跨度板桁结合梁公铁两用斜拉桥的结构特点.给出有限元法模型的假设条件与相关问题的处理技术.基于ANSYS平台,利用APDL开发工具,实现了大跨度斜拉桥的3D有限元程序化建模.并详尽介绍了建模程序框架与功能模块的实现方法,其成果可供桥梁设计与结构分析时参考.     

基于改进YOLOV3算法的斜拉桥拉索表面缺陷检测方法

针对人工检测斜拉桥拉索表面缺陷效率低、危险性高、鲁棒性差、检测效果主观性强等问题,提出改进YOLOV3算法进行斜拉桥拉索表面缺陷自动检测方法。首先,采用K-means聚类算法获取适合拉索表面缺陷特征的先验框尺寸;然后,削减主干特征提取网络中的残差块数量,提高网络检测效率,通过在特征金字塔内添加SPP结构,融合不同感受野的显著特征提升网络对多尺度特征信息的适应能力;最后,将IOU进化成为CIOU作为预测框回归损失,提高定位精度。针对分类效果较差的问题,增大分类损失在总损失中的权重,提高分类精度。测试结果表明,改进YOLOV3算法mAP达到93.7%,FPS指数为17,满足拉索表面缺陷检测精度和实时性要求。