基于PPTSVD的桥梁移动荷载识别

为了改进时域法(time domain method,简称TDM)识别桥面移动荷载时存在的识别精度受测量噪声、响应类型及数量影响较大等缺陷,在截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,简称TSVD)的基础上,提出了基于分段多项式截断奇异值分解(piecewise polynomial truncated singular value decomposition,简称PPTSVD)识别桥梁移动荷载。采用简化欧拉梁模型,由反演车辆荷载作用下桥梁的弯矩响应和加速度响应识别桥面移动荷载,得到了不同噪声水平下TDM,TSVD与PPTSVD的识别结果。研究结果表明,与采用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)进行常规降噪的TDM相比,采用TSVD识别移动荷载在识别精度和抗噪性能方面均有一定提高,且由TSVD改进的PPTSVD识别方法较前两种方法具有更加明显的优势;PPTSVD识别精度高、识别结果受响应类型及响应组合影响较小且具有良好的鲁棒性,更适用于桥梁移动荷载的现场识别。     

基于TGSVD的桥梁移动荷载识别及正则化矩阵选取

基于时域法(time domain method,简称TDM)识别移动荷载理论,通过引入正则化矩阵,提出采用截断广义奇异值分解法(truncated generalized singular value decomposition,简称TGSVD)识别桥梁移动荷载。比较不同正则化矩阵对TGSVD识别结果影响,并与TDM识别结果进行比较,两轴移动荷载识别结果表明,正则化矩阵选取对TGSVD识别精度、鲁棒性等影响较大。当正则化矩阵选取适当,TGSVD采用弯矩和加速度响应均具有较高识别精度且识别结果受噪声干扰小。在测点类型单一或测点数量较小时优势更为突出,适宜于现场移动荷载识别,具有较强的工程应用价值。     

闸门流激振动全水弹性模型试验的原型验证

由于弹性结构与其周围流场存在着复杂的相互作用,单纯数值方法还不能正确预报这种水弹性振动,因此,水弹性模型试验已成为预报流场中结构原型行为的唯一方法.在对水弹性振动模型相似准则和研制的闸门水弹性振动模型材料性质简要介绍的基础上,对三峡大坝导流底孔弧形闸门全水弹性模型振动试验成果和其原型振动观测成果作了多方面对比分析.结果表明:全水弹性模型试验预报的原型闸门的动力特性、振动加速度、结构动静应力与原型闸门在相近条件下的实测成果颇为一致,从而验证了闸门全水弹性模型对原型闸门流激振动行为预报的可靠性.     

基于改进PSO算法的结构损伤检测

结构的损伤检测常转化为求解约束优化问题,针对粒子群算法容易出现早熟问题,增大算法后期的粒子位置的改变量,从而增加粒子位置的差异,因而能够增强其在求解约束优化问题时抵抗局部极小的能力。两层刚架单损伤和多损伤识别的数值结果和收敛曲线表明了改进后的粒子群算法优于传统的带惯性因子的粒子群算法。三层框架结构的4种损伤工况的试验研究进一步说明了该算法应用于结构损伤检测领域的有效性。     

九江桥三大拱吊杆振动参数测试

本文探讨了用人工释放产生的自由衰减振动信号识别大型桥梁结构振动参数问题，介绍了用自由振动法对九江长江大桥三大拱吊杆作振动测试的实施方案与测试结果。通过与脉动法结果比较并加以检验，该测试结果有较高精度，可以作为实桥吊杆涡振抑制措施研究的原始设计参数。     

油价那么低 NOC还挺着

2014年下半年以来,国际油价大幅下降,国家石油公司（NOC）经营业绩受到了一定的冲击。2015年,NOC仍坚持增加石油产量以维持或扩大国际市场份额,油气生产基本保持稳定,但收入急剧下降,利润降幅更甚。面对严峻的形势,     

复苏形势下世界领先石油公司战略选择

2018年,随着国际油价回升和降本增效措施见效明显,油气产量稳步增长,世界领先石油公司营业收入和净利润大幅回升,取得2014年低油价以来的首个业绩增长。世界领先石油公司战略以"五个坚持、一个转变"为特点,确保长期保持行业竞争优势:坚持油气业务的核心地位,重新加大上游投资;坚持资产持续优化,向低成本高盈利项目集中;坚持发展天然气业务,加快提高LNG规模;坚持做精做优炼化业务,以原料优势区和需求高增长区为目标,向北美、中东、亚太三大地区集中;坚持优化销售业务布局,扩大新兴市场份额;同时加快向综合性能源公司转型。建议国内石油公司应高度重视油气勘探,多举措提高储量接替;坚持全产业链的对外开放与合作;注重从战略高度提升炼化业务盈利能力;以扩大终端网络和产品种类为重点,做"大"销售业务;结合公司业务优势,创新商业模式,加快推进绿色发展和新能源业务。     

基于范数归一化和稀疏正则化约束的结构损伤检测

利用结构损伤空间稀疏性进行结构损伤识别是结构健康监测领域的研究热点之一,基于结构灵敏度分析与稀疏正则化的损伤识别方法能有效识别结构损伤位置和程度,但在噪声等因素影响下,其识别结果容易出现误判和刚度强化等问题。针对此问题,基于范数归一化与稀疏正则化约束,提出了一种结构损伤检测方法;该方法在迭代求解过程中,通过增加范数归一化、稀疏正则化约束以及对模型增加牛顿迭代法约束和总损伤折减系数约束,达到减少误判、增加结果合理化和提高识别精度的目的。三种不同结构损伤识别仿真算例研究表明:增加范数归一化和模型约束后,结构损伤识别精度得到明显提高;在不同噪声水平下,所提新方法既能有效定位结构损伤又能准确识别结构损伤程度,且具有较强鲁棒性。     

基于POS算法的结构模型修正与损伤检测

结构模型修正与损伤检测是结构健康监测过程中必须解决的多学科研究课题，常常转化为求解约束优化问题。介绍粒子群优化（PSO）算法，并在此基础上利用带惯性权重因子的全局版PSO算法对结构模型修正和损伤检测等约束优化问题进行研究。通过两层刚架单损伤和多损伤数值仿真以及三层建筑框架结构四种损伤试验研究，结果表明PSO算法对结构模型修正能够起到非常好的效果，采用PSO算法对结构损伤进行检测不仅能够准确定位结构损伤而且能够有效识别损伤程度。由此可见，PSO算法应用于该领域的效果是显而易见的。     

大型桥梁吊杆自振频率测试与分析

介绍了利用脉动法对九江长江大桥吊杆作自振频率测试的实施方案和测试结果．实际测试表明：大桥各吊杆受力状态良好；吊杆涡振时其横向统流旋涡脱落频率等于其自振频率：脉动法简单可靠，是大型桥梁结构自振频率测试的一种有效方法．