摘要
桥梁在役期间由于车辆超载以及其他不利因素作用下，桥梁结构会出现不同程度的损伤，为了能够快速、精准的发现桥梁结构损伤，防止桥梁突然失效，造成巨大经济损伤。早期桥梁结构损伤主要依靠肉眼以及静态试验。为使有限元桥梁模型的动力特性尽可能与实际桥梁接近，应对初始有限元模型进行合理修正从而减少有限元桥梁模型与实际桥梁的误差。本文对基于地基合成孔径雷达（GB-SAR）干涉测量技术的桥梁结构有限元模型修正模型以及车桥耦合振动影响下的桥梁结构损伤识别方法进行了深入研究。本文的主要研究内容有： （1）提出了一种基于樽海鞘群算法（SSA）的 GB-SAR桥梁结构模态参数提取方法。给出了其桥梁结构模态提取的具体流程，采用仿真信号验证了其可行性；并采用武汉白沙洲大桥的 GB-SAR 监测数据进行了实例分析，其模态提取结果与增强频率域分解法（EFDD）基本一致，充分验证了所提方法在桥梁结构模态参数提取中的有效性。 （2）提出了一种基于 SSA 的桥梁结构有限元模型修正方法。利用 GB-SAR 系统对福州市某连续梁桥进行了动态监测，提取了其前三阶固有频率；建立了连续梁桥的初始化有限元模型；在此基础上，应用 SSA方法对初始有限元模型进行了修正。研究结果表明：使用 SSA方法修正后桥梁结构的动力特性与有限软件 ANSYS 自带的零阶优化算法相比更接近于实际桥梁的动力特性，最大误差为 3.45%，验证了 SSA方法在有限元模型修正中所具有的可行性及优越性。 （3）提出了基于车桥耦合振动响应与优化支持向量机（SVM）模型的桥梁结构损伤方法。利用已修正的精细化有限元模型进行桥梁振动响应分析，通过对桥梁结构进行不同位置及不同损伤程度的模拟，以曲率模态差为损伤特征向量构建桥梁结构损伤识别的数据集；以 SSA 方法对 SVM 模型进行参数优化处理，构建SSA-SVM模型对损伤数据集进行处理，研究结果表明优化SVM模型用于桥梁结构损伤识别的准确率较高，明显优于未优化的SVM模型。
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