一种大跨桥梁结构风致振动响应的确定方法

    公开(公告)号:CN102567630B

    公开(公告)日:2015-01-28

    申请号:CN201110429257.5

    申请日:2011-12-20

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种大跨桥梁结构风致振动响应的确定方法,该方法首先对实测台风过程进行不同尺度和不同平移下的连续小波变换,并以小波变换系数模的平方为元素建立小波变换结果矩阵;进而以两个不同平移因子的小波时域函数的模的平方和的乘积在全空间上的积分为元素建立系数矩阵;随后将小波变换结果矩阵除以系数矩阵获得演化谱权系数矩阵;再利用权系数矩阵对不同平移下的小波时域函数的模的平方进行加权,对所有加权结果求和得到实测台风过程的精细风谱;最后输入大跨桥梁精细有限元模型,得到桥梁的抖振响应。该方法过程简单,所得的桥梁振动响应更加符合实际情况,因此能够更可靠地应用于工程结构的抗风设计。

    运营状态下斜拉桥竖向变形性能的退化报警方法

    公开(公告)号:CN103868492A

    公开(公告)日:2014-06-18

    申请号:CN201410129392.1

    申请日:2014-04-24

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种运营状态下斜拉桥竖向变形性能的退化报警方法,该方法包括如下步骤:传感器的设置:在斜拉桥跨中位置的主梁顶面和底面安装温度传感器用以监测主梁的顶面温度和底面温度,另外在斜拉桥跨中位置的主梁顶面安装竖向加速度传感器和竖向位移传感器用以监测主梁竖向加速度和主梁竖向位移;在斜拉桥桥塔顶部位置安装温度传感器;在斜拉桥距离跨中位置最近的斜拉索中部位置安装温度传感器;监测数据的处理;完好状态下主梁竖向位移和运营因素的数学相关模型;控制图显著性水平的确定;斜拉桥竖向变形性能退化报警。本发明全面考虑了运营状态下引起斜拉桥主梁竖向位移变化的各种因素,有效提高了斜拉桥主梁竖向变形性能退化报警的实时性和准确性。

    基于横向风载效应的桥梁加劲梁抗侧力性能退化报警方法

    公开(公告)号:CN103440404A

    公开(公告)日:2013-12-11

    申请号:CN201310340367.3

    申请日:2013-08-07

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于横向风载效应的桥梁加劲梁抗侧力性能退化报警方法,包括风载效应的数据采集、横向风速与横向位移的计算方法分析、横向风速与横向位移的相关性分析、残差报警方法分析等步骤。本发明通过控制报警时滞量可以实现加劲梁抗侧力性能退化的及时报警,同时给出了报警时加劲梁抗侧力性能退化的百分率,这一百分率对于加劲梁抗侧力性能退化的进一步安全评估具有重要价值。

    公路钢桥面板焊缝疲劳损伤全场监控方法

    公开(公告)号:CN102589993B

    公开(公告)日:2013-09-04

    申请号:CN201210027950.4

    申请日:2012-02-09

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供了一种公路钢桥面板焊缝疲劳损伤全场监控方法,该方法包括如下步骤:步骤1:钢桥面板纵肋应变传感器的设置;在钢桥面板跨中截面每个车道的车轮荷载作用位置处设置纵肋顺桥向应变传感器,用以监测车辆通过时引起的纵肋顺桥向应变;步骤2:钢桥面板纵肋应变监测数据的处理:以1天为计算区间,对纵肋应变传感器获取的应变数据进行处理,采用雨流计数法计算纵肋顺桥向应变的应力幅及其循环次数;步骤3:计算实际运营车辆的车轮荷载谱:步骤4:钢桥面板焊缝疲劳损伤的全场监控。本发明有效地解决了公路钢桥面板焊缝疲劳监测测点有限的局限性,必将得到广泛的应用和推广。

    基于莫雷特小波变换的结构密集模态参数识别方法

    公开(公告)号:CN102222219B

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201110163863.7

    申请日:2011-06-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 基于莫雷特小波变换的结构密集模态参数识别方法在莫雷特小波变换理论的基础上使用改进的模态参数识别方法,对小波幅值曲线和小波相位曲线的分析来计算结构的各阶模态频率和模态阻尼。本发明量化定义了土木工程结构密集模态判定标准,提出根据小波累积能量谱确定结构频率的方法,建立了小波中心频率优化算法,改进了对应用小波变换进行阻尼比识别的方法,在此基础上提出了基于莫雷特小波变换的结构密集模态参数识别方法的整套流程。该方法提高了小波变换识别结构模态参数的精度,有效地避免了“边端效应”对其造成的影响,克服了小波变换中心频率选取和小波幅值拟合区间选取的主观性、经验性和盲目性,必将得到广泛的应用和推广。

    一种钢箱梁桥疲劳应力监测的传感器布置方法

    公开(公告)号:CN102767133A

    公开(公告)日:2012-11-07

    申请号:CN201110116776.6

    申请日:2011-05-06

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于疲劳损伤程度指标的钢箱梁桥疲劳应力监测传感器布置方法,该方法通过有限元子模型技术计算钢箱梁候选测点区域的疲劳应力,基于设计规范提供的S-N曲线和Miner线性损伤累积理论构建钢箱梁候选测点的疲劳损伤程度指标,根据疲劳损伤程度指标的大小确定钢箱梁桥疲劳应力监测传感器的布置位置。本发明通过采用有限元子模型分析技术,有效地保证了钢箱梁疲劳应力分析的精度,在此基础上构建了钢箱梁桥的疲劳损伤程度指标,为传感器布置位置的选择提供了合理的依据,有效地克服了传统钢箱梁疲劳应力传感器布置的主观性、经验性和盲目性,必将得到广泛的应用和推广。

    一种桥梁结构钢箱梁随机温度场的模拟方法

    公开(公告)号:CN102393877A

    公开(公告)日:2012-03-28

    申请号:CN201110195454.5

    申请日:2011-07-13

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 一种桥梁结构钢箱梁随机温度场的模拟方法充分考虑了桥梁结构钢箱梁的实际温度随时间的变化特征和温度数值的统计特性,采用数值方法实现了对桥梁结构钢箱梁随机温度场的模拟,为钢箱梁随机温度场的获取提供了一种有效的途径,可有效解决钢箱梁温度效应分析过程中温度荷载数据严重不足的难题,该方法首先根据钢箱梁有限的实测温度数据统计分析得出温度和温差的概率密度函数,采用极值分析得出模拟时间跨度内的温度区间和温差区间;进而将温度区间和温差区间分为若干子区间,对每一子区间采用逆变换抽样方法生成样本,获得模拟时间跨度内的随机温度样本;最后基于钢箱梁温度的日变化规律和季节变化规律对模拟样本进行重排,得到模拟时间跨度内的温度时程。

    车辆动态称重传感器
    18.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102155974A

    公开(公告)日:2011-08-17

    申请号:CN201110087627.1

    申请日:2011-04-08

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明为一种车辆动态称重传感器,包括长宽比大于2:1的长方形载荷板,在所述载荷板下表面间隔刻有多条凹槽,载荷板的下表面设置有与凹槽相垂直的整根通长的分布式光纤,所述分布式光纤两端分别为入射端和出射端;载荷板下表面设置的测试区敷设有将分布式光纤包裹住的高强度粘合剂,分布式光纤的测试段分布于测试区内,分布式光纤的非测试段位于载荷板的两端。本发明利用分布式光纤对载荷板底部的应变进行测量并输出,由应变输出得到作用于板上部的车辆重量,达到实时动态测试的效果,具有精度高、集成度高、抗电磁干扰能力强、工作性能稳定、造价低廉、易于产品化等优点。

    基于改进自然激励技术的钢框架损伤诊断方法

    公开(公告)号:CN102128788A

    公开(公告)日:2011-07-20

    申请号:CN201010598222.X

    申请日:2010-12-21

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 基于改进自然激励技术的钢框架损伤诊断方法是一种重点解决如何针对钢框架结构在自然激励下的振动响应,有效地提取损伤诊断指标,从而利用其进行钢框架结构的在线损伤监测。本发明提出了综合采用虚拟脉冲响应函数提取技术和小波包分析技术联合对传统基于自然激励技术的损伤诊断方法加以改进,该方法具有损伤敏感性和自然激励鲁棒性强的优点,适宜于钢框架梁、柱、节点或支撑等构件的在线损伤监测。

    基于梁端纵向位移的桥梁伸缩缝损伤诊断智能方法

    公开(公告)号:CN101782372A

    公开(公告)日:2010-07-21

    申请号:CN201019026007.X

    申请日:2010-02-04

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 基于梁端纵向位移的桥梁伸缩缝损伤智能诊断方法,通过在桥梁上设置少量的传感器获得桥梁建成后的主梁纵向位移、温度和竖向加速度的长期监测数据,分步建立健康状态下主梁纵向位移与桥梁温度、竖向加速度的相关性模型,基于上述相关性模型可以消除主梁温度、竖向加速度对纵向位移的影响,得到能够反映伸缩缝工作状态的“环境条件归一化”位移。当本方法应用于伸缩缝的损伤诊断,只需采用已建立的相关性模型对未知状态的监测数据进行处理,最后将健康状态和未知状态的“环境条件归一化”位移同时输入均值控制图,若伸缩缝发生损伤,控制图的样本点就会超出控制线,这样即实现了对伸缩缝损伤的智能识别。

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