扁平箱梁的颤振临界风速估算

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1、分类号:U44，U4510710-2015121112硕士学位论文扁平箱梁的颤振临界风速估算张辉导师姓名职称薛晓锋副教授李加武教授申请学位级别硕士学科专业名称桥梁与隧道工程论文提交日期2018年4月17日论文答辩日期2018年5月13日学位授予单位长安大学EstimationforCriticalFlutterVelocityoftheBridgewithFlatBoxGirderADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangHuiSupervisor：XueXiaofengLiJiawuChang’anUniversi

2、ty,Xi’an,China摘要颤振稳定性问题是大跨度桥梁风致振动研究的重要一环，国内外学者开展了桥梁颤振稳定性的研究，虽取得了一定的成果，但关于颤振稳定性的判定方法在精度和适用性方面存在一定的局限性，所以本文在前人研究的基础上结合风洞试验数据提出了两种判定颤振稳定性的方法。围绕这两种方法，进行了如下工作：首先，简单地介绍了桥梁颤振稳定性判定的方法，同时简述了国内外学者颤振稳定性研究的历程与成果，指出了本文研究的必要性；然后对经典的颤振理论、回归分析方法以及人工神经网络理论进行了总结和简单地论述，并说明了利用这两种理论研究颤振稳定性的优势，为本文提供了强有力的理论支撑。其次，从风洞试验数

3、据出发，分析了影响颤振稳定性的主要因素，说明了本文公式拟合所需考虑的参数，选定了公式拟合所需要的数学模型，由诺模图中扭弯频率比与折减风速的关系得出两个待定系数，再由最小二乘原理得出另外三个待定系数；利用CFD数值模拟考虑了扁平箱梁宽高比与斜腹板倾角对颤振稳定性的影响，并将宽高比对颤振稳定性的影响考虑进计算公式，最后利用具体桥梁实例进行验证，证明了计算公式具有一定的精度。****最后，分析了气动导数变化对颤振稳定性的影响，论证了H3、A1、A2、A3对颤振稳定性影响，给出了三个实际桥梁的风洞试验数据，并说明了本文BP神经网络的训练与学习数据库，论证了BP神经网络模型的参数设定的合理性，将训

4、练好的BP神经网络用于预测棋盘洲长江公路大桥的颤振临界风速，预测结果具有一定的精度。关键词：扁平箱梁、颤振稳定性、风洞试验、BP神经网络IAbstractFlutterofbridgesplaysacrucialroleinconstructionoflongspanbridgesasonekindofthewind-inducedvibrations,manyscholarshavedonemuchresearchinthisarea,however,themethodsusedtoestimateflutterofbridgesarenotgoodintermsofprecision

5、andapplicability.Basedontheprevioustheoriesandresearches,thispaperputsforwardtwomethodstohelpengineerscalculatecriticalflutterwindvelocityofflatboxgirdercombinedwithdatabaseofwindtunnelexperiments.Togetthosetwomethods,theworkisasfollowing:Tobeginwith,methodswhichcanbeusedtojudgebridgeflutterstabi

6、lityandtheprocessofhowscholarsdidsomeresearchonthisaspectareintroducedinbrief.Meanwhile,thispaperhaslistedsomereasonswhyitisimportanttodosomeresearchtosolvethisproblem.Inordertomakepaperlogicandintelligible,sometoolsandbasictheoriesrelatedtothispaperarealsointroduced.Furthermore,thispaperhasexpla

7、inedadvantagesofusingthemethodstoanalyzeflutterofbridges.Allofthemdiscussedaboveareinthefirsttwochapters.Besides,thispaperhasanalyzeskeyfactorsinfluencingbridgeflutterstabilityandexplainedreasonswhyformulaconsistsoffou