优化参数型大跨径悬索桥模型修正方法研究

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时间:2019-05-13

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1、◎⋯胍一优化参数型大跨径悬索桥模型修正方法研究徐世桥,田浩,陈艾荣(1.同济大学桥梁工程系,上海200092;2.浙江省交通科学研究院,浙江杭州3100063.浙江交通职业技术学院,浙江杭州3l1112)摘要:基于传统参数型模型修正方法,通过将悬索桥主缆划分为多段,并将每段主缆的弹性模量均作为独立的模型修正参数,提m了一种针对大跨径悬索桥有限元模型修正的改进方法——优化参数型模型修正方法。首先,根据对拟定参数的灵敏度计算选定灵敏度较大的参数;然后,进行多次有限元计算求取参数灵敏度矩阵;最后,优化参数识别条件,识别模型修正参数值。依托世界第一大跨径分体式钢箱梁

2、悬索桥一~西堠门大桥,建立桥梁结构有限元模型,并采用优化参数型方法进行模型修正。结果表明:修正所得模型各测点误差均小于5,模型整体和局部响应与桥梁实际状态十分吻合,该方法可推广应用于大跨径悬索桥的模型修正。关键词:参数型模型修正;灵敏度;主缆分段;弹性模量0引言参数型修正方法以及向天宁。“提出的利用结构位移有限元分析方法已经广泛用于各种结构的动、静构造目标函数的基于静力测试数据的模型修正方法。力计算,像航天航空器、大跨度桥梁、大型船舶以及海就桥梁有限元模型而言,建模时最关注的参数往往是洋平台等各种重要的设施与设备⋯。针对土木工程结弹性模量E、截面面积A、截面

3、惯性矩J等。『大1此,桥构IfIi言,一方面,在役结构在长期运营过程中,在荷载梁有限元模型修正较为直接的方法即是参数型修正方作用、环境侵蚀、材料老化等各种因素影响下,其结构法。参数型模型修正法就是建立理论模型与实际结构实际力学性能通常与设计存在一定差异;另一方面,结在相同荷载作用下力学特性的差值方程,然后通过修构有限元模型通常根据设计图纸建立,隐含一些理想改模型的一些参数使差值取得最小值来达到修正有限化似定,实际结构是连续的具有无限个自由度而有限元模型的目的“】。这种传统的参数型桥梁模型修正元是离散化的,这就导致结构有限元分析模型计算方法虽然可以实现对模型的

4、整体优化,但是普遍存在的结构响应与实测响应之问不可避免地存在一定偏优化效率低,优化参数易超限、优化后桥梁模型局部误差。阂此,要得到可靠的计算结果,必须使用与实桥状差大等问题,修正方法难以满足不同研究内容对模型态高度吻合的模型,这就要求对初始有限元模型不断的要求。进行修正以提高模型精度。所谓结构有限元模型修正本文在对目前常用的传统参数型模型修正方法进就是利用结构现场实验实测的响应信息校正结构有限行综合分析和比较的基础上,结合大跨径悬索桥主缆元模型在各种作用下的静动力响应信息,使得修正后跨度大,各个部分的单元特性存在较大差异的特点,基的结构有限元模型计算的响应值

5、与实验值不断趋于一于传统参数型模型修正方法,从参数选择过程、参数定致的过程。。。义区域、参数识别条件i个方面进行r相应改进,提出模型修正发展至今,已经形成了很多方法,主要分优化参数型模型修正的方法,实现对悬索桥模型高效为静力与动力两大类。针对静力模型修正,各个学者的修正,并依托西堠门大桥,验证了优化参数型模型修提HJ了不同的模型修正方法。如Bermanl1等人基于正方法的有效性。结果表明:修正所得模型各测点响拉格朗臼乘子技术进行推演后提出的矩阵型修正法;应与实测响应误差均小于5,模型整体和局部响应Kaber【提的可以提高模型修正灵活性的元素型修与桥梁实测响应

6、十分吻合。正法;张启伟Is提出的利用迭代求解二次规划问题的1优化参数型模型修正方法收稿日期:20l4一O9—18基金项目:浙江省自然科学基金项目(I.Q14E080001);浙江省交1.1优化参数选择过程通投资集团科技项目(201l01);浙江省交通运输厅科研计划项目(2013H25);浙江省交通运输厅科研计划模型修正过程中选择合适的修LI三参数是实现有限项目(2012H06)元模型修正的关键,参数选择不宜过多。L大j为结构实24上么堍N1).,12014s一⋯一s◎测的信息有限,否则容易造成求解的病态;同时选择灵式中:.72是设计参数向量;厂(-z)为目标

7、函数,返回标量敏度较高的参数,否则会出现低灵敏度参数不符合实值,向量函数g(z)返回等式约束和不等式约束在处际的修正结果口。传统参数型模型修正方法的修正的值;z。和.z是参数,7C的取值范围l_1。但是,具体到过程为:①选取修正参数;②建立目标函数;③计算参悬索桥模型修正,考虑局部响应与整体响应的要求,优数灵敏度;④选取静力试验数据;⑤实现优化算法_1,化上述方程得到优化参数型模型修正方法的参数识别即为先根据经验选取修正对象(参数),而后计算参数方程:灵敏度。这极有可能导致选取的修正参数灵敏度过minf~fg低,模型修正完成后参数修正超限,参数值不符合工程厂

8、一()z实际状况而无法应用到模型中。因此,优化参数型

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