典型文献
基于高斯贝叶斯网络的大型钢桁梁桥损伤识别
文献摘要：
为确保桥梁结构在运营期间的安全性能,以某大型公铁两用钢桁梁桥为研究背景,开展基于高斯贝叶斯网络(Gaussian Bayesian network,GBN)的钢桁梁桥损伤识别研究.建立该钢桁梁桥的有限元模型,对桥梁在汽车和列车作用下的耦合振动效应进行分析,并研究不同荷载因素对桥梁振动效应的影响;构建以移动荷载为1级节点,桥梁挠度为2级节点,桁架单元峰值应力为3级节点的GBN网络模型;通过有限元分析,获取桥梁结构在不同荷载因素作用下的训练数据,并对构建的GBN网络进行训练,得到能够准确表征各级节点复杂映射关系的网络模型.结合训练后的GBN网络模型和基于结构单元峰值应力残差的损伤指标,分别对钢桁梁桥在单点损伤、多点损伤以及不同损伤程度工况下的损伤识别进行研究,并对比分析不同移动荷载对桥梁结构损伤识别结果的影响.研究结果表明:基于训练后的GBN网络,能够准确地实现钢桁梁桥的损伤定位,并根据损伤指标计算值对结构的损伤程度进行量化;此外,对比汽车和列车荷载作用下的损伤识别结果,基于汽车荷载作用下的损伤识别结果具有更高的精度.
文献关键词：
钢桁梁桥;车桥耦合振动分析;高斯贝叶斯网络;损伤指标;损伤识别
中图分类号：
作者姓名：
袁明贵;辛宇;王佐才;段大猷
作者机构：
合肥工业大学 土木与水利工程学院,安徽 合肥 230009;安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室,安徽 合肥 230009;安全关键工业测控技术教育部工程研究中心,安徽 合肥 230009
文献出处：
引用格式：
[1]袁明贵;辛宇;王佐才;段大猷-.基于高斯贝叶斯网络的大型钢桁梁桥损伤识别)[J].铁道科学与工程学报,2022(11):3293-3302
A类：
高斯贝叶斯网络
B类：
型钢,钢桁梁桥,桥梁结构,运营期间,安全性能,公铁两用,研究背景,Gaussian,Bayesian,network,GBN,振动效应,桥梁振动,移动荷载,桥梁挠度,桁架,峰值应力,训练数据,节点复杂,映射关系,合训,结构单元,损伤指标,单点,结构损伤识别,损伤定位,指标计算,计算值,列车荷载,荷载作用,汽车荷载,车桥耦合振动分析
AB值：
0.218137
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