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题名斜拉桥拉索风雨激振参数联合概率分布模型
被引量：7
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作者
王修勇
蒋乾超
孙洪鑫
禹见达
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机构
湖南科技大学
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出处
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期69-74,共6页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2015CB057702)
国家自然科学基金(51378203)
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文摘
为了研究拉索风雨激振特征,在洞庭湖大桥建立了现场观测系统并开展了长期观测,得到了拉索风雨激振主要影响参数——风速、雨量、风向的一维边缘分布模型。采用Archimedean Copula函数建立了风速-雨量、风速-风向、雨量-风向的二维联合概率分布模型,及风速、风向和雨量三维联合分布模型,根据拟合优度评价指标确定了各联合概率分布的分布函数和参数值。综合风雨激振发生的风速、雨量、风向的一维边缘分布、二维联合分布及三维联合分布,得到了风雨激振发生的三维联合不超越概率和三维联合超越概率模型。该模型可以计算三维超越/不超越联合概率、联合条件概率以及不同组合条件下的概率密度,评价各种风、雨条件下拉索风雨激振的发生概率。
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关键词
斜拉桥
拉索
风雨激振
联合分布模型
ARCHIMEDEAN
COPULA函数
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Keywords
cable-stayed bridge
stay cable
wind-rain-induced vibration
joint probability distribution model
Archimedean Copula function
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分类号
TU446.2
[建筑科学—岩土工程]
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题名拉索模态参数全过程自动化识别方法
被引量：2
- 2
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作者
安永辉
薛志林
廖子涵
李宾宾
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机构
大连理工大学
浙江大学
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出处
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期82-91,共10页
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基金
国家自然科学基金青年项目(51908494)
国家优秀青年科学基金(52122803)
辽宁省兴辽英才计划(XLYC1907060)。
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文摘
模态参数广泛应用于拉索索力识别与状态评估,其自动化识别是拉索实时健康监测的关键技术之一。贝叶斯FFT算法和深度神经网络可实现拉索模态参数识别的自动化和不确定性分析,其中,贝叶斯FFT算法可快速识别拉索模态参数且定量其不确定性,但需人工输入结构自振频带信息。为此,基于Retinanet模型和一维卷积神经网络,设计提出一种轻量化频带选择网络,使之能自动检测拉索的振动频带,进而提出一种拉索模态参数全过程自动化识别方法。提出的频带选择网络模拟人工频带选择过程,融合多频率分辨率下功率谱曲线估计信息,通过检测功率谱曲线峰值确定拉索振动频带。为验证所提算法的有效性,利用沪苏通长江大桥拉索施工阶段实测加速度数据构建训练集和测试集,完成拉索模态参数的连续自动识别。试验证明,频带自动选择网络准确性超过95%,单样本平均推理时间达到毫秒级,与贝叶斯FFT相结合可实现拉索模态参数的自动化实时识别。另外,通过拉索频率的连续识别成功检测到拉索张拉事件,验证了基于频率对拉索损伤识别的潜在可能性。
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关键词
拉索
模态识别
贝叶斯FFT
深度神经网络
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Keywords
cables
modal identification
Bayesian FFT algorithm
deep neural network
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分类号
TU446.2
[建筑科学—岩土工程]
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题名日照影响下波形钢腹板箱梁温度分布数值分析
被引量：1
- 3
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作者
刘百明
姚晨
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机构
山东省路桥集团有限公司
山东大学岩土与结构工程研究中心
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出处
《建筑结构》
北大核心
2023年第S01期1504-1511,共8页
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文摘
在波形钢腹板箱梁桥中,温度场的变化对桥梁结构的影响不容小觑。在此基础上,对波形钢腹板梁桥进行了151d的温度场测试。本项目以实体桥为研究对象,通过构建2D波形钢腹板温度场有限元模型,选择典型气象因素进行数值仿真,并与实测数据进行比较,验证该方法的正确性。最终结果表明,上、下两个点的温度测量结果存在着一定的滞后,其变化范围和温度的变化范围都很小。
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关键词
桥梁工程
波形钢腹板
箱梁
温度现场测试
有限元
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Keywords
bridge engineering
corrugated steel web
box girder
temperature field test
finite element
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分类号
TU446.2
[建筑科学—岩土工程]
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