甘国兴
（广州广从高速公路有限公司,广东 广州,510800)
摘要:国内外不断发生的桥梁垮塌事故,日益引起人们对桥梁健康状态的重视.基于小波分析的桥梁健康状态诊断是近年来国内外的研究热点.文中首先应用有限元分析软件MIDAS对桥梁在动力荷载作用下进行时程分析,将得到的位移和加速度时程分析数据导入到MATLAB中,进行小波融合,然后应用小波函数对融合后的数据进行分解和重构,实现对动力荷载作用下的桥梁损伤位置进行识别,结果表明:动力荷载作用下的时程数据经过小波分析后能够有效判断出桥梁已有损伤位置.某空心板梁仿真分析结果验证了该方法的可行性,为桥梁健康状态诊断提供了一种新的思路.
关键词:小波分析;桥梁;健康状态;诊断
近年来,国内外不断发生桥梁垮塌事故,如2009年12月24日,印度一座桥梁倒塌,遇难45人;2011年4月12日新疆库尔勒市郊的孔雀河大桥垮塌,2011年7月14日福建武夷山公馆大桥垮塌,2011年7月15日浙江钱江三桥引桥突然塌落,2012年8月24日哈尔滨阳明滩大桥引桥坍塌等.由此引发人们对桥梁安全运营的极大关注,而保障桥梁安全运营的有效手段之一就是对桥梁进行健康监测,如何对检测到的结构损伤信号进行分析和处理,快速实时确定结构的损伤时刻和损伤位置,分析损伤程度,是桥梁健康状态诊断的关键问题之一.在桥梁结构损伤位置识别研究方面，文献[1]指出小波分析可用于结构损伤定位、在线健康监测和预警等方面；文献[2-4]研究了连续梁的损伤识别，对小波分析在桥梁结构健康监测中的应用进行了探讨;文献[5-7]将结构动载测试与小波分析相结合研究了桥梁结构的损伤诊断方法;文献[8-9]研究认为，基于小波包的能量变化率指标对于结构损伤比较敏感，可以准确地判定损伤位置.可见,小波分析在桥梁健康监测与损伤诊断中的研究具有理论和实际工程价值.
文中结合实际桥梁结构,通过数值仿真分析,研究了小波分析在桥梁结构健康状态诊断中的应用. 首先通过有限元软件MIDAS对桥梁在动力荷载作用下进行时程分析,将得到的位移和加速度的时程分析数据导入到MATLAB中,进行小波融合,然后应用小波函数对融合后的数据进行分解和重构,实现对动力荷载作用下的桥梁损伤位置进行识别,某空心板梁桥的数值模拟研究结果表明小波分析能够有效识别桥梁损伤位置,验证了该方法的有效性与可行性,可供桥梁健康状态诊断参考借鉴.
1 基于小波分析的结构损伤位置识别原理
1.1结构损伤位置识别原理
小波变换具有时域和频域的局部性以及“变焦”特性,能有效确定信号奇异点位置。当结构发生损伤,结构刚度相应发生变化,结构的空间域信息也相应地出现十分细微的间断点.通过对结构的空间域信息进行小波分解,所得细节信号出现的奇异点(小波变换模极大值点)即为结构的损伤点,从而确定损伤发生的位置.
1.2 基于小波包能量谱的结构损伤诊断理论
时程分析的方法一般包括直接积分法和振型叠加法,本文采用振型叠加法.
结构类型选择‘X-Z’平面,因为在对模型进行特征值分析时只考虑竖直方向,所以在将结构的自重转换为质量时,方向选择‘转换到Z’.重力加速度采用一般值9.806 m/s2.
2.2.2 特征值分析数据的输入
在特征值分析控制对话框输入最大频率数量.增加频率数量可以提高结果的精确性,但所需的分析时间会很长,而且高阶模态对结构的动力反应的影响不是很大,所以我们对这个模型考虑到第4个模态,之后查看其振型质量参与系数.迭代次数选择20次.
2.2.3 时程荷载的添加
分析中,模拟车辆以60 km/h的速度驶过20 m长的桥梁,所需时间为1.2 s,为了了解车辆通过后的结构动力效应,选择分析时间总长为5 s.时程分析的分析时间步长对结果的精确度影响很大.分析时间步长的大小与结构的高阶模态的周期和荷载的周期有密切的关系.车辆荷载作为一种冲击荷载,它的周期很难确定,因此我们在这里如前所述考虑结构的高阶模态的周期来决定分析时间步长,采用常用的分析时间步长，输入‘0.001’秒.时程类型选择‘瞬态’,也即时程荷载函数不反复作用.所有振型的阻尼比均采用0.05,节点动力荷载的定义,是根据时程荷载作用于节点的时间来确定的.
2.2.4 时程函数的选取
瞬间作用在节点上的车辆荷载属于冲击荷载，可将其近似模拟为最大值为1 KN的三角形荷载，见图4，图中时间t1、t2间的时间差根据车辆速度和模型节点间距来决定.
在本次分析中,采用车速为60 km/h,所以,t1=单元长度/车速=0.06 s,t2=2t1=0.12 s.另外,在本次试验中,为了更为明确的对比分析小波融合对桥梁损伤的探测,分别采用了不同车速和不同荷载,来交叉进行对比分析.采用的车速分别是30 km/h、60 km/h以及80 km/h,荷载分别取为0.5 KN、1 KN和3 KN.将采集到的这些数据分别进行小波融合与重构,再进行对比分析.
3时程分析数据的小波分析
将在MIDAS中得到的时程数据,导入到MATLAB中,转化成需要的数据类型,然后通过小波工具箱中的小波函数进行分析和重构.小波函数的类型有很多种,这里采用比较简单的Haar小波函数对时程数据进行分析,尺度为2(即进行两层分解).其余的参数按照小波工具箱中的默认值.
3.1相同速度不同荷载下的小波融合与重构
将midas中的时程分析数据导入matlab中,并且提取转换成需要的数据类型,然后进行小波分解与重构.以速度为60 km/h时为例,当速度为60 km/h,荷载分别为1 KN、3 KN时的分析重构图见图5、图6.
由图5、6(图中红色曲线S)看出,在速度都为60 km/h的情况下,随着荷载的增加,小波分析与重构后反应出来的损伤位置越为明显,而且荷载越大,得到的 波形图反映的越明显.同样的,当速度为80 km/h时,可以得到相同的结论.对桥梁结构,荷载增大,变形越大,损伤也越来越严重,将得到的时程数据进行小波分解与重构,能够很好的反应桥梁的结构损伤.
4结论
文中研究了小波分析识别桥梁损伤位置的方法,结果表明:(1)对桥梁已有的损伤,通过小波分解和重构能够对桥梁损伤进行初步判断;(2)利用小波对动力荷载作用下的时程数据进行融合,然后再进行小波的分解和重构,能够很好的判断出桥梁已有的损伤位置.(3)在相同荷载不同速度作用下,速度增大,小波分解与重构后反应的损伤位置越明显;在相同速度不同荷载作用下,荷载增大,对于损伤位置的判定也就越明显.数值模拟研究结果表明小波分析能够有效识别桥梁损伤位置,验证了该方法的有效性与可行性,可供桥梁健康状态诊断参考借鉴.
参考文献
[1] 杨秀龙. 小波分析在桥梁健康监测多源数据融合中的应用[D].华南理工大学，2012.
[2] Sun z′Chang C C.Structural damage assessment based wavelet packet transform[J].Journal of Structural Engineering，2002，128（10）：1354～1361.
[3] 丁幼亮，李爱群，姚晓征.动载测试与小波分析在桥梁结构损伤诊断中的联合应用[J].振动工程学报，2006，19（4）：499～504.
[4] 邓迎晓，唐杰彬.基于小波分析的桥梁损伤检测[J]. 江南大学学报：自然科学学报，2011，10（6）：693～696.
[5] 赵俊，张伟伟，马宏伟.移动荷载作用下简支梁的动态响应及裂纹损伤识别研究[J].振动与冲击，2011，30（6）：97～103.
[6] 孙增寿，韩建刚，任伟新.基于曲率模态和小波变换的结构损伤识别[J].振动、测试与诊断，2005，25（4）：263～267.
[7] 韩建刚，任伟新，孙增寿.基于小波包变换的梁体损伤识别[J].振动、测试与诊断，2006，26（1）：5～10.
[8] 周艳，宋君超，潘瑞松.斜拉桥地震反应损伤分析[J].中外公路，2011，31（4）：123～127.
[9] 丁幼亮，李爱群，韩晓林.基于小波包分析的结构实时损伤报警数值研究[J].东南大学学报:自然科学版，2003，5（33）：643～646.
论文作者:甘国兴
论文发表刊物:《基层建设》2016年12期
论文发表时间:2017/8/8
标签：荷载论文; 小波论文; 损伤论文; 桥梁论文; 结构论文; 位置论文; 数据论文; 《基层建设》2016年12期论文;