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快乐扑克复试: 疲劳纵论-12:正交异性钢桥面板疲劳损伤智能监测与评估系统研究

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龙行天下 发表于 2018-11-1 11:46:02 | 只看该作者 |只看大图 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

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正交异性钢桥面板作为大跨度桥梁的首选桥面板结构,实时监测并准确识别其重要构造细节的疲劳损伤程度,在此基础上预测剩余疲劳寿命,对于大跨度桥梁的服役期管理维护决策至关重要。但正交异性钢桥面板的疲劳问题具有多尺度、多模式、随机性、隐蔽性等特性,且其对结构静动力响应的影响仅限于疲劳裂纹 附近极小的局部区域,传统的损伤识别方法难以准确识别。以正交异性钢桥面板疲劳问题的基本属性和智能监测与评估问题为导向,构建了其疲劳损伤智能监测与评估系统,并对其疲劳损伤指标和疲劳损伤智能评估的相关关键问题进行研究。提出了基于等效结构应力的正交异性钢桥面板体系整体与局部多尺度疲劳损伤评估方法;建立了考虑随机因素的正交异性钢桥面板结构体系实时疲劳损伤评估及剩余寿命预测方法;构建了疲劳损伤评估和指标可视化的正交异性钢桥面板疲劳损伤的智能监测与评估系统;基于实际桥梁结构的交通量和结构响应监测信息,对所建立的正交异性钢桥面板疲劳损伤智能监测与评估系统进行了验证。
实桥检测结果与理论分析结果的对比表明:在实际交通荷载作用下,采用所提出的疲劳损伤评估方法确定的顶板与纵肋连接细节的疲劳主导失效模式为焊根部位起裂沿顶板扩展,与实际结构失效模式吻合;疲劳损伤智能监测与评估系统所确定的实桥疲劳损伤及剩余寿命预测结果与实际桥梁疲劳损伤开裂时间基本一致。上述结果表明:所提出的方法能够准确确定结构体系的疲劳失效模式;所建立的智能监测与评估系统可为正交异性钢桥面板疲劳损伤过程和寿命评估提供理论依据及支撑,并为实桥的运营管理养护决策提供科学依据。



疲劳损伤智能监测与评估系统所建立的疲劳损伤智能监测与评估系统主要分为前处理层、核心处理层及后处理层三部分,如图1所示。前处理层主要包含信息处理??楹湍P痛砟??,其关键问题为智能监测、监测数据处理方法及模型修正;核心处理层包括实时动态疲劳损伤评估???、结构体系疲劳抗力评估??楹推@退鹕嗽ず竽??;后处理层为疲劳损伤超限的智能预警??榧拔ぞ霾咧贫?,其关键难点在于疲劳损伤预警方法和维护决策的制定。所建立的智能监测与评估系统的实施流程如图2所示。


图1 疲劳损伤智能监测和评估系统构建思路



图2 智能监测与评估系统的实施流程

智能监测与评估系统的实施流程可概括为:首先需基于传感器的监测结果确定实际荷载信息、实测应力应变等结构响应数据并采集疲劳损伤部位的图像信息,并确定裂纹萌生部位;基于实测数据对有限元多尺度模型进行修正,并结合实测数据和数值模拟结果确定结构各部位的应力应变响应;进而根据构造细节的疲劳强度确定结构体系疲劳损伤的实时分布情况,并将结构疲劳实时损伤可视化输出;在此基础上对各部位疲劳损伤状态进行实时评估并实现智能预后,进而基于现有疲劳损伤状态和疲劳剩余寿命进行智能预警,并根据预警结果制定维护策略。

智能监测与评估系统设计多个学科领域的相关知识,后文仅以正交异性钢桥面板为研究对象,扼要介绍其中的多尺度体系疲劳损伤评估方法和疲劳损伤的智能评估与预后的思路、方法和实现方式,在此基础上介绍系统在实际工程中的应用情况。

多尺度体系疲劳损伤评估方法从结构体系的角度出发,准确确定结构体系疲劳损伤控制部位和主导疲劳失效模式,是确定评估结构实际疲劳抗力的前提。以面向构造细节的疲劳损伤评估方法为基础,考虑关键影响因素的不确定性和疲劳失效模式迁移,实现桥面板全域范围的整体与局部多尺度损伤实时动态评估。以疲劳失效具有隐蔽性的顶板与纵肋连接细节为研究对象,阐述面向疲劳细节的多尺度疲劳损伤整体与局部实时损伤评估方法??悸浅登篷詈隙πв?,建立如图3所示的多尺度结构体系整体-局部响应分析模型?;凇镀@妥萋?11:正交异性钢桥面板的疲劳失效模式和结构体系疲劳抗力》所述体系疲劳损伤评估方法,拓展其应用范围,实现对顶板与纵肋连接细节各主要失效模型的损伤评估,如图4所示。


图3 多尺度结构体系整体-局部响应分析模型



图 4 多失效模式下结构应力计算图示

上述方法可实现构造细节的多失效模式疲劳损伤评估。但正交异性钢桥面板结构体系中,疲劳损伤具有随机性和多模式特性,针对同一构造细节在不同位置处同时发生损伤的情况,采用面向构造细节的疲劳损伤评估方法,建立桥面板结构体系的多尺度疲劳损伤评估方法,实现桥面板全域范围内的疲劳损伤评估?;诠乖煜附诓忝娴钠@退鹕似拦澜峁?,实现桥面板全域范围内体系损伤评估,并建立面向细节的体系疲劳损伤多尺度评估方法。据此可确定结构各部位的实时疲劳损伤,得到结构重点关注区域内的实时疲劳损伤分布状态。

疲劳损伤的智能评估与预后

为实现疲劳损伤智能评估和预后,对于疲劳损伤的智能化预后方法进行了研究。目前疲劳损伤预后方法主要包括物理模型方法、数据驱动方法及基于机器学习的人工智能方法等。而由于基于机器学习的人工智能预后尚未成功应用于实际结构,此处主要采用物理模型的方法,即结合实际监测信息和修正后的有限元模型,以历史数据为基础,并考虑外部环境和内部结构的不确定性,预测未来的疲劳损伤状态。如以交通荷载为不确定性因素,结合可靠度方法,确定目标可靠度下的各部位的疲劳寿命分布,绘制剩余疲劳寿命分布图,并将目标可靠度指标下的最低寿命作为结构的疲劳寿命。根据剩余寿命分布图对目前损伤状态进行预警,进而根据剩余寿命分布状态确定科学、合理的维护策略。疲劳寿命智能评估与预后流程如图5所示。


图 5 疲劳寿命智能评估与预后流程

工程应用此处以某主梁采用正交异性钢桥面板钢箱梁的大跨度斜拉桥为研究对象,应用确定的疲劳损伤智能监测与评估体系对其疲劳损伤和剩余寿命进行预测。部分结构响应和典型的预测结果如图6至图8所示。


图 6 焊根处结构应力影响面


图 7 焊根处某天的损伤累积分布


图 8 顶板与纵肋连接细节剩余疲劳寿命分布

其中图8为考虑不同失效模式情况下的疲劳寿命预测的典型结果。研究结果表明:焊根处的剩余寿命总体上低于顶板焊趾和U肋焊趾;综合考虑不同失效模式,顶板与纵肋连接细节的主导失效模式为顶板焊根起裂沿顶板扩展(F-1),与实桥监测结果一致;而该桥服役约至5年前出现了以失效模式F-1为主导的疲劳裂纹,预测结果与实际使用寿命基本一致。限于篇幅,其他方面的对比结果此处不再赘述。
此处仅扼要介绍了智能监测与评估系统中多尺度体系疲劳损伤评估方法、疲劳损伤的智能评估与预后及其工程应用情况,详细内容可见文末所列的两篇论文。

结    语


以正交异性钢桥面板疲劳问题的基本属性和智能监测与评估问题为导向,构建了其疲劳损伤智能监测与评估系统,并对其疲劳损伤指标和疲劳损伤智能评估的相关关键问题进行了探索性研究:提出了基于等效结构应力的正交异性钢桥面板体系整体与局部多尺度疲劳损伤评估方法,建立了疲劳损伤评估和指标可视化的正交异性钢桥面板疲劳损伤的智能监测与评估系统,实现了实际交通荷载条件下实桥关键构造细节疲劳实时损伤累积及剩余疲劳寿命的智能预测与评估;作为正交异性钢桥面板体系疲劳裂纹监测、疲劳损伤评估、疲劳剩余使用寿命预测等相关方向的起步工作,所涉及多个学科领域较多,各项研究工作仍需不断深化。如考虑多模式荷载耦合作用、加工制造缺陷以及焊接残余应力对于疲劳抗力的实际效应,结合BIM技术进一步完善模型实时更新、疲劳损伤和剩余寿命评估理论与方法、引入疲劳裂纹智能监测传感器和监测技术的最新发展,融合疲劳开裂加固和疲劳损伤预后的最新研究成果,确定不同损伤程度等级下的维护策略是团队下一步研究的重点。

部分内容来自:[1]张清华, 崔闯, 魏川, 等. 正交异性钢桥面板疲劳损伤智能监测与评估系统研究.
[J]. 中国公路学报(已录用,待发表)
[2]张清华,李俊,郭亚文,等. 正交异性钢桥面板结构体系的疲劳失效模式和抗力评估[J]. 土木工程学报(已录用,待发表)



作者简介:张清华,博士,西南交通大学教授,博士生导师,桥梁工程系副系主任,系党支部书记,长期致力于高性能钢与组合结构桥梁研究。中国钢结构协会桥梁钢结构分会理事,四川省学术及技术带头人后备人选,西南交通大学“竢实之星”。
崔闯,博士,香港理工大学助理研究员,主要研究方向为桥梁结构体系化损伤智能监测与评估、人工智能损伤识别与预测、不确定性环境下的结构损伤评估方法。



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