趙金俠
為了掌握橋梁結構在運營過程中的健康狀況,國內外許多研究人員針對橋梁損傷的診斷方法開展了大量的研究[1-3]。然而,從已報導的文獻來看,現有關于橋梁損傷診斷的研究還不夠深入,尚缺少系統、有效診斷方法,特別是多區域損傷的大型橋梁[4,5]。為此,本文擬選用對損傷敏感的動力參數作為指標,引入BP神經網絡,探討分步進行探傷、定位和量估的橋梁損傷診斷模型。
橋梁結構損傷診斷可分為3個步驟:
1)判斷橋梁結構是否發生損傷;2)進行橋梁損傷定位;3)診斷橋梁的損傷程度。
橋梁探傷主要是判斷整個橋梁結構是否存在損傷。大量文獻資料表明,固有頻率是最好的表征結構整體狀態的宏觀標識量。考慮到現場環境下的測量噪聲與誤差會影響整體性能的檢測,而人工神經網絡具有很強的非線性映射能力,能夠濾出噪聲或在有噪聲情況下正確識別。因此,本研究引入人工神經網絡進行橋梁探傷。
在訓練階段,選擇橋梁的固有頻率作為網絡的輸入向量,并定義包括固有頻度的輸出向量,然后將樣本集送入神經網絡進行訓練。網絡訓練完成后,比較橋梁健康狀態和損傷狀態的輸出向量,建立異常指標,作為診斷橋梁是否存在損傷的依據。
在確定橋梁存在損傷之后,采用橋梁結構損傷前后的振型曲率差來診斷損傷的位置。橋梁結構的曲率模態通過差分法計算[5]:

其中,C(i)j,F(i)j分別為結構的曲率模態和位移模態,i為測點位置,j為模態階次;d為相鄰兩截面的距離。
確定損傷位置后,再結合人工神經網絡對橋梁的損傷程度進行定量。采用BP神經網絡,以損傷區域的振型曲率作為網絡輸入,定義構件的損傷量作為輸出,直接定量橋梁的損傷程度。
本文以襄荊高速公路上一簡支梁橋為算例,對上述的損傷診斷方法進行驗證。該橋梁全長637.06 m,上部結構為(21×30)m預應力梁,每跨雙向車道由12根T形梁組成,橋梁的第4,5跨的立面及截面(單向車道)如圖1所示。考慮對稱性,本文運用大型有限元軟件ANSYS對該橋第5跨的單向車道建立了三維有限元模型,如圖2所示。該模型根據實測動靜載實驗結果進行了校正,保證其能夠準確地反映實際結構的動力特性。為方便損傷定位,沿橋軸方向利用節點處的33個截面將橋面分為32個區域,如圖3所示。



在本研究中,橋梁損傷是通過降低單元的剛度來模擬,產生如表1所示的損傷工況。在以下的損傷診斷中,主要考慮橋梁的豎向彎曲模態。

表1 損傷工況
為模擬實測數據,在有限元分析的模態參數基礎上加一個隨機數:

其中,y為模擬實測的動力參數;ya為有限元值;ε為噪聲程度指標;r為正態分布隨機數。
本文選用前8階固有頻率來對該橋進行探傷,建立了8-5-8的BP網絡結構。訓練網絡的樣本集采用橋梁健康模式樣本產生的500組數據,而檢驗網絡采用每種損傷工況產生的500組的檢驗樣本,探傷結果如圖4所示。從圖4可以看出,損傷工況的異常指標明顯偏離健康異常指標,可見,該方法能準確診斷結構是否存在損傷。

損傷定位選用前5階豎向彎曲振型進行計算。考慮到前5階6根梁的振型在同階模態幾乎相同,故選取沿橋軸方向中間33個節點計算各工況的曲率差,如圖5所示。從圖5可以看出,曲率模態差曲線上數值出現突變的位置正好對應工況的損傷位置,對于多區域損傷的工況4,利用該方法也能正確對待識別出來。

最后階段是在損傷區段中找出損傷構件,并評估它的構件程度。本研究建立了5-8-6的BP網絡結構結構,輸入為前5階損傷區段的曲率,輸出為損傷區段6段梁的損傷程度。
利用有限元模型分別模擬損傷區域中的單元發生8種損傷程度,即 10%,20%,30%,40%,50%,60%,70%,80%,每種損傷程度按式(2)產生100個數據組。因為每根梁均有可能發生損傷,故一共要產生100×8×6個訓練樣本。將訓練好的網絡檢測表1中的損傷工況,結果如圖6所示。從圖6可以看出,如果損傷區域只是單個構件出現損傷,其識別效果很滿意。對于多個構件同時出現損傷的情況(工況3)產生了誤判情況,但真正損傷的構件被診斷的結果偏安全。

對于復雜的橋梁結構來說,直接識別具體的損傷情況是十分困難的。基于橋梁結構中對損傷敏感的動力參數,結合人工神經網絡的多步損傷診斷方法將大大提高識別效果。作者利用ANSYS程序對實際工程中的某一簡支梁橋進行了模擬損傷診斷分析,驗證了該方法的有效性。值得注意的是,要提高該技術在實際工程中的診斷效果,必須要解決橋梁結構動力參數的精度問題。
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