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铁道科学与工程学报 2023年第9期20卷 3425-3436页

作者：戴公连陈坤王芬葛浩肖尧饶惠明中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中南大学高速铁路建造技术国家工程实验室湖南长沙410075 东南沿海铁路福建有限责任公司福建福州350013

大跨度桥梁对极值风荷载作用十分敏感,基于桥址处长期实测风速数据得到合理的极值风速至关重要。由于在桥址处进行长期风速监测较难实现,研究极值风速预测方法对于大跨度桥梁抗风研究具有重要意义。以泉州湾高速铁路斜拉桥为工程背景,... 详细信息

大跨度桥梁对极值风荷载作用十分敏感,基于桥址处长期实测风速数据得到合理的极值风速至关重要。由于在桥址处进行长期风速监测较难实现,研究极值风速预测方法对于大跨度桥梁抗风研究具有重要意义。以泉州湾高速铁路斜拉桥为工程背景,提出一种基于支持向量机(SVM)和最大熵模型的极值风速预测方法。通过临近风速观测塔与桥面风速仪同步实测短期风速数据建立SVM风速预测模型,预测得到桥面长达3 a的平均风速数据,进而采用最大熵方法计算得到桥梁高度处不同重现期内极值风速,最后采用时域分析方法进行桥梁抖振响应分析,探讨不同风速下桥梁抖振响应的差异。研究结果表明:SVM模型应用于风速预测效果比较理想,测试集预测风速与实测风速均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.115和0.252。基于桥面预测平均风速样本,采用最大熵理论计算得到100 a重现期极值风速为21.52 m/s,小于泉州湾高铁斜拉桥抗风设计时采用的极值风速49.4 m/s。SVM模型预测得到的极值风速对应的主梁跨中位置横向、竖向和Rotx扭转抖振位移响应峰值与采用设计风速为49.4 m/s的桥梁抖振响应比较,降幅分别为80.3%,79.6%和78.7%。桥梁抖振响应受平均风速影响较大,选择准确的桥址处极值风速对桥梁抖振响应研究至关重要。研究结果可应用于仅有短期实测风速数据的桥梁得到合理的极值风速,为大跨度桥梁抗风研究提供参考。

关键词：支持向量机极值风速预测最大熵模型高铁斜拉桥桥梁抖振响应

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山区峡谷风场非平稳特性与悬索桥非平稳抖振分析

山区峡谷风场非平稳特性与悬索桥非平稳抖振分析

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作者：胡志强重庆交通大学

学位级别：硕士

我国山区峡谷悬索桥跨度较大,由于大跨度悬索桥具有结构刚度小和自振频率低等特点,对风荷载高度敏感,其风致响应历来是研究的重点。而山区峡谷受季风气候和复杂地形影响,风场特性复杂多变,具有很强的非平稳特征,因此山区峡谷风环境的非... 详细信息

我国山区峡谷悬索桥跨度较大,由于大跨度悬索桥具有结构刚度小和自振频率低等特点,对风荷载高度敏感,其风致响应历来是研究的重点。而山区峡谷受季风气候和复杂地形影响,风场特性复杂多变,具有很强的非平稳特征,因此山区峡谷风环境的非平稳特性和山区峡谷地形桥梁抖振响应的研究具有重要意义。本文基于青草背和西堠门桥址处实测风速数据,分析了山区峡谷风场的非平稳特性并提出了风速非平稳特性定量评价指标;并将分类结果与深度学习的无监督聚类结果进行了比较;分别采用小波逆变换和机器学习的方法对非平稳风场进行了模拟;同时对平稳和非平稳风场作用下悬索桥的抖振响应进行了计算分析。本文涉及的主要研究内容包括:（1）山区峡谷风非平稳特性评价。基于青草背和西堠门桥址处实测风速数据,本文提出了一种基于小波谱的非平稳性评价指标,并对所选风速序列在不同样本长度和窗口时距下的非平稳特性进行了分析。研究发现:小波时频分析可以同时描述风速序列在时域和频域上的非平稳性特征;基于小波谱的非平稳度指标可以定量评估风速序列的非平稳特性。风速的非平稳度指标在分布上呈现明显的正偏态分布;非平稳度指标NI的值会随着样本长度的增大或窗口时距的减小而增大;风速序列非平稳性特征随频率增加逐渐增强。NIT（ΔT）指标可以有效识别山区峡谷风和良态风的非平稳程度,因此,可以作为风速非平稳特性的定量评估指标;当样本长度超过10分钟时,山区峡谷风和良态风样本的非平稳性指标的概率差异明显。（2）对平稳和非平稳风速无监督分类。本文提出了一种基于深度学习的风速序列小波谱图像无监督分类方法。该方法将一维的时间序列信号转换为二维的时频域小波谱图像,增加了频率信息,并采用神经网络来提取风速序列小波谱图像的特征,以区分风速的平稳和非平稳特性。在此基础上,采用无监督分类的方法进行分类,探究了批量大小对于模型训练过程及其分类准确率的影响,并对模型有效性进行验证。将深度学习的结果与前面提出的基于小波谱的非平稳性评价指标的分类结果作对比,相互印证。研究发现:预处理和批量大小分类准确率有较大的影响;提出的分类方法能够有效对平稳与非平稳的风速序列分类。（3）非平稳脉动风速模拟。本文提出了基于小波变换及其演化谱特性的风速模拟方法以及利用机器学习中生成对抗网络的风速生成方法,并对风速序列进行模拟。模拟过程中,从Rényi熵、分形维数、风速分布直方图、湍流强度、能量累计曲线、非平稳度指标和功率谱等多个方面对所模拟的风速的有效性进行了验证。结果表明模拟算法有效。（4）山区峡谷悬索桥非平稳抖振响应分析。基于桥梁非平稳抖振分析框架,不考虑气动自激力等因素,以青草背长江大桥桥址处实测山区峡谷风、基于神经网络模拟得到的非平稳风速以及应用Kaimal谱模拟得到的平稳脉动风速为背景。开展了青草背长江大桥在平稳和非平稳（实测风场和GAN模拟风场）风场作用下桥梁的抖振响应分析。结果表明:相比于平稳风场,非平稳脉动风作用下悬索桥主梁抖振位移响应更强烈,简单考虑平稳风场作用会低估实际中悬索桥的抖振响应;非平稳抖振位移EPSD能量具有明显的时变特性;主梁跨中抖振位移响应受到低阶模态影响;GAN模拟风场作用下的抖振响应保持了较强的非平稳特性。

关键词：非平稳特性小波变换机器学习风场模拟桥梁抖振响应

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